Intel проти Nvidia: як нейромережі змушують ігрові текстури «худнути» у 18 разів
Поки виробники відеокарт продовжують скупитися на відеопам’ять, а розробники ігор пропонують нам завантажувати патчі розміром у сотню гігабайтів, інженери Intel та Nvidia вирішили піти іншим шляхом. Замість того, щоб нескінченно нарощувати об’єми заліза, вони пропонують просто краще стискати те, що ми вже маємо. На горизонті з'явилася технологія, яка може змінити правила гри в прямому сенсі.
Традиційні методи стиснення, такі як BC7, які ми використовуємо десятиліттями, вже давно вперлися у свою технологічну стелю. Вони працюють з кожною текстурою окремо, що в епоху 4K-геймінгу виглядає як спроба запхати слона у валізу. Технологія Texture Set Neural Compression (TSNC) від Intel пропонує радикальніший підхід: використовувати нейромережі для кодування цілих наборів даних одночасно.
Дві сторони однієї нейромережі: якість чи об’єм
Основна ідея Intel полягає в тому, щоб вийти за рамки стандартного блочного стиснення. Навчаючи нейронну мережу обробляти набір текстур (альбедо, карти нормалей, шорсткість) як єдине ціле, компанія досягла вражаючих результатів. На вибір розробникам пропонують дві моделі. Перша орієнтована на максимальну візуальну відповідність оригіналу та стискає дані у 9 разів. Це вже значно краще за те, що ми маємо сьогодні.
Друга модель — для ситуацій, коли кожен мегабайт на рахунку. Вона здатна зменшити об’єм текстур майже у 18 разів. Звісно, за таку «дієту» доводиться платити легкою втратою деталізації, проте для більшості гравців у динаміці це залишиться непомітним. Це пряма відповідь на розробку Neural Texture Compression від Nvidia, яка також обіцяє схожі дива оптимізації.
Коли чекати на реальні результати
Поки що TSNC — це більше про майбутнє, ніж про сьогоднішній вечір у Steam. Intel планує випустити альфа-версію SDK для розробників лише наприкінці цього року. Після цього на нас чекає бета-тестування та повноцінний публічний реліз. Це означає, що перші ігри з підтримкою нейронного стиснення текстур ми побачимо не раніше наступного року. Проте сам факт того, що індустрія нарешті взялася за проблему «важких» текстур, не може не тішити.
Британські вчені теж працюють над тим, щоб зробити обчислення менш вибагливими до ресурсів. Наприклад, фізики створили чип, що у 2000 разів ефективніший за софт, що в перспективі може змінити підхід до енергоспоживання у системах зі штучним інтелектом.
