Сегодня 10 июля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → vram

Нейросжатие текстур в играх показало рекордную экономию видеопамяти на видеокартах Nvidia и Intel

Разработчики игр всё чаще обращаются к нейросетям для решения проблемы нехватки видеопамяти. Поскольку для достижения ультрареалистичного игрового опыта размеры текстур постоянно увеличиваются, это создаёт повышенную нагрузку на VRAM. Один из энтузиастов опубликовал видео, в котором продемонстрировал работу технологии нейросетевого сжатия текстур (Neural Texture Compression, NTC) на видеокартах Nvidia и Intel. Тесты показали, что NTC позволяет значительно снизить объём используемой видеопамяти без потери качества изображения.

 Источник изображения: Compusemble / YouTube

Источник изображений: Compusemble / YouTube

Технология NTC разработана как альтернатива традиционному блочному сжатию текстур. В отличие от существующих методов, она использует небольшие специализированные нейросети с минимальной вычислительной нагрузкой, которые настраиваются под конкретные материалы сцены. Это позволяет уменьшить объём текстур как в оперативной памяти (RAM), так и на накопителе, одновременно повышая качество рендеринга.

Например, в демонстрационном ролике исходный объём текстуры шлема составлял 272 Мбайт. После блочного сжатия он сократился до 98 Мбайт. Применение NTC позволило уменьшить его до 11,37 Мбайт без потери качества — это более чем в 24 раза меньше по сравнению с оригиналом. Аналогичные результаты были продемонстрированы на видеокарте Intel с моделью тираннозавра: после декодирования текстуры с помощью NTC они выглядели чётче и ближе к оригиналу, чем при стандартном сжатии.

Автор видео Compusemble протестировал технологию на системе с видеокартой Nvidia GeForce RTX 5090. По его данным, время обработки одного кадра в разрешении 4K увеличилось с 0,045 мс до 0,111 мс — в 2,5 раза, однако это по-прежнему незначительно по сравнению с общей длительностью рендеринга кадра. При этом, если отключить функцию Cooperative Vectors, разработанную Nvidia, Microsoft и другими участниками индустрии, время обработки возрастает до 5,7 мс, что делает применение NTC практически невозможным без аппаратного ускорения.

Следует отметить, что технология NTC пока не используется в коммерческих проектах. Однако её техническая база уже формируется. NTC позволит разработчикам либо снизить нагрузку на видеопамять, либо повысить детализацию графики без увеличения требований к «железу». Ожидается, что первые игры с поддержкой NTC появятся в течение ближайших нескольких лет.

Nvidia представила технологию сжатия текстур на основе ИИ, позволяющую экономить использование VRAM до 95 %

Nvidia продолжает разрабатывать новую технологию сжатия текстур Neural Texture Compression (NTC) на основе нейронных сетей, которая может значительно снизить потребление видеопамяти (VRAM) в играх и других графических приложениях. Хотя технология всё ещё находится в стадии бета-тестирования, тесты, по словам TechSpot, показали впечатляющие результаты.

 Источник изображения: Steam

Источник изображения: Steam

Канал Compusemble на YouTube протестировал бета-версию технологии. Демонстрация NTC включала три режима рендеринга — Reference Material (без сжатия), NTC Transcoded to BCn (сжатие при загрузке) и Inference on Sample (распаковка по требованию). Тесты показали, что NTC может значительно снизить использование VRAM и дискового пространства, но при этом может повлиять на частоту кадров.

Тестирование проводилось на видеокарте Nvidia GeForce RTX 4090 с включённым DLSS и TAA. При разрешении 1440 пикселей с DLSS режим NTC Transcoded to BCn уменьшил использование памяти текстур на 64 % (с 272 Мбайт до 98 Мбайт), а режим NTC Inference on Sample сократил его до 11,37 Мбайт, что составляет 95,8 % по сравнению с несжатым вариантом. Однако использование DLSS и более высоких разрешений создавало дополнительную нагрузку на тензорные ядра GeForce RTX 4090, что в некоторой степени влияло на производительность.

Nvidia активно продвигает технологии рендеринга, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), включая NTC и другие RTX-решения, так как это направление важно для повышения эффективности использования VRAM и создания более реалистичной графики, и особенно актуально для современных игр с высоким уровнем детализации.

В Nvidia также отмечают важность использования векторных операций в современных конвейерах рендеринга (Render Pipeline). Как объясняют в Microsoft, эти векторы ускоряют выполнение ИИ-задач, оптимизируя векторные операции, что не только улучшает обучение и настройку ИИ-моделей, но и способствует повышению эффективности рендеринга в играх.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
ИИ-рекрутер McDonald’s хранил личные данные 64 млн соискателей под паролем «123456» 3 ч.
OpenAI может выпустить собственный браузер с ИИ уже через несколько недель 3 ч.
У Chrome появился конкурент: Perplexity представила бесплатный ИИ-браузер Comet, который доступен за $200 3 ч.
SolarWinds урегулировала дело о скандальном взломе пятилетней давности, который затронул тысячи компаний и госслужбы 3 ч.
YouTube ужесточит борьбу с мусорным контентом, который массово генерирует ИИ 3 ч.
В Escape from Tarkov прошёл самый хардкорный вайп за всю историю игры — последний перед релизом 3 ч.
X осталась без генерального директора — Линда Яккарино уходит в отставку после двух лет руководства соцсетью 6 ч.
Samsung не будет взимать плату за ИИ-функции Galaxy AI — как минимум до конца 2025 года 7 ч.
ИИ-функция Circle to Search получила AI Mode и теперь может помочь в прохождении игр 8 ч.
Samsung разрабатывает Auto DeX — альтернативу автомобильной платформе Android Auto 8 ч.