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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Llega AMD FSR 4 «Redstone»: ahora el DLSS de NVIDIA sí tiene un rival de verdad

Logotipo de AMD FSR 4 con una imagen de Call of Duty de fondo
La nueva versión de FSR "Redstone" ya está disponible: descubre su rendimiento

AMD presentó por primera vez FidelityFX Super Resolution en 2021. Su objetivo era claro: ofrecer a los usuarios y los desarrolladores una tecnología de reescalado abierta, multiplataforma y fácil de integrar, capaz de mejorar el rendimiento de los juegos sin necesidad de comprar hardware dedicado. En un principio, esta tecnología pretendía plantar cara al DLSS de NVIDIA, aunque la verdad es que estaba a años luz, tanto en calidad como en rendimiento, de su rival. Hoy, cuatro años después, con la llegada del nuevo FSR 4 «Redstone», AMD finalmente sí ha lanzado un producto que, veremos, promete ser mejor que su rival manteniendo su filosofía abierta de siempre. Y todo gracias al Machine Learning.

La primera versión de este sistema de reescalado, FSR 1.0, ofrecía un sistema de reescalado espacial puro: reconstruía cada imagen de forma independiente, sin usar historial ni vectores de movimiento. Sin IA, sin hardware dedicado… nada. Un sistema muy simple, pero a la vez muy limitado y que generaba artefactos, pérdida de detalle y una nitidez bastante regular. Un año más tarde, AMD sorprendió con FSR 2.0, un salto cualitativo que pasaba de un método espacial a una solución temporal con reconstrucción mucho más avanzada. El uso de vectores de movimiento, buffers de profundidad e historial temporal demostró que AMD iba en serio y, con un poco de esfuerzo, podría llegar a competir en calidad visual sin necesidad de instalar núcleos especializados de IA en sus tarjetas.

Un año más tarde, AMD anunciaba FSR 3. Esta versión fue la que usó por primera vez el nuevo sistema de Frame Generation, ampliando el concepto de reescalado más allá de la simple reconstrucción de imagen. FSR 3 seguía usando una solución de reconstrucción temporal no basada en IA (FSR 2.2), totalmente algorítmica y compatible con múltiples generaciones de GPU. Pero esta nueva versión sí que añadía una nueva capa en el reescalado: Frame Generation (FG), la capacidad de generar fotogramas intermedios para multiplicar la tasa de refresco sin comprometer la calidad visual. FSR 3.1 llegó al año siguiente, en 2024. Con esta versión se separó y aisló el reescalado del Frame Generation, lo que preparó el terreno para la gran revolución de la que estamos hablando hoy: FSR 4.

FSR 4: una evolución histórica para AMD

La nueva versión de AMD FSR 4 «Redstone» marca un antes y un después en la generación de frames y el reescalado de resolución para mejorar el rendimiento de los juegos en PC. Tal es la evolución que incluso ha cambiado de nombre, dejando de lado el actual «FidelityFX Super Resolution», su tecnología de upscaling temporal, y la generación analítica de frames, para pasar a llamarse «AMD FSR Upscaling» y estar alimentado principalmente por los cuatro pilares principales del machine learning: Upscaling, Frame Generation, Ray Regeneration y Radiance Caching.

FSR 4 funciona de una forma totalmente diferente a las versiones anteriores. Esta nueva función alimenta a su red neuronal con la imagen del juego a baja resolución. Además, junto a ella, aporta otra información como, por ejemplo, los datos de profundidad y los vectores de movimiento que indican qué se mueve y hacia dónde. Con esos datos, la IA puede entender la forma de la escena, la distancia entre los objetos y cómo encajan unos con otros, incluso cuando todo está en movimiento.

AMD entrenó este modelo usando sus propios aceleradores Instinct, y ajustó sus parámetros específicamente para que pudiera mejorar imágenes en tiempo real de forma mucho más precisa que los métodos anteriores. Gracias a estos cambios, FSR 4 es capaz de generar un fotograma final en alta resolución (incluso en 4K) partiendo de una imagen que puede ser incluso de 540p. Y ofrece una nitidez y estabilidad muy superiores a la de FSR 3.1, incluso en los casos más extremos.

¿Cómo se traduce esto para el usuario? FSR 4 puede multiplicar hasta por 5 los FPS de los juegos (varía en función del juego y del motor) sin necesidad de invertir en nuevo hardware, y con una calidad prácticamente idéntica a la nativa.

Cómo se activa

Para poder usar esta nueva versión de FSR es necesario instalar previamente los últimos controladores Adrenalin (25.12.1), disponibles para todos los usuarios a partir de hoy. Una vez instalados, si el juego ya está actualizado y soporta esta nueva funcionalidad, dentro de los ajustes gráficos veremos una nueva opción llamada «FSR 4 / FidelityFX Super Resolution 4». Basta con activarla para poder empezar a usarla.

Panel de control de AMD Adrenaline con las opciones gráficas del Mafia The Old Country.
AMD nos informa de cómo se usará FSR 4 cuando el juego no sea compatible: Foto: captura propia de HardZone.es

Cuando un juego solo incluye el FSR 3.1 analítico es posible sustituirlo por FSR 4 a través del driver Adrenalin. Para ello, lo que tenemos que hacer es activar la opción «AMD FSR Upscaling» dentro del panel de control de Adrenalin. Una vez hecho, el driver intercambia los DLL de FSR 3.1 por los del nuevo modelo con Machine Learning. Y, así, el juego mostrará la opción de «FSR 4» dentro del menú cuando se detecte el driver.

Requisitos

Los requisitos son el único punto criticable de esta nueva versión. Mientras que las versiones anteriores de FSR presumían de poder funcionar con generaciones anteriores de gráficas, en esta ocasión AMD ha roto por completo y ha hecho que la nueva versión de FSR sea exclusiva de la arquitectura RDNA 4. Es decir, de la serie 7000 de las gráficas Radeon. La restricción no es técnica a nivel API, sino más bien por temas de rendimiento y soporte de las nuevas instrucciones, así como de los aceleradores necesarios para ejecutar el modelo Machine Learning en tiempo real.

Por tanto, si queremos usar las versiones de Machine Learning de FSR Upscaling, Frame Generation, Ray Regeneration y Radiance Caching tendremos, sí o sí, que tener una gráfica RDNA 4. Por otro lado, si tenemos una gráfica en cualquiera de las otras arquitecturas (RDNA 1, 2, 3, 3.5) podremos usar el FSR Upscaling analítico.

Benchmarks en juegos

Nosotros hemos puesto a prueba esta nueva tecnología usando la tarjeta gráfica Radeon RX 9060 XT, el modelo RDNA 4 de gama media pensado para jugar sin problemas a 1920×1080 y 60 FPS a los juegos modernos. Esta gráfica se defiende bastante bien con la mayoría de los juegos, aunque la verdad es que los títulos más exigentes, como el Mafia The Old Country, sí se le atragantan un poco debido a la mala optimización del motor.

Mafia The Old Country - Rendimiento nativo, sin reescalado.
El motor Unreal del Mafia The Old Country peca de estar poco optimizado. Foto: Captura propia de HardZone.es

En nuestras pruebas, hemos conseguido, antes de actualizar los controladores para activar el FSR 4, una media de 40-45 fotogramas por segundo en el mundo abierto. Todo al máximo de gráficos, usando el antialiasing de Unreal Engine y sin activar el reescalado de FSR 3. Activando el antialiasing de AMD y el reescalado analítico (modo calidad), los FPS suben hasta 115-125, pero con bastantes artefactos. En modo rendimiento alto, los FPS se disparan hasta 140, pero la imagen es aberrante y llena de artefactos (fijaos en los bordes).

Captura de pantalla de Mafia The Old Country con artefactos debido al FSR.
Los modos rendimiento de las versiones antiguas de FSR dejaban la imagen llena de artefactos como en el Mafia The Old Country. Foto: Captura de HardZone.es

Ahora viene lo importante. Actualizamos los drivers y activamos el FSR 4 «Redstone». Configuramos el juego en calidad «épica», activamos el reescalado de FSR en modo calidad, y es entonces cuando nos damos cuenta del trabajo que ha hecho AMD. En este juego, los FPS que alcanzamos son de una media de unos 200 FPS, pudiendo aumentarlos aún más si, en vez de usar el modo calidad, bajamos al de rendimiento alto.

Está claro que la mejora es más que notable, con un aumento de casi el doble de FPS respecto a la versión anterior de FSR. AMD ha hecho un buen trabajo, está claro. Pero también merece un tirón de orejas, ya que no deja claro cómo hay que configurarlo todo para que el FSR 4 funcione. Hemos tardado más en ponerlo en marcha que en hacer las propias pruebas de rendimiento. Los jugadores quieren actualizar los drivers y jugar. Nada de configurar Adrenaline, o cambiar ciertos ajustes dentro del juego. No importa cómo funcione la magia, lo importante es que funcione. Y, una vez más, en este aspecto, igual que con las CPUs para activar la caché 3D, vuelve a ser demasiado complicado.