Все новости
Это интересно
Сейчас читают
Игры
Аватар Evernews Evernews

Intel показала свой вариант нейронного сжатия текстур — сжимает до 18 раз

0
0
Поделиться
Телеграфировать

Сжатие почти без потери качества будет, конечно, не таким эффективным.

Intel показала свой вариант нейронного сжатия текстур — сжимает до 18 раз

Корпорация Intel рассказала о технологии Texture Set Neural Compression, своем варианте нейронной компрессии текстур. Сейчас нейрокомпрессию в основном продвигает Nvidia, но у Intel тоже есть эффективная разработка в этой области.

TSNC работает с текстурами формата BCn, широко применяемого в игровой индустрии. При упаковке дистрибутива данные обрабатываются нейросетевым кодировщиком, преобразующим их в компактное представление.

На системе игрока происходит обратный процесс: специальная нейросеть восстанавливает текстуру из компактного представления. Как и у Nvidia, технология позволяет снизить требования к видеопамяти и уменьшить размер дистрибутива игры.

У нейронного сжатия текстур от Intel есть два режима работы. Первый режим сжимает данные до 9 раз, потеря качества составляет около 5%. Второй режим сжимает данные до 18 раз, но качество падает примерно на 7%.

Во время тестирования TSNC работала на системе с процессором Intel Panther Lake и графикой Arc B390 с XMX-ядрами для ускорения ИИ-вычислений. Первый пиксель текстуры генерировался за 0.194 наносекунды, в Intel считают, что этого достаточно для отсутствия задержек при рендеринге.

До конца 2026 года Intel намерена выпустить альфа-версию Texture Set Neural Compression, о применении технологии в реальных проектах пока не сообщается.

Читать далее
За сколько вы готовы купить GTA VI?
До 8000 рублей
2109 голосов, 7.2%
До 7000 рублей
802 голоса, 2.8%
До 6000 рублей
978 голосов, 3.4%
До 5000 рублей
2595 голосов, 8.9%
До 4000 рублей
1028 голосов, 3.5%
До 3000 рублей
1392 голоса, 4.8%
До 2000 рублей
3286 голосов, 11.3%
За любые деньги
1624 голоса, 5.6%
Ни за сколько, я пират
15334 голоса, 52.6%
Теги: Игры, Intel
Аватар Evernews
Evernews
8091 подписчик