Neuronale Netze: Nvidia will Texturkompression massiv verbessern
Das Forschungsteam von GPU-Hersteller Nvidia hat eine neue Texturkompression auf Basis neuronaler Netze(öffnet im neuen Fenster) vorgestellt. Gelöst werden soll damit nicht nur das Problem, dass Spiele aufgrund der detaillierten Texturen immer größer werden, sondern auch, dass diese schneller den VRAM füllen und unter Umständen zu Rucklern führen können.
Das Team von Nvidia stellt außerdem darüber hinaus die Entwicklung der Kompressionstechniken natürlicher Bilder der Verbesserung der GPU-Techniken entgegen. Hervorgehoben wird dabei, dass Letzteres massive Fortschritte gemacht habe und mit AVIF und JPEG XL zuletzt sehr niedrige Bitraten bei guter Qualität erzielt worden seien. Die BC genannte Texturkompression auf GPUs sei dagegen zwar hardwarebeschleunigt und biete einige Vorteile wie wahlfreien Zugriff und Datenlokalität. Die Technik selbst basiere jedoch auf Ideen der 90er Jahre und liefere nur eine moderate Komprimierung.
Nvidia kombiniert nun bestimmte Aspekte dieser beiden Ansätze und setzt sie in neuronalen Netzen um. Die Neural Texture Compression (NTC) genannte Kompression nutzt dabei vor allem Redundanzen einzelner Oberflächentexturen aus. Dazu kommt jedoch kein global trainiertes neuronales Netz zum Einsatz, sondern jeweils ein kleineres pro Material.
Extrem gute Qualität und trotzdem schnell
Die so erreichte Kompressionsrate soll dabei an die Ergebnisse von AVIF und JPEG XL heranreichen, aber weiter einen wahlfreien Zugriff erlauben und vor allem eine Dekompression in Echtzeit, was beim Gaming besonders wichtig ist. Eine schnelle Dekompression erreicht das Team mit NTC durch den Rückgriff auf Tensor-Einheiten zur Matrix-Multiplikation, die inzwischen in den meisten GPUs zur Verfügung stehen.
Dabei sei der Geschwindigkeitsverlust im Vergleich zu der in spezialisierten Hardware-Einheiten umgesetzten BC-Dekompression gering. Das Team schließt daraus, dass die NTC-Technik vor allem in Szenarien mit wenig Fest- und Arbeitsspeicher bereits praktisch einsetzbar sein dürfte.
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