Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Intel испытала нейронное сжатие текстур на Panther Lake: наборы уменьшились вплоть до 18 раз
06.04.2026 [07:34],
Анжелла Марина
Компания Intel раскрыла новые подробности о технологии нейросетевого сжатия текстур TSNC (Texture Set Neural Compression). Изначально представленный как исследовательский демо-проект, теперь этот алгоритм переработан в самостоятельный набор инструментов для разработчиков (SDK). Ожидается, что новая технология позволит уменьшить размер текстурных пакетов до 18 раз, существенно снижая требования к объёму пользовательского хранилища. 
Источник изображений: Intel, videocardz.com Разработчикам предложат два варианта использования алгоритма: вариант А и вариант B. Первый обеспечивает сжатие более чем в 9 раз при сохранении высокого качества изображения, тогда как второй ужимает файлы в 18 раз, но с более заметными визуальными потерями (например, артефактами в картах нормалей). В основе метода лежит обучение нейросети кодировать и декодировать набор текстур совместно, обходя ограничения стандартного блочного сжатия. При визуальной оценке Intel отметила потерю качества восприятия около 5 % для первого режима и 6–7 % для второго.  Декодер TSNC поддерживает как базовый путь вычислений FMA для любых процессоров и видеокарт, так и быстрый алгоритм линейной алгебры, использующий аппаратное ускорение XMX на совместимых графических чипах Intel. Во время внутренних тестов на встроенной графике B390 (на процессорах Panther Lake) алгоритм показал высокую скорость работы. Использование линейной алгебры сократило время обработки до 0,194 наносекунды на пиксель, обеспечив ускорение примерно в 3,4 раза по сравнению с базовым методом вычислений.  Технологию можно будет применять несколькими способами: при первоначальной установке, во время загрузки уровней, при фоновом стриминге или для попиксельной выборки в реальном времени. Выбор же конкретного сценария зависит от главной цели разработчика — сэкономить объём видеопамяти, снизить нагрузку на шину или уменьшить «вес» игры.  Выпуск альфа-версии SDK запланирован на конец этого года, после чего пройдут бета-тестирование и полноценный публичный релиз. Новый API для распаковки данных может компилироваться на языках C, C++ или HLSL. Интересно, что Intel не одинока в разработке нейросетевого сжатия текстур. Ранее мы сообщали об успехах в компрессии данных компанией Nvidia, которые она продемонстрировала на мероприятии GTC 2026 Nvidia показала нейронное сжатие текстур: потребление видеопамяти упало почти в 7 раз
04.04.2026 [14:04],
Павел Котов
Nvidia показала на мероприятии GTC 2026 не только, возможно, чрезмерно радикальную технологию масштабирования с использованием искусственного интеллекта DLSS 5, но и в целом обсудила практическое применение решений в области нейронного рендеринга. Эти решения не меняют конвейеры отрисовки и могут применяться в играх. 
Источник изображения: Nvidia DLSS 5 является лишь одной из группы технологий нейронного рендеринга — в её случае машинное обучение применяется только к конечному результату отрисовки. Nvidia также рассказала об интеграции малых нейросетей в сам конвейер рендеринга для декодирования текстур, оценки материалов и как результат сокращения объёмов потребления видеопамяти. По сути, это небольшие нейронные движки, предназначенные для выполнения конкретных задач, а не один финальный фильтр. При отрисовке демонстрационной сцены Tuscan Wheels нейронное сжатие текстур (NTC) позволило сократить объём потребляемой видеопамяти с 6,5 Гбайт при традиционном сжатии текстур (BCN) до 970 Мбайт. Качество изображения не пострадало: NTC позволило сохранить даже больше деталей, чем привычный алгоритм блочного сжатия. На практике это означает уменьшение размеров установочных файлов, патчей — и увеличение ресурсов видеопамяти на том же графическом процессоре. Nvidia NTC
Смотреть все изображения (4)
Смотреть все изображения (4) Ещё одно интересное направление получило название Neural Materials. Вместо того, чтобы хранить большой объём данных о текстурах и выполнять более сложные вычисления функции отражения (BRDF), инженеры Nvidia предложили сжимать данные о материалах и декодировать их с помощью небольшой нейросети. В ходе демонстрации конфигурацию материалов с 19 каналами удалось сократить до 8, а процесс отрисовки сцены в разрешении 1080p ускорился на величину от 1,4 до 7,7 раза. И это не радикальные изменения в рендеринге, которым напугала общественность технология DLSS 5, а просто более эффективный способ хранения и обработки тех же данных о материалах. AMD на следующей неделе представит технологию сжатия текстур с помощью нейросети
26.06.2024 [13:01],
Николай Хижняк
На следующей неделе компания AMD представит метод компрессии текстур с использованием нейронной сети. Он обещает значительно снизить объёмы загружаемых игровых данных. Проще говоря, технология позволит играм занимать меньше места на накопителе, а также задействовать меньше видеопамяти для текстур высокого разрешения без снижения качества изображения. 
Источник изображения: VideoCardz В прошлом году подобную технологию представили разработчики компании Nvidia. Она получила название «Нейронное сжатие текстур материалов с произвольным доступом» (NTC). По словам Nvidia, NTC обеспечивает в 4 раза более высокое разрешение (в 16 раз больше текселей), чем традиционное блочное сжатие с помощью графического процессора, доступное во многих форматах. AMD работает над аналогичной технологией. Компания 2 июля проведёт презентацию под названием «Нейронное блоковое сжатие текстур». О новом методе сжатия текстур расскажут представители AMD Шин Фудзиеда (Shin Fujieda) и Такахиро Харада (Takahiro Harada). «Мы расскажем о “Нейронном блоковом сжатии текстур” на EGSR2024 в Лондоне. Никому не нравится скачивать огромные игровые пакеты. Наш метод сжимает текстуры при помощи нейронной сети и сокращает объём загружаемых данных. Среда выполнения при этом не изменена, поэтому метод легко интегрировать в игры», — говорится в заявлении, опубликованном на официальной странице AMD GPUOpen в соцсети X. На данный момент непонятно, предполагает ли метод компрессии текстур от AMD имплементацию на уровне драйвера или он требует поддержки со стороны разработчиков самих игр. Кроме того, неизвестно, какие аппаратные требования будут у данного метода сжатия. Аналогичный метод компрессии текстур от Nvidia пока не был реализован ни в одной игре. Хотя AMD и обещает лёгкую интеграцию с играми своего метода, это не гарантирует его массового использования. Однако открытый исходный код технологии или её интеграция в программный пакет FidelityFX, вероятно, сделают её более привлекательной для разработчиков. Роль нейронных сетей в играх значительно вырастет в будущем. Недавно, глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) намекнул, что компания может сосредоточить своё внимание на повышении качества текстур с помощью ИИ, который будет генерировать объекты в высоком разрешении в играх. |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
