Nvidia показала нейронне стиснення текстур: споживання відеопам'яті зменшилося майже в 7 разів

Nvidia продемонструвала на заході GTC 2026 не лише, можливо, надмірно радикальну технологію масштабування з використанням штучного інтелекту DLSS 5, але й загалом обговорила практичне застосування рішень у сфері нейронного рендерингу. Ці рішення не змінюють конвеєри відтворення і можуть бути використані в іграх.

Джерело зображення: Nvidia

DLSS 5 є лише однією з групи технологій нейронного рендерингу — у її випадку машинне навчання застосовується лише до кінцевого результату відтворення. Nvidia також розповіла про інтеграцію малих нейромереж у сам конвеєр рендерингу для декодування текстур, оцінки матеріалів і, як результат, скорочення обсягів споживання відеопам'яті. По суті, це невеликі нейронні движки, призначені для виконання конкретних завдань, а не один фінальний фільтр.

При відтворенні демонстраційної сцени Tuscan Wheels нейронне стиснення текстур (NTC) дозволило скоротити обсяг споживаної відеопам'яті з 6,5 Гбайт при традиційному стисненні текстур (BCN) до 970 Мбайт. Якість зображення не постраждала: NTC дозволило зберегти навіть більше деталей, ніж звичний алгоритм блочного стиснення. На практиці це означає зменшення розмірів установочних файлів, патчів — і збільшення ресурсів відеопам'яті на тому ж графічному процесорі.

Ще одне цікаве напрямок отримало назву Neural Materials. Замість того, щоб зберігати великий обсяг даних про текстури та виконувати більш складні обчислення функції відбиття (BRDF), інженери Nvidia запропонували стискати дані про матеріали та декодувати їх за допомогою невеликої нейромережі. Під час демонстрації конфігурацію матеріалів з 19 каналами вдалося скоротити до 8, а процес відтворення сцени в роздільній здатності 1080p прискорився на величину від 1,4 до 7,7 разів. І це не радикальні зміни в рендерингу, якими налякала громадськість технологія DLSS 5, а просто більш ефективний спосіб зберігання та обробки тих же даних про матеріали.

3dnews

Хочеш дізнатися більше — читай відгуки