AMD公布下一代RDNA硬核创新：辐射内核、神经阵列和通用压缩

2025年10月9日，AMD在其Youtube官方平台发布了一个视频，介绍其下一代RDNA图形架构，主要包括三大核心特性：神经阵列（Neural Arrays）、辐射内核（Radiance Cores） 和通用压缩（Universal Compression）。注：有传闻称，

这些技术革新由AMD与索尼联合研发，将为未来的RDNA显卡带来显著性能提升，尤其在图像升频、光线追踪及路径追踪等关键场景中，将重新定义游戏图形表现。

一、辐射内核：专为光线追踪优化的硬件

辐射内核是下一代RDNA架构的核心创新之一，专为加速实时光线追踪与路径追踪设计。它集成了专用光线遍历硬件，能够高效处理光线与场景几何体的交点计算，显著提升光线追踪性能。

光线追踪和路径追踪是现代游戏图形的核心技术，但其计算需求极高。在传统架构实现中，着色器程序需同时处理光线遍历（确定光线与场景三角形的交点）和着色（应用纹理与光照效果），这会导致严重的性能瓶颈，中低端显卡根本扛不住。

而AMD通过重新设计硬件与软件流水线，推出了辐射内核，彻底改变这一现状。

辐射内核接管光线遍历任务，释放着色器核心专注于光照与纹理计算，从而提升整体效率。另外，辐射核心还可与神经辐射缓存结合，形成全新的渲染方案，支持更高效的实时路径追踪。

总的来说，辐射内核可显著降低光线追踪的性能开销，为开发者提供更强大的工具，以实现逼真的光影效果。

二、神经阵列：AI驱动的协同计算集群

神经阵列由一组相互连接的计算单元组成，这些单元能够共享数据并协同工作，形成一个独立的AI引擎。这一设计大幅提升了神经渲染性能，为下一代AMD FidelityFX Super Resolution（FSR）及 PlayStation Super Resolution（PSR）技术提供支持。

传统显卡的计算单元通常独立运行，缺乏高效的数据共享机制。神经阵列通过智能连接计算单元，优化机器学习任务的执行效率，尤其在图像升频、降噪和帧生成等场景中表现出色。

神经阵列的计算单元通过共享数据和任务协同工作，形成功能强大的 AI 引擎，可避免传统架构中“各自为战”的低效问题，为复杂的神经渲染任务提供了更高的计算吞吐量和可扩展性，并优化了图像升频和光线重建算法，显著改善画质和渲染效率。

总的来说，神经阵列解锁了机器学习任务的新高度，为 FSR 和 PSR 提供更出色的画质，同时为未来的电影级渲染技术奠定了基础，为未来实时神经渲染开辟了新可能性，

三、通用压缩：高效的带宽优化方案

通用压缩是一种全新硬件模块，旨在评估并压缩显卡内的所有数据类型，从而大幅降低内存带宽占用，提升整体性能。

现代游戏对显卡内存带宽的需求不断增加，尤其在高分辨率纹理和复杂模型加载时。传统压缩技术通常针对特定数据类型优化，通用压缩则通过统一的算法，覆盖显卡内所有数据，显著提升效率。

通用压缩算法能够动态评估和压缩纹理、几何数据等，减少带宽需求，显卡可以更快地加载纹理和模型，提升游戏性能和响应速度。与此同时，还可降低带宽占用意味着更低的功耗。

四、总结与展望

综上所述，AMD将与索尼联合推出的下一代RDNA架构，通过辐射内核、神经阵列和通用压缩三大特性，针对光线追踪、AI渲染和带宽优化进行了革命性升级。这些技术不仅将提升未来显卡的性能和效率，还将为游戏开发者带来更多创意空间，推动行业向更沉浸、更高效的实时图形时代迈进。

目前，AMD尚未公布搭载这些技术的产品何时可落地，消费者什么时候可以体验到，但预计这些创新将在2026年率先落地于消费级产品和游戏主机中，小编将在第一时间分享更多相关最新动态和爆料，敬请关注。