Detalles gráficos cuatro veces mejores con las redes neuronales de NVIDIA
NVIDIA ha introducido un nuevo sistema de compresión de texturas que ofrece cuatro veces la resolución de los métodos clásicos BTC (Block Truncation Coding), manteniendo requisitos de almacenamiento muy similares. La tecnología propuesta por NVIDIA, llamada Random Access Neural Compression of Material Textures (NTC) , comprime texturas y cadenas mipmap de diferentes materiales, y luego las descomprime con una red neuronal entrenada en un patrón de descompresión particular.
NTC le permite cuadruplicar la resolución, agregando dos niveles adicionales de detalle, para un total de 16 veces más elementos de textura, lo que requiere aproximadamente la misma cantidad de espacio que los métodos tradicionales. Esto significa que, por ejemplo, con NTC podrías usar texturas comprimidas y optimizadas con una resolución de hasta 8K (8192 x 8192).
La tecnología de NVIDIA aprovecha las redundancias espaciales entre las capas de mipap y los diferentes canales de material para garantizar que se mantenga un alto nivel de detalle incluso cuando se está cerca de los objetos, algo que los métodos actuales no logran. Según la compañía, las texturas se descomprimen con Tensor Cores, lo que significa que NTC no requiere hardware dedicado, pero es probable que sea compatible con todas las GPU NVIDIA de la serie RTX 2000 en adelante. Sin embargo, los problemas de adopción podrían estar relacionados con el trabajo que pesaría sobre los desarrolladores, dado que cada textura necesita su propia red neuronal optimizada.
Echando un vistazo a las imágenes mostradas por NVIDIA , NTC es claramente superior a los métodos clásicos de BTC , además la compañía afirma que es comparable o incluso mejor que los actuales estándares de compresión AVIF y JPEG XL. Sin embargo, como admite la propia NVIDIA, el nuevo algoritmo es más lento, tardando hasta 1,15 ms en renderizar una imagen 4K en comparación con solo 0,49 ms para BTC.
Aunque la compresión neuronal de acceso aleatorio de texturas de materiales es una tecnología incipiente, en el futuro podría acelerarse mediante la inserción de más unidades informáticas dedicadas, el aumento de la memoria caché o incluso la creación de hardware dedicado , diseñado exclusivamente para NTC. El algoritmo requiere más recursos que los estándar , sin embargo, las pruebas iniciales muestran que se puede usar en renderizado en tiempo real y que los milisegundos adicionales requeridos pueden compensarse (al menos en parte) ejecutando otras tareas simultáneamente, como el renderizado con trazado de rayos. , debido a la capacidad de la tarjeta de video para ocultar la latencia.
Por supuesto, el algoritmo no está exento de inconvenientes.: no conserva completamente la calidad original, provoca un deterioro de la calidad a bitrates más bajos, ofrece beneficios reducidos cuando el plano es lejano, además los beneficios son proporcionales al número de canales, señal de que NTC puede no ser tan interesante cuando hay pocos canales. A pesar de ello, el potencial es muy interesante dado que la calidad obtenida es superior a cualquier estándar actual; Los investigadores de NVIDIA confían en que este es el enfoque correcto para tener una calidad cinematográfica en el renderizado en tiempo real en el futuro (actualmente, NTC no es adecuado para el renderizado en tiempo real) y para mejorar el rendimiento en gráficos de aplicaciones con memoria limitada. El impacto en el rendimiento causado por la latencia adicional no debe subestimarse.
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Fuente: Tomshw
