Uma nova técnica de compressão para usar menos memória de vídeo e, ao mesmo tempo, desfrutar de mais detalhes.
Enquanto a NVIDIA continua a desenvolver as suas soluções gráficas com novas gerações de processadores de vídeo a cada poucos anos, também está a melhorar o ambiente de software para os seus produtos. Por exemplo, quase todos os jogadores estão agora familiarizados com o Deep Learning Super Sampling ou DLSS, uma técnica que reduz os cálculos impostos à placa gráfica, pedindo-lhe que calcule uma cena numa definição de imagem inferior à que será efectivamente apresentada: a inteligência artificial encarrega-se então de ajustar a imagem ao tamanho correcto sem que a renderização seja tão diferente do modo nativo.
Na semana passada, um longo artigo técnico publicado no sítio técnico da NVIDIA - research - foi a ocasião para apresentar uma técnica que ainda está em pleno desenvolvimento, mas que já é muito promissora. A ideia aqui é voltar à compressão de texturas. Actualmente, esta compressão já é muito eficiente, mas continua a exigir demasiado espaço na memória de vídeo, reduzindo significativamente o nível de detalhe em relação à textura inicialmente criada. Assim, uma equipa dirigida por Karthik Vaidyanathan apresentou o seu primeiro trabalho sobre o que foi designado por "compressão neural ". Vaidyanathan explica que o objectivo da sua equipa é conseguir um aumento significativo do detalhe da textura e, ao mesmo tempo, reduzir a quantidade de espaço ocupado na memória de vídeo. O que pode parecer uma tarefa insuperável está, na verdade, bem encaminhada, uma vez que a NVIDIA já está a reivindicar um aumento de quatro vezes na definição da textura para texturas que ainda têm um impacto reduzido de 30% na memória de vídeo.
Apresentado desta forma, parece quase mágico, mas Karthik Vaidyanathan e a sua equipa farão uma apresentação mais detalhada desta "compressão neural " no dia 6 de Agosto. Para já, diz que o objectivo era ir significativamente mais longe do que as técnicas actualmente utilizadas (AVIF e JPEG XL). Assim, os engenheiros quiseram manter uma definição de 4.096 x 4.096 pontos - a mesma que a textura nativa - enquanto as técnicas anteriores a reduziam para 1.024 x 1.204 pontos com, no final, uma enorme perda de pormenor. Sem entrar em pormenores técnicos, Karthik Vaidyanathan salienta simplesmente que, em comparação com os algoritmos de compressão de blocos mais utilizados, não é necessário hardware personalizado: a compressão neural da NVIDIA utiliza um método de multiplicação de matrizes, que é acelerado por todas as GPUs modernas. Esta é uma solução muito promissora para evitar aumentar ainda mais a quantidade de memória de vídeo nas futuras gerações de placas gráficas.
