英偉達在圖形處理領域應用人工智慧的新嘗試，有一個專屬名稱： 神經紋理壓迫（NTC）這項技術在該公司最近的技術會議上進行了詳細展示，它直接解決了當前遊戲領域最大的瓶頸之一：視訊記憶體或 VRAM 的使用。
根據該公司提供的數據，NTC能夠降低記憶體消耗。 大約 6,5 GB 到大約 970 MB 在相同的測試場景下，同時幾乎保持了完整的紋理品質。我們指的是顯存佔用量減少了近 85%，這對於使用中階顯示卡或老舊系統的 PC 遊戲玩家來說尤其重要，而這類電腦在西班牙和歐洲其他地區非常普遍。
神經紋理壓迫究竟是什麼？
神經紋理壓縮本質上是一個系統 基於神經網路的紋理壓縮與解壓縮與經典區塊格式（BC5、BC6、BC7 等）直接將最終紋理儲存在 GPU 記憶體中不同，圖形引擎會保存一個壓縮表示，然後由一個小型神經網路即時重建該表示。
此網路學習以比傳統方法更緊湊的方式表示紋素（紋理的最小單元）。由於這種預先訓練，GPU 能夠… 恢復材料、表面和物體的細節 當需要渲染每一幀時，無需將所有原始資訊永久佔用顯存。
從開發者的角度來看，其想法是用神經網路生成的紋理替換原始紋理或以 BCN 格式儲存的紋理。這種改變會影響內部圖形管線，但最終目標是讓玩家幾乎察覺不到這種差異。 兩點：更低的記憶體消耗和至少相同程度的圖形效能。在相同的顯存預算下，它並非最佳選擇。
NVIDIA 在 GDC 和 GTC 的技術演講中，已將 NTC 置於一個清晰的趨勢框架內：不僅將 AI 整合到影像放大等可見任務中（例如 DLSS），而且還整合到其他領域。 渲染的關鍵階段，先前完全依賴固定的演算法。.
記憶體佔用減少：從 6,5 GB 減少到 970 MB
最引人注目的是那場場景複雜的演示，它被用作各種演示的參考。在那場測試中，一座托斯卡納風格的別墅，擁有豐富的… 精細的材質、密集的幾何形狀和高解析度紋理 使用標準 BCN 壓縮時，它消耗了約 6,5 GB 的記憶體。
透過對相同的資源啟用神經紋理壓縮，記憶體消耗降至約 970 MB 顯存，保持幾乎相同的視覺保真度該公司還強調，這不僅僅是節省記憶體的問題，而是利用節省下來的記憶體來提高遊戲所需的細節水平。
在並排對比中，NVIDIA 展示了在相同的顯存預算下，傳統壓縮紋理可以生成 可見的瑕疵、清晰度下降和材質劣化NTC 材質能夠保留更多細節。實際應用中，這意味著更乾淨的表面，更少的雜訊和條紋，以及更好的反射和色彩過渡。
對使用者而言，潛在影響是雙重的：一方面，運行更流暢的遊戲可以在… 記憶體容量為 8 GB 或更低的顯示卡這在歐洲市場非常重要，另一方面，有些遊戲可以在不增加最低記憶體要求的情況下提高紋理解析度。
從傳統紋理壓縮到範式轉移
大多數現代遊戲使用 BCN 格式將紋理直接儲存在 GPU 記憶體中。這些格式將影像分割成區塊並套用 固定類型壓縮技術它們速度快，硬體優化程度高，多年來一直是 PC 和遊戲機的標準配置。
然而，它們也存在明顯的限制：為了保持一定的視覺質量，它們需要… 每個紋素的最小空間在擁有 4K 紋理或大量材質的環境中，這很容易導致顯存被佔滿。開放世界遊戲、人口密集的城市環境或包含大量特效的作品（這些在當前遊戲中非常普遍）會加劇這種情況。
神經紋理壓縮提出了一種不同的方法。它不依賴固定的壓縮方案，而是依賴預先用大量紋理和材質資料集訓練過的機器學習模型。這些神經網路學習如何… 更有效率地編碼和重構視覺模式 與傳統演算法相比，尤其是在處理高度多樣化的內容時，它更勝一籌。
這樣一來，儲存的不再是最終紋理，而是壓縮後的表示形式，並可根據需要進行展開。 GeForce RTX GPU 中 Tensor Core 的密集使用，使得這些推理操作能夠與其餘圖形任務並行執行，而不會使光柵化和著色等主要資源過載。
對電子遊戲的影響：更低的配置要求和更高的遊戲質量
這一切的直接後果可能是 大幅降低最低顯存需求 對於採用 NTC 的遊戲來說，如果紋理（通常在許多遊戲中佔用總顯存的 50% 到 70%）所需的空間顯著減少，那麼引擎的其他元素就會有更多的空間。
這為開發PC和主機遊戲的歐洲和西班牙工作室打開了幾扇有趣的大門，例如： 6的PlayStation潛在優勢方面，NVIDIA 和多位分析師指出，可能存在以下可能性： 在記憶體較小的電腦上使用更高解析度的紋理從而平衡了擁有尖端硬體的玩家和擁有較普通顯示卡的玩家之間的遊戲體驗。
安裝包和補丁的大小也是一個需要考慮的因素。透過更有效地壓縮資源，有可能… 遊戲佔用更少的磁碟空間 而且更新後的檔案體積更小，這已經讓固態硬碟容量有限的 PC 用戶和儲存空間受限的遊戲主機玩家感到擔憂。
在資源流傳輸領域（這在開放世界遊戲和按需加載資料的遊戲中至關重要），更小的紋理佔用空間可以有所幫助。 減少頻寬瓶頸即使遊戲是從速度不快的光碟運行，也能減少卡頓，縮短載入時間，帶來更穩定的體驗。
中階GPU和筆記型電腦系統的優勢
社群最感興趣的一點是神經紋理壓迫可能產生的影響 記憶體容量為 8 GB 或更低的顯示卡在西班牙和歐洲市場非常普遍，包括一些遊戲主機，例如： Xbox系列X在最近的許多版本中，這種類型的 GPU 在結合高解析度和超高品質紋理時已經遇到了明顯的限制。
如果由於 NTC 技術釋放了相當一部分內存，那麼這些遊戲就可以啟動。 更激進的紋理調整，而不會使顯存飽和。從實際角度來看，這可以轉化為加載新區域時性能突然下降的減少、內存使用高峰引起的卡頓的減少，以及在 1440p 甚至 4K 顯示器上使用均衡設置時更舒適的體驗。
便攜式系統，包括遊戲本和輕型工作站，也將從中受益。雖然許多現代筆記型電腦都配備了 RTX GPU，但它們 視訊記憶體的容量通常比較有限。 與桌面級設備相比，這種設備體積更小，因此，能夠在不降低影像品質的前提下減少紋理尺寸的技術尤其重要。
對於歐洲常見的小型或獨立工作室而言，降低顯存需求可能會有所幫助。 擴大潛在用戶群體 在不犧牲精美視覺效果的前提下，這反過來也符合行業普遍趨勢，即尋求超越硬體蠻力之外的智慧優化。
神經材料和其他基於人工智慧的優化
神經紋理壓迫並非孤例。 NVIDIA 也引入了以下概念： 神經材料這是一種互補技術，旨在簡化圖形管線中材質的處理方式。它不再為每種複雜材質處理多個單獨的通道，而是將資訊壓縮成更緊湊的表示形式，並由小型神經網路即時解碼。
在一次技術演示中，展示了一組最初需要的材料是如何被加工成現在這樣的。 19個不同的頻道可以減少到只有8個。 使用這種神經網路方法。根據所提供的數據，這種簡化方法在 1080p 解析度下帶來了 1,4 到 7,7 倍的效能提升，具體提升幅度取決於場景和模型設定。
關鍵在於這些網路足夠輕量級，可以直接整合到GPU上運行的著色器中。由於採用GeForce RTX 20系列自推出以來引入的Tensor Core，這些操作的成本得到了有效控制，從而能夠實現更高的效能。 每幀應用這些優化數百萬次 且不阻塞其餘的渲染過程。
NTC 和 Neural Materials 共同致力於建立混合流程模型，其中傳統的柵格化和光線追蹤技術與…並存。 神經推理的特定模組在這種情況下，人工智慧不僅可以提高最終影像的清晰度，還可以處理壓縮、著色和記憶體管理等結構性任務。
人工智慧塑造的圖形未來
雖然 NVIDIA 尚未確定在商業遊戲中大規模實施神經紋理壓縮的具體日期，但在 GDC 和 GTC 等活動上展示的演示清楚地表明，該公司希望這項技術得到廣泛應用。 成為下一代圖形技術飛躍的一份子.
在PC生態系中，API和擴充程式的採用，例如 DirectX 12 中的協作向量 這為這類神經網路核心在其他廠商的硬體上運作鋪平了道路。 AMD已經宣布將在未來的RDNA4架構中支援這些核心，英特爾也在為其圖形解決方案開發類似的計劃，而像AMD這樣的公司也正在積極推進相關技術。 索尼加強視覺運算.
如果這種交叉支持得到鞏固，神經紋理壓迫可能會成為 業界的事實標準這對各種規模的遊戲工作室都有好處。對於歐洲玩家而言，這意味著現有顯示卡的使用壽命可能會更長，因為在採用這些技術的遊戲中，顯存容量的限制將不再是決定性因素。
同時，遊戲主機製造商可以利用這些解決方案進一步最大化其係統的整合內存，這在產品生命週期較長、每一次優化都至關重要的領域尤其重要。種種跡象表明，下一場圖形技術大戰不僅會比拼原始性能，還會… 如何管理和壓縮為每個場景提供資料的信息.
NVIDIA 的神經紋理壓縮及其相關技術方案，與業界已然顯現的關注點轉變不謀而合：人工智慧不再一味追求記憶體和運算能力的無休止增長，而是力求以更少的資源實現更多功能。如果展示中展現的數據——顯存減少約 85%，神經紋理材料性能提升——能夠應用於商業遊戲，那麼西班牙乃至整個歐洲的玩家都將有機會體驗到畫面更精美、優化更佳、內存佔用更低的遊戲。而在此之前，在不犧牲遊戲品質的前提下，要實現這些目標幾乎是不可能的。
