Концепты

Nvidia показала нейронное сжатие текстур: потребление видеопамяти упало почти в 7 раз

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.

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

 Источник изображения: Nvidia

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 Nvidia NTC Смотреть все изображения (4) Nvidia NTC Nvidia NTC Nvidia NTC 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.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»