Il nuovo machine learning Nvidia riduce l'uso della VRAM dell'85%
La nuova compressione delle texture dei materiali di Nvidia non ha alcuna perdita di qualità, utilizza l'85% in meno di VRAM e riduce drasticamente le dimensioni.
Nvidia ha recentemente pubblicato un articolo di ricerca su un nuovo NTC (Neural Texture Compression) che promette una riduzione dell'uso della VRAM fino all'85%, ma senza alcuna perdita di qualità.
Questo deriva dal fatto che Nvidia ha riconosciuto che l'uso della VRAM è sfuggito al controllo, presumibilmente a causa della richiesta dei consumatori di grafica fotorealistica.
Pur essendo abbastanza tecnico, l'articolo esplora la codifica delle texture invece di salvarle a piena risoluzione. Si basa sul machine learning e utilizza la tecnologia delle reti neurali per poi ricostruire l'immagine. Questo succede anche a ridurre la dimensione della texture, l'esempio più estremo che Nvidia potrebbe rivelare è stato un 24° della dimensione originale.
Uno dei punti principali è che il metodo non utilizza alcun tipo di algoritmo generativo o simile, ma è completamente deterministico, il che è un modo gentile per dire che non vengono usati elementi casuali e che lo stesso input produrrà sempre lo stesso output. Poiché la codifica e il processo neurale avvengono nel Matrix Engine, che è guidato dai Tensor Cores, le normali prestazioni dei core CUDA non saranno influenzate. Questo significa anche che le schede moderne della serie RTX 50 dovrebbero teoricamente poterlo supportare, non appena gli sviluppatori inizieranno a implementarlo.
