NVIDIA dévoile une technologie de compression de textures qui réduit l'utilisation de la VRAM de 95 %
NVIDIA continue de repousser les limites technologiques avec l'introduction de la Compression de Texture Neurale (NTC), une technologie de compression de texture alimentée par l'IA. Cette avancée peut réduire l'utilisation de la VRAM jusqu'à 95 %, un changement radical pour l'industrie du jeu et les applications de rendu 3D.
La NTC utilise un réseau neuronal spécialisé pour la compression et la décompression de textures en temps réel, allégeant considérablement la pression sur la mémoire vidéo. Lors des tests, les résultats étaient remarquables. Par exemple, dans le mode NTC Inference on Sample, l'utilisation de la mémoire de texture est tombée de 272 Mo à seulement 11,37 Mo à une résolution de 1440p avec DLSS activé—une réduction impressionnante de 95,8 % par rapport aux méthodes de compression traditionnelles.
Cependant, les experts notent que la technologie est encore en version bêta et présente certains compromis. Lors de l'utilisation de DLSS à des résolutions élevées, telles que 4K, la charge accrue sur les cœurs tensoriels du GPU peut légèrement affecter les performances. Néanmoins, NVIDIA est convaincu que d'autres optimisations et des processeurs graphiques plus avancés aideront à minimiser ces limitations.
La NTC propose trois modes de rendu :
- Matériel de Référence – Les textures restent non compressées, nécessitant une VRAM et un espace de stockage significatifs.
- NTC Transcodé en BCn – Les textures sont compressées lors du chargement, réduisant les besoins en stockage mais offrant seulement des économies modérées de VRAM.
- Inference on Sample – Les textures sont décompressées en temps réel pendant le rendu, maximisant l'efficacité de la mémoire.
La Compression de Texture Neurale pourrait être une étape cruciale pour résoudre les limitations de VRAM des GPU modernes, ouvrant de nouvelles possibilités pour les développeurs de jeux et les applications graphiques. La version finale de la technologie devrait connaître une adoption généralisée dans l'industrie.
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