تقنية ضغط جديدة لاحتكار ذاكرة فيديو أقل مع الاستمتاع بمزيد من التفاصيل.
بينما تواصل NVIDIA التقدم - ماديا - في حلول الرسومات الخاصة بها مع أجيال جديدة من معالجات الفيديو بشكل أو بآخر كل عامين أو ثلاثة أعوام ، تعمل NVIDIA أيضا على تحسين بيئة البرامج لمنتجاتها. وبالتالي ، يعرف جميع اللاعبين تقريبا اليوم Deep Learning Super Sampling أو DLSS ، وهي تقنية تخفف من الحسابات المفروضة على بطاقة الرسومات من خلال مطالبتها بحساب مشهد بدقة صورة أقل من تلك التي سيتم عرضها بالفعل: ثم يعتني الذكاء الاصطناعي بوضع الصورة بالحجم الصحيح دون أن يكون العرض مختلفا تماما عن الوضع الأصلي.
في الأسبوع الماضي ، كان مقال تقني طويل نشر على موقع الأبحاث التقنية التابع لشركة NVIDIA فرصة لتقديم تقنية لا تزال تعمل بكامل طاقتها ، ولكنها بالفعل تروج لها. الفكرة هنا هي العودة إلى ضغط النسيج. حاليا ، يعد هذا الضغط فعالا للغاية بالفعل ، لكنه لا يزال يتطلب مساحة كبيرة جدا في ذاكرة الفيديو مع تقليل مستوى التفاصيل بشكل كبير مقارنة بالنسيج الذي تم إنشاؤه في البداية. قدم فريق بقيادة كارثيك فيدياناثان أول عمل له حول ما يسمى "الضغط العصبي". يوضح Vaidyanathan أن هدف فريقه هو زيادة مستوى التفاصيل في القوام بشكل كبير مع تقليل المساحة المشغولة في ذاكرة الفيديو في نفس الوقت. ما قد يبدو لا يمكن التغلب عليه هو في الواقع أكثر من المسار الصحيح لأنه في حالتها الحالية ، تقدم NVIDIA بالفعل تعريفا أعلى بأربع مرات للأنسجة التي لا يزال لها تأثير منخفض بنسبة 30٪ على ذاكرة الفيديو.
عند تقديمه بهذه الطريقة ، يبدو أن الشيء يكاد يكون سحريا ، لكن Karthik Vaidyanathan وفريقه سيقدمون عرضا أكثر تفصيلا لهذا " الضغط العصبي " في 6 أغسطس. غير أنه يحدد في الوقت الحاضر أن الهدف هو الذهاب إلى أبعد بكثير من التقنيات المستخدمة حاليا (AVIF و JPEG XL). وبالتالي ، أراد المهندسون الاحتفاظ بتعريف 4,096 × 4,096 نقطة - نفس النسيج الأصلي - في حين أن التقنيات السابقة قلصته إلى 1,024 × 1,204 نقطة ، ونتيجة لذلك ، خسارة كبيرة في التفاصيل. دون الخوض في التفاصيل الفنية المنفذة ، يشير Karthik Vaidyanathan ببساطة إلى أنه بالمقارنة مع خوارزميات ضغط الكتلة المستخدمة غالبا ، فإن الأمر لا يتعلق بوجود أجهزة مخصصة: يستخدم الضغط العصبي من NVIDIA طريقة ضرب المصفوفة ، والتي يتم تسريعها بواسطة جميع وحدات معالجة الرسومات الحديثة. حل واعد للغاية لتجنب زيادة مقدار ذاكرة الفيديو للأجيال القادمة من بطاقات الرسومات.
