今晚索尼释出了一段重磅采访视频，主角是PlayStation首席架构师Mark Cerny与AMD计算与图形事业部总经理Jack Huynh。在这场深度对谈中，双方首次公开了代号为“紫水晶计划（Project Amethyst）”的合作项目，透露了多项将用于PS6等未来硬件的前沿技术，信息量极大！
从采访内容来看，PS6绝非一次简单的性能迭代，而是一次从架构层面彻底革新的“跨代飞跃”。Mark Cerny和Jack Huynh透露的技术方向，几乎重新定义了游戏主机的渲染和计算能力。我们来划一下重点：
一、整合型AI引擎：Neural Arrays（神经阵列）
核心思路：不再让GPU中的计算单元（CUs）“单打独斗”，而是将它们高效互联，形成一个可协同执行AI任务的专用阵列。
带来的提升：
- 机器学习性能大幅提升，支持更复杂的FSR、PSSR等超分与重建技术；
- 实现更高质量实时图像放大与去噪，画面更清晰、帧数更稳定；
- GPU具备更强AI推理能力，甚至可实现实时智能渲染与光线重建。
说人话：GPU里直接塞进一个“AI协处理器”，神经网络任务不再挤占图形资源。
二、全新显存管理系统：Universal Compression（通用压缩）
核心思路：不只是压缩纹理，而是对所有写入显存的数据进行实时评估与压缩，极大节省带宽。
带来的提升：
- 显存带宽利用率大幅提高，同等硬件条件下实现更强性能；
- 支持更高精度贴图与更复杂场景，画面细节再升级；
- 整体功耗下降，主机运行更安静、能效比更高。
说人话：数据传输不再“铺张浪费”，带宽用在刀刃上，主机干活更聪明。
三、专用光线追踪硬件：Radiance Cores（辐射核心）
核心思路：在GPU中集成独立硬件单元，专职处理光线遍历与路径追踪，彻底解放着色核心与CPU。
带来的提升：
- 光追性能实现数量级提升，路径追踪也可流畅运行；
- CPU不再被光追任务拖累，可更专注于物理、AI模拟等；
- 渲染管线更简洁高效，整体帧率与稳定性显著增强。
说人话：光线追踪从此不再是“帧数杀手”，实时光影效果逼近电影级。
四、三大系统协同优化：Neural Arrays × Radiance Cores × Universal Compression
协同意义：
- AI可辅助光追进行智能去噪与重建，画面更干净；
- 压缩技术缓解带宽压力，让AI与光追同时高负载运行成为可能；
- 整体能效控制更出色，性能提升的同时发热与噪音反而降低。
说人话：三大模块如大脑、心脏、肺协同工作，效率倍增，这才是真正的次世代架构。
五、其他潜在改进方向（推测）
- 更快的SSD与I/O系统，实现真正无缝加载与场景切换；
- 改进散热与能耗管理，维持高性能同时控制噪音与发热；
- 电影级渲染管线整合AI重建、全局光照与混合追踪技术；
- 更强开发者工具与开放API，提升跨平台开发效率。
六、发售窗口预期
PS6预计发售时间：2028年左右
当前状态：所有技术仍处于“模拟验证阶段”，尚未进入实际量产。
一句话总结：
PS6不再只是一台“更强的游戏机”，而是一台具备AI思维、能理解光线与图像的协同计算设备。它带来的不仅是画面进步，更是游戏开发与体验方式的根本变革。
📝 采访技术细节整理
索尼与AMD联合推出全新神经引擎“Neural Arrays”：整合所有GPU计算单元
Mark Cerny与Jack Huynh在采访中提到：
“像FSR和PSSR这类技术所使用的神经网络，对GPU负载极其沉重。它们既需要大量计算资源，又必须高速访问内存。而传统GPU由大量计算单元（CUs）组成，任务往往被拆得太碎，带来效率损失，甚至迫使我们放弃某些实现方式。”
“我们提出的‘Neural Arrays’技术，其核心理念是让计算单元能共享数据、协同工作，像一个专注的AI引擎一样协作。我们是在每个着色器引擎内部，通过高效的方式将计算单元互联。这改变了神经渲染的游戏规则——我们可以使用更大的机器学习模型，降低开销，并在负载增长时实现更强的扩展性。”
“这项技术让我们能一次性处理屏幕上的大块区域，效率的提升将是革命性的。”
通用压缩（Universal Compression）：不只是纹理，是所有数据
Cerny特别强调了带宽的重要性：
“无论是机器学习还是光追，都受限于显存带宽。我们目前的DCC技术只压缩部分数据，而‘通用压缩’则评估每一份即将写入显存的数据，在可能的情况下全部压缩。只有必要的字节才会被传输，带宽占用大幅降低。”
“这将带来更精细的画面、更高帧率与更高能效。我们非常期待它实际表现出的带宽增益，以及它如何与Neural Arrays、Radiance Cores协同工作。”
辐射核心（Radiance Cores）：光追不再占用着色资源
关于专用光追硬件，Cerny解释：
“辐射核心完全接管了光线遍历这一最耗算力的环节。通过硬件专门处理，CPU被解放用于几何与物理模拟，GPU则可专注着色与光照。结果就是一个更简洁、高速、高效的渲染管线。”
“将遍历逻辑硬件化本身就能带来巨大性能飞跃，而独立于着色核心运行又进一步提升效率。我们还在开发更灵活的数据结构以优化光追处理。”
