El nuevo aprendizaje automático de Nvidia reduce el uso de VRAM en un 85
La nueva compresión de texturas materiales de Nvidia no pierde nada de calidad, utiliza un 85% menos de VRAM y reduce drásticamente el tamaño.
Nvidia ha publicado recientemente un documento de investigación sobre una nueva compresión de texturas neuronal (NTC, Neural Texture Compression) que promete una reducción del uso de VRAM de hasta el 85%, pero sin pérdida de calidad.
Esto se debe a que Nvidia reconoce que el uso de VRAM se ha descontrolado, supuestamente debido a que los consumidores exigen gráficos fotorrealistas.
Aunque es bastante técnico, el documento explora la codificación de texturas en lugar de guardarlas a resolución completa. Se basa en el aprendizaje automático, y utiliza tecnología de redes neuronales para reconstruir después la imagen. Esto también reduce el tamaño de la textura; el ejemplo más extremo que Nvidia pudo revelar era una 1/24ª parte del tamaño original.
Uno de los puntos principales es que el método no utiliza ningún tipo de algoritmo generativo o similar, sino que es totalmente determinista, que es una forma bonita de decir que no se utilizan elementos aleatorios, y que la misma entrada siempre producirá la misma salida. Como la codificación y el proceso neuronal tienen lugar en el Motor Matriz, que es impulsado por los Núcleos Tensoriales, el rendimiento de los núcleos CUDA normales no se verá afectado. Esto también significa que las tarjetas actuales de la serie RTX 50 deberían, en teoría, ser capaces de soportarlo, en cuanto los desarrolladores de juegos empiecen a implementarlo.
