В последние годы NVIDIA стала лидером в области технологий и представила ряд революционных технических функций, наиболее заметной из которых является технология улучшения изображения с помощью искусственного интеллекта DLSS. На недавней конференции GTC 2026 компания представила еще одну черную технологию — нейронное сжатие текстур.
Сообщается, что эта технология искусственного интеллекта сокращает использование видеопамяти на 85% во время игр без потери качества изображения. Демонстрация сжатия нейронных текстур показывает, что он достигает «удивительной согласованности визуальных эффектов» при объеме видеопамяти от 6,5 до 970 МБ.
Поскольку игры становятся все более сложными и реалистичными, игровая индустрия все больше полагается на технологию масштабирования изображения для удовлетворения растущих потребностей в оборудовании. Основная проблема, вызванная отсутствием оптимизации, — это использование видеопамяти, которое за последние годы резко возросло. Чтобы решить эту проблему, Nvidia разработала технологию под названием «Нейронное сжатие текстур» (NTC) и снова упомянула о ней сегодня на конференции GTC. Самые мощные видеокарты смогут в полной мере использовать преимущества технологии NTC от Nvidia.
NTC позволяет разработчикам использовать небольшие нейронные сети для распаковки текстур в любой сцене. Это не только значительно уменьшает размер текстур, упрощая установку игры, но и снижает использование графической памяти во время работы. Кроме того, качество финальной генерируемой текстуры также выше, а Nvidia утверждает, что разрешение финального рендеринга можно увеличить до 4 раз.
В приведенном ниже примере Nvidia запустила сцену тосканской виллы, которая занимала 6,5 ГБ видеопамяти при использовании стандартного блочного сжатия (BCN), но после переключения на NTC использование видеопамяти упало до всего 970 МБ, при этом эффект изображения был точно таким же.
Другая демо-версия компании ранее демонстрировала летный шлем с несжатой текстурой, занимающей 272 МБ — блочное сжатие уменьшило этот размер до 98 МБ, а NTC уменьшила его до всего 11,37 МБ, что составляет примерно 1/24 от объема исходной текстуры.
Неясно, будет ли эта технология реализована на старых видеокартах, но пользователи видеокарт с объемом памяти 8 ГБ, таких как RTX 5060 или 5060Ti, должны получить выгоду. DLSS 5 вызвал споры, но технология должна понравиться многим пользователям.
Nvidia также продемонстрировала Neural Materials, которые имеют ту же идею: использовать нейронные сети для оценки и распаковки данных о текстуре материала, вместо того, чтобы полагаться на дорогостоящую в вычислительном отношении математику функции распределения двунаправленного отражения (BRDF).
Часто материал имеет несколько карт текстур, наложенных друг на друга, и графический процессор должен рассчитать, как свет взаимодействует с каждым слоем одновременно в конвейере рендеринга. Технология Neural Material просто запрашивает нейронную сеть, как свет будет реагировать в конкретной сцене, и соответствующим образом корректирует затенение пикселей. Нейронная сеть обучается на всех данных текстуры, поэтому она уже знает, какими будут результаты при заданном освещении и угле. Благодаря этому в демонстрационной сцене NVIDIA добилась ускорения рендеринга в разрешении 1080p до 7,7 раз без потери качества изображения.
Причина, по которой NTC настолько эффективен, заключается в том, что он использует механизм матричного ускорения. В современных графических процессорах механизм матричного ускорения является независимым аппаратным модулем и поэтому не влияет на базовую производительность. NVIDIA называет его Tensor Core, Intel называет его XMX engine, а AMD называет его AI-ускорителем. Технологии масштабирования изображений, такие как DLSS, FSR и XeSS, также полагаются на это для преобразования кадров с низким разрешением в выходные данные с более высоким разрешением, поэтому это также является частью инициативы Nvidia по нейронному рендерингу.
Концепция нейронного рендеринга пока не получила широкого признания в отрасли, а термин «нейронная сеть» может заставить вас подумать, что это всего лишь очередная неудачная попытка искусственного интеллекта. Напротив, это одно из лучших применений искусственного интеллекта, поскольку оно вообще не предполагает генеративного процесса. NTC будет тренироваться только на определенных наборах текстур, на которые необходимо ссылаться при разработке игры, поэтому иллюзий не будет.
Текстуры — самый ресурсоемкий компонент любой игры, поэтому приветствуется любая технология, позволяющая контролировать использование текстур. Однако следует отметить, что эта технология не является уникальной для Nvidia. Microsoft стандартизировала его как «Кооперативные векторы» в DirectX. Intel также ранее демонстрировала свои демо-версии текстур, которые показали значительно лучшие результаты по сравнению со сжатием блоков. Последний раз AMD упоминала эту технологию в 2024 году, но вполне вероятно, что она тоже активно задействуется.
В настоящее время ни одна игра не поддерживает кооперативные векторы или технологию нейронного сжатия текстур Nvidia, но, учитывая тенденции отрасли, мы должны вскоре увидеть их реализацию. Искусственный интеллект, кажется, стал главным ключом к решению всех старых проблем, и крупные компании постоянно изучают его применение в различных, казалось бы, неподходящих областях. Однако такие инновации, как нейронное сжатие текстур, показывают, что ИИ можно умело применять на практике, чтобы оказать действительно значимое воздействие.
