Le nouvel apprentissage automatique de Nvidia réduit l'utilisation de la VRAM de 85 %.
La nouvelle compression de texture matérielle de Nvidia n'entraîne aucune perte de qualité et utilise 85 % de VRAM en moins, tout en réduisant la taille de façon spectaculaire.
Nvidia a récemment publié un document de recherche sur un nouveau NTC (Neural Texture Compression) qui promet une réduction de l'utilisation de la VRAM jusqu'à 85 %, mais sans aucune perte de qualité.
Nvidia a reconnu que l'utilisation de la VRAM était devenue incontrôlable, prétendument en raison de la demande de graphiques photoréalistes de la part des consommateurs.
Tout en étant assez technique, le document explore l'encodage des textures au lieu de les sauvegarder en pleine résolution. Il est basé sur l'apprentissage automatique et utilise la technologie des réseaux neuronaux pour reconstruire l'image. Cela permet également de réduire la taille de la texture, l'exemple le plus extrême que Nvidia a pu révéler correspondait à 1/24e de la taille originale.
L'un des principaux points est que la méthode n'utilise aucune sorte d'algorithme génératif ou similaire, mais est entièrement déterministe, ce qui est une belle façon de dire qu'aucun élément aléatoire n'est utilisé, et que la même entrée produira toujours la même sortie. Comme le processus d'encodage et de neurones se produit dans le moteur matriciel, qui est piloté par les Tensor Cores, les performances normales des cœurs CUDA ne seront pas affectées. Cela signifie également que les cartes modernes de la série RTX 50 devraient en théorie être en mesure de le prendre en charge, dès que les développeurs de jeux commenceront à l'implémenter.
