Нейросети помогают экономить видеопамять в играх — впечатляющие результаты на видеокартах Nvidia и Intel
- AlexT
- 19-июн-2025, 06:00
- 0 комментариев
- 6 просмотров
Разработчики всё активнее используют нейросетевые технологии для решения одной из главных проблем современной графики — нехватки видеопамяти. Из-за стремления к фотореализму игровые текстуры становятся всё более объёмными, что приводит к повышенным требованиям к VRAM. Один из энтузиастов показал в своём видео, как технология нейросетевого сжатия текстур (NTC, Neural Texture Compression) позволяет существенно сократить объём памяти, не теряя в качестве.
В чём суть NTC?
В отличие от классических методов блочного сжатия, NTC использует компактные нейросети, которые адаптируются под конкретные материалы и сцены. Эти нейросети не создают серьёзной нагрузки на систему и в то же время эффективно уменьшают объём текстур как в оперативной памяти, так и на накопителе, при этом улучшая визуальное качество.
Пример в цифрах:
Оригинальный файл текстуры шлема — 272 МБ
После стандартного сжатия — 98 МБ
С использованием NTC — всего 11,4 МБ
При этом изображение остаётся практически идентичным оригиналу. Аналогичный результат показала и видеокарта Intel — текстуры динозавра, обработанные нейросетью, выглядели даже лучше, чем при обычном сжатии.
⚙️ Как это работает на практике?
Тестирование проводилось на системе с NVIDIA RTX 5090. Обработка одного кадра в 4K увеличилась с 0,045 мс до 0,111 мс, то есть в 2,5 раза. Однако это всё ещё не критично для общей производительности. Без специальной функции Cooperative Vectors (созданной Nvidia, Microsoft и другими) задержка возрастает до 5,7 мс — и тогда использование NTC становится нецелесообразным без дополнительного ускорения.
Что дальше?
Хотя сейчас технология ещё не применяется в массовых играх, она активно развивается. В перспективе NTC может значительно снизить требования к видеопамяти или, наоборот, позволить улучшить графику без ущерба для производительности. Ожидается, что первые игры с её поддержкой появятся уже в ближайшие годы.