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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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Tecnología AMD FSR: versiones, cómo funciona y gráficas compatibles

AMD es una de las compañías más importantes dentro de la industria del gaming, tanto sus procesadores como las tarjetas gráficas que desarrollan tienen un mercado realmente amplio, pero también cuentan con varias implementaciones relacionadas con el software que son esenciales para que muchos usuarios puedan disfrutar de ciertos títulos como es el caso del FSR, por este motivo os vamos a explicar en qué consiste esta tecnología.

Las tecnologías de reescalado son actualmente esenciales en prácticamente cualquier juego que no esté creado con un estilo gráfico en 2D o a base de píxeles, la llegada de los motores tipo Unreal Engine 5 han roto por completo los esquemas de optimización, combinado con la prisa que tienen algunas desarrolladoras por lanzar los títulos esto termina implicando un problema con hardware incluso de gran rendimiento. Es en este caso donde entrarían en juego tanto FSR de AMD como el DLSS de NVIDIA, por lo que si teníais alguna duda sobre qué es o cómo funciona la solución de la marca creadora de las gráficas Radeon, os lo explicamos.

FSR 4 DLSS

Qué es AMD FSR

Lo primero que debemos conocer cuando hablamos de una tecnología está claro que pasa por saber qué es y en qué se basa. FSR, también conocido como AMD FidelityFX Super Resolution es un conjunto de tecnologías que combina un factor de escalado con la generación de frames permitiendo aumentar los FPS de juegos compatibles. Al igual que sucede con otras tecnologías similares el objetivo que tiene es escalar una imagen de una resolución menor a la nativa de la pantalla que tiene el usuario, básicamente esto permite que el hardware utilice muchos menos recursos ya que el juego como tal está ejecutándose, por ejemplo, a 720p para dar una salida a 1080p.

Básicamente la combinación de estas tecnologías estira la imagen hasta el punto de que cuadra completamente con la pantalla del usuario, ¿pero esto implicaría una pérdida de calidad, verdad? Es aquí donde entra realmente la inteligencia artificial, básicamente lo que hace es reconstruir los píxeles de la imagen para que sea lo más nítida posible. Obviamente no siempre lo consigue, dependiendo del factor de escalado que el usuario utilice puede quedar una imagen borrosa o con demasiados picos, pero también influye la versión. Las versiones más antiguas obviamente funcionan peor en general, tanto en rendimiento como en calidad ya que no están tan desarrolladas.

fsr3

La gran diferencia que tiene frente al DLSS de NVIDIA está en que FSR 1, 2 y 3 son compatibles con cualquier tarjeta gráfica independientemente de la marca ya que se activan mediante los drivers, no utilizan una arquitectura específica para funcionar aunque esto cambia con la cuarta versión, ahora vamos a verlo con más detalle.

Estas son todas las versiones que existen de FSR

Al igual que sucede con otros tipos de software el FidelityFX Super Resolution de AMD también recibe diversas actualizaciones, pero cuando hay un cambio extremadamente grande que necesita aplicar ciertas opciones adicionales que no pueden configurarse en las actuales, necesitan cambiar de versión para ofrecer todas las novedades.

AMD FSR 1

Esta primera versión que lanzó la compañía y es el motivo por el cuál es la peor de todas, realmente el problema está en cómo hace la reconstrucción de la imagen ya que pierde bastante calidad por el camino. Es una técnica más simple que el DLSS ya que no utiliza Deep Learning, lo que permite implementarla en títulos en los que no se ha entrenado. Por su parte el funcionamiento que tiene no es nada sencillo, pero en comparación con los que vamos a ver más adelante es el más simple.

Esta técnica de reescalado utiliza una imagen base a menor resolución que al generarla reduce el consumo de recursos de la GPU. Después de esto crea un buffer para renderizarla a la imagen de salida, en este caso el objetivo que tiene pasa por identificar cada uno de los píxeles que faltan e ir rellenándolos con los colores necesarios, para ello utiliza un algoritmo conocido como Lanczos. Explicado por pasos sería de esta forma:

  • Genera una imagen con menor resolución
  • Utiliza EASU (Edge Adaptative Spatial Upsampling) para ampliar la imagen en su totalidad
    • Esta técnica aumenta la resolución con un impacto mínimo en los recursos
    • Utiliza un filtro Lanczos para reconstruir la imagen
    • Reduce la necesidad de potencia de cálculo gracias a una aproximación racional
  • Aplica un filtro RCAS (Robust Contrast Adaptative Sharpening) para mejorar la nitidez de la imagen

AMD FSR

Explicado de forma más sencilla, utiliza un algoritmo que utiliza la imagen original generada con una resolución menor como referencia para luego aplicar una serie de correcciones que permiten mostrar una cantidad mayor de píxeles, y por lo tanto, aumentar la resolución a la que sale esta imagen al interpretar y rellenar los que faltan.

Compatible con las gráficas Radeon RX 460/Nvidia Geforce GTX 10 Series o superiores.

AMD FSR 2

La segunda versión de FSR es mucho más fácil de entender cuando ya sabemos cómo funciona la primera, realmente se basa en la misma teoría de reescalado pero con una mejora adicional que añade una función adicional con la capacidad de mejorar la calidad de la imagen al usar la información de fotogramas anteriores. En este caso aplica los mismos pasos que hemos visto anteriormente con una pequeña diferencia que se aplica mientras se ejecuta el algoritmo Lanczos:

  • A cada objeto en pantalla se le da una ID o identificación en modo de variable
  • Uno de los búferes de imagen que se generan en cada fotograma guarda la identificación de cada elemento en pantalla
  • Se compara la posición de cada ID en el fotograma actual y el anterior
    • Esto permite generar un vector de velocidad o movimiento
  • Gracias a esto, la gráfica predice dónde se encuentra el objeto en ambos fotogramas, permite añadir la información visual para reconstruir la imagen

FSR 2.0 funcionamiento

Esto básicamente se denomina como escalado temporal mientras que FSR 1 se basaba únicamente en el escalado espacial. Afecta mucho a la gestión de recursos de la gráfica ya que utiliza algoritmos más avanzados, pero a su vez también permite ofrecer una calidad visual muy superior a lo que tenía la versión anterior, es decir, necesita una gráfica más potente para funcionar pero aumenta los FPS sin reducir la calidad visual.

Compatible con las gráficas Radeon RX 460/Nvidia Geforce GTX 10 Series o superiores.

AMD FSR 3

Obviamente cuando una tecnología tiene una tercera versión implica que la base sigue siendo la misma, en el caso de FSR 3 básicamente hace algo similar a lo que la segunda versión hizo con la primera, añade una serie de funciones adicionales mientras que refina el algoritmo utilizado para aumentar aun más el rendimiento. La gran diferencia que tiene frente a FSR 2 está en que no se centra en modificar un paso en concreto, sino que busca añadir una función adicional para mejorar los frames. En este caso estamos hablando del AFMF (AMD Fluid Motion Frames), un sistema de generación de cuadros que aumenta los FPS.

Mediante esta tecnología FSR 3 introduce una serie de cuadros adicionales justo cuando comienza a generarse el segundo mientras mantiene la información del primero, es decir, entre la fase que hemos comentado al principio (EASU) y el escalado temporal mientras se ejecuta el algoritmo Lanczos, AFMF añade un frame adicional donde se conoce la posición de los objetos, también se denomina como fotograma intermedio. Esto básicamente es como introducir un cuadro adicional entre dos fotogramas sucesivos lo que permite aumentar todavía más los FPS, aunque para funcionar bien debemos partir de una base de 60 FPS.

FSR3

Proporciona una calidad visual superior y al ser de código abierto es compatible con la gran mayoría de las GPU mientras que los desarrolladores de juegos pueden integrarla de forma sencilla.

Compatible con gráficas Radeon RX 500/Nvidia Geforce o superiores. Para activar AFMF es necesario tener una gráfica Radeon RX 5000/NVIDIA RTX 2000 o superior.

AMD FSR 4

Para terminar tenemos la última versión de FSR, lanzada en 2025 es una de las más polémicas que ha tenido la compañía ya que a diferencia de las anteriores es mucho más parecida al DLSS, no es compatible con otras gráficas que no pertenezcan a la serie RX 9000 ya que hace uso de componentes físicos para funcionar. Al igual que sucede con la tecnología de NVIDIA, la cuarta versión de este tipo de reescalado utiliza inteligencia artificial para realizar el cambio de resolución, imagen y generación de cuadros en lugar de centrarse en algoritmos que cualquier hardware puede utilizar.

AMD CES 2025 FSR4

Utiliza modelos de IA entrenados en aceleradores Radeon Instict para mejorar la calidad de la imagen durante el escalado, esto hace que compita directamente en el mismo nivel que DLSS ya que ahora sí que se basan en la misma técnica, esto implica que pierde ciertas ventajas como el hecho de que los desarrolladores puedan añadirla directamente a sus juegos, ya que necesitan entrenarla para ello. A cambio mejora aspectos como la calidad de imagen final, una reducción de la latencia y ofrece la capacidad de aplicar la generación de frames con una técnica mucho más avanzada.