NVIDIA’nın yazılım ekipleri yenilikler üzerinde çalışmaya devam ediyor. Araştırmacılar şimdi de nesne dokuları için yeni bir sıkıştırma algoritması geliştirdi: Random-Access Neural Compression (Rastgele Erişim Sinirsel Sıkıştırma).
Bildiğiniz üzere GPU belleği hem oyunlar hem üretkenlik yazılımları için önem kazanmaya başladı. Yeni proje, yüksek çözünürlüklü dokuların yanı sıra yüksek doğrulukta ve doğal görünümlü materyaller oluşturmak üzere kullanılan belleğin daha verimli kullanılması için yenilikler içeriyor.
Random-Access Neural Compression, birçok formatta bulunan standart bir GPU tabanlı doku sıkıştırma tekniği olan Block Compression’dan (BC-Blok Sıkıştırma) 4 kat daha yüksek çözünürlük sağlayabiliyor. NVIDIA’nın algoritması dokuları tensör (üç boyut) olarak temsil ediyor, ancak blok sıkıştırmada olduğu gibi (kanal sayısı gibi) herhangi bir varsayım içermiyor.
NTC algoritmalarındaki en önemli avantaj rastgele ve yerel erişim imkanı. GPU doku sıkıştırması için yüksek sıkıştırma oranları uygulandığında bile dokulara gecikme olmadan küçük bir kayıpla erişim sağlamak kritik derecede önemli. Yeni araştırma, birçok kanal ve farklı boyutlarda dokuyu birlikte sıkıştırma işlemine odaklanıyor. Böylelikle kalite ve bit hızı JPEG XL veya AVIF formatlarından daha iyi hale geliyor.
NVIDIA tarafından yayınlanan makaleye göre, nöral dokular Blok Sıkıştırma yaklaşımına göre 16 kata kadar daha fazla texel ile gerçek zamanlı olarak işlenebilmekte. 4K render sırasında kayıp ise 1,15 ms ile 0,49 ms’den (RTX 4090 üzerinde ölçüldü) daha yüksek.
