Una nueva técnica de compresión para utilizar menos memoria de vídeo y disfrutar al mismo tiempo de más detalle.
Mientras NVIDIA sigue avanzando en sus soluciones gráficas con nuevas generaciones de procesadores de vídeo cada pocos años, también mejora el entorno de software de sus productos. Por ejemplo, casi todos los jugadores conocen ya el Deep Learning Super Sampling o DLSS, una técnica que reduce los cálculos impuestos a la tarjeta gráfica pidiéndole que calcule una escena en una definición de imagen inferior a la que realmente se va a mostrar: la inteligencia artificial se encarga entonces de ajustar la imagen al tamaño adecuado sin que el renderizado sea tan diferente del modo nativo.
La semana pasada, un largo artículo técnico publicado en el sitio técnico de NVIDIA - research - sirvió para presentar una técnica que aún está en pleno desarrollo, pero que ya resulta muy prometedora. Se trata de volver a la compresión de texturas. Actualmente, esta compresión ya es muy eficaz, pero sigue requiriendo demasiado espacio en la memoria de vídeo al tiempo que reduce considerablemente el nivel de detalle con respecto a la textura creada inicialmente. Por ello, un equipo dirigido por Karthik Vaidyanathan ha presentado su primer trabajo sobre lo que se ha dado en llamar "compresión neuronal ". Vaidyanathan explica que el objetivo de su equipo es lograr un aumento significativo del detalle de la textura y, al mismo tiempo, reducir la cantidad de espacio ocupado en la memoria de vídeo. Lo que puede parecer una tarea insuperable, en realidad va por buen camino, puesto que NVIDIA ya afirma haber multiplicado por cuatro la definición de las texturas con un impacto reducido del 30% en la memoria de vídeo.
Presentado así, parece casi mágico, pero Karthik Vaidyanathan y su equipo harán una presentación más detallada de esta "compresión neuronal " el 6 de agosto. De momento, dice que el objetivo era ir mucho más lejos que las técnicas utilizadas actualmente (AVIF y JPEG XL). Así, los ingenieros querían mantener una definición de 4.096 x 4.096 puntos -la misma que la textura nativa-, mientras que las técnicas anteriores la reducían a 1.024 x 1.204 puntos con, a la postre, una enorme pérdida de detalle. Sin entrar en detalles técnicos, Karthik Vaidyanathan se limita a señalar que, en comparación con los algoritmos de compresión de bloques más utilizados, no es necesario disponer de hardware personalizado: la compresión neuronal de NVIDIA utiliza un método de multiplicación matricial que aceleran todas las GPU modernas. Se trata de una solución muy prometedora para evitar aumentar aún más la cantidad de memoria de vídeo en las futuras generaciones de tarjetas gráficas.
