Nvidia 的新纹理压缩技术将 VRAM 使用率降低了 95%

快速阅读: 据《技术点》最新报道，英伟达的神经纹理压缩技术通过AI动态压缩和解压缩纹理，显著减少显存和磁盘存储空间。在1440p分辨率下，NTC将纹理内存使用量减少了95.8%，尽管可能会影响帧率。该技术仍在测试阶段，但在未来游戏中的应用前景广阔。

前瞻：英伟达多年来一直在研究一种新的纹理压缩技术，以节省GPU内存。尽管这项技术仍处于测试版阶段，但最近发布的一个演示视频展示了基于人工智能的解决方案如何帮助解决现代GPU日益严重的显存限制问题。英伟达的神经纹理压缩技术可以在渲染复杂3D图形时大幅减少所需的显存，即使目前还没有人使用它。虽然仍在测试版阶段，但该技术已被YouTube频道《组装实验室》进行测试，在现代游戏系统上运行官方演示，提供了其潜在影响的初步评估，并展示了开发人员在未来不久可能实现的效果。正如《组装实验室》在下方的视频中解释的那样，RTX神经纹理压缩技术使用专门的神经网络动态压缩和解压缩材质纹理。英伟达的演示视频包括三种渲染模式：参考材质、NTC转码为BCn（块压缩格式）以及样本推理模式。

参考材质：此模式不使用NTC，意味着纹理保持原样，导致磁盘存储空间和显存使用量较高。
NTC转码为BCn：在此模式下，纹理在加载时被转码，显著减少了磁盘存储空间，但仅提供适度的显存节省。
按需推理：这种方法仅在渲染过程中需要时才解压纹理元素，从而在磁盘存储空间和显存方面实现最大节省。

《组装实验室》在1440p和4K分辨率下测试了演示视频，交替使用DLSS和TAA。结果显示，虽然NTC可以大幅减少显存和磁盘存储空间的使用，但也可能影响帧率。在1440p分辨率下使用DLSS时，英伟达的NTC转码为BCn模式将纹理内存使用量减少了64%（从272MB减少到98MB），而样本推理的NTC将使用量大幅削减至11.37MB，相比非神经压缩减少了95.8%。此外阅读：为什么现代PC游戏使用如此多的显存？

演示在GeForce RTX 4090 GPU上运行，在高分辨率和DLSS设置下对张量核心施加了额外负载，这在一定程度上影响了性能。然而，优化良好的新GPU可能会提供更高的帧率，并使这种差异变得微不足道。毕竟，英伟达在像NTC这样的AI驱动渲染技术上投入巨大。演示还显示了现代渲染管道中协作向量的重要性。正如微软最近所解释的，协作向量通过优化向量操作加速了实时渲染的AI工作负载。这些计算在AI模型训练和微调中起着关键作用，也可以用来提高游戏渲染性能。

(以上内容均由Ai生成)