Das neue Nvidia-Maschinenlernen reduziert die VRAM-Nutzung um 85 %
Nvidias neue Materialtexturkompression hat keinerlei Qualitätsverlust, verbraucht 85 % weniger VRAM und reduziert die Größe erheblich.
Nvidia hat kürzlich eine Forschungsarbeit zu einem neuen NTC - Neural Texture Compression - veröffentlicht, das eine Reduzierung der VRAM-Nutzung um bis zu 85 % verspricht, jedoch ohne Qualitätsverlust.
Dies rührt daher, dass Nvidia anerkannt hat, dass die VRAM-Nutzung außer Kontrolle geraten ist, angeblich weil Verbraucher fotorealistische Grafiken verlangen.
Obwohl die Arbeit recht technisch ist, erforscht sie das Kodieren von Texturen, anstatt sie in voller Auflösung zu speichern. Es basiert auf maschinellem Lernen und verwendet neuronale Netzwerktechnologie, um das Bild anschließend zu rekonstruieren. Das passiert auch, um die Größe der Textur zu reduzieren; das extremste Beispiel, das Nvidia zeigen konnte, war 1/24 der ursprünglichen Größe.
Einer der wichtigsten Punkte ist, dass die Methode keinerlei generative Algorithmen oder Ähnliches verwendet, sondern vollständig deterministisch ist. Das ist eine nette Umschreibung dafür, dass keine Zufallselemente zum Einsatz kommen und dieselbe Eingabe immer dieselbe Ausgabe erzeugt. Da die Codierung und der neuronale Prozess in der Matrix Engine, die von den Tensorkernen angetrieben wird, stattfinden, wird die normale Leistung der CUDA-Kerne nicht beeinflusst. Das bedeutet auch, dass moderne RTX50-Karten theoretisch in der Lage sein sollten, dies zu unterstützen, sobald Spieleentwickler damit beginnen, es zu implementieren.
