Выйти за рамки 4K: новое поколение сжатия текстур от Intel и Nvidia. Источник: AI
Пока производители видеокарт продолжают скупиться на видеопамять, а разработчики игр предлагают нам загружать патчи размером в сотню гигабайт, инженеры Intel и Nvidia решили пойти другим путем. Вместо того чтобы бесконечно наращивать объемы железа, они предлагают просто лучше сжимать то, что мы уже имеем. На горизонте появилась технология, которая может изменить правила игры в прямом смысле.
Традиционные методы сжатия, такие как BC7, которые мы используем десятилетиями, уже давно уперлись в свой технологический потолок. Они работают с каждой текстурой отдельно, что в эпоху 4K-гейминга выглядит как попытка запихать слона в чемодан. Технология Texture Set Neural Compression (TSNC) от Intel предлагает радикальный подход: использовать нейросети для кодирования целых наборов данных одновременно.
Две стороны одной нейросети: качество или объем
Основная идея Intel заключается в том, чтобы выйти за рамки стандартного блочного сжатия. Преподавая нейронную сеть обрабатывать набор текстур (альбедо, карты нормалей, шероховатость) как единое целое, компания достигла впечатляющих результатов. На выбор разработчикам предлагают две модели. Первая ориентирована на максимальное визуальное соответствие оригиналу и сжимает данные в 9 раз. Это уже значительно лучше того, что мы имеем сегодня.
Вторая модель — для ситуаций, когда каждый мегабайт на счету. Она способна уменьшить объем текстур почти в 18 раз. Конечно, за такую «диету» приходится платить легкой потерей детализации, однако для большинства игроков в динамике это останется незаметным. Это прямой ответ на разработку Neural Texture Compression от Nvidia, которая также обещает схожие чудеса оптимизации.
Когда ждать реальные результаты
Пока что TSNC — это больше про будущее, чем про сегодняшний вечер в Steam. Intel планирует выпустить альфа-версию SDK для разработчиков только в конце этого года. После этого нас ждет бетатестирование и полноценный публичный релиз. Это означает, что первые игры с поддержкой нейронного сжатия текстур мы увидим не раньше следующего года. Однако сам факт того, что индустрия наконец-то взялась за проблему «тяжелых» текстур, не может не радовать.
Британские ученые тоже работают над тем, чтобы сделать вычисления менее требовательными к ресурсам. Например, физики создали чип, который в 2000 раз эффективнее софта, что в перспективе может изменить подход к энергопотреблению в системах с искусственным интеллектом.