Компания Intel раскрыла новые подробности о технологии нейросетевого сжатия текстур TSNC (Texture Set Neural Compression). Изначально представленный как исследовательский демо-проект, теперь этот алгоритм переработан в самостоятельный набор инструментов для разработчиков (SDK). Ожидается, что новая технология позволит уменьшить размер текстурных пакетов до 18 раз, существенно снижая требования к объёму пользовательского хранилища.
Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone
Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности
Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК
От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте
Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте
Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше
Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях
Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов
Разработчикам предложат два варианта использования алгоритма: вариант А и вариант B. Первый обеспечивает сжатие более чем в 9 раз при сохранении высокого качества изображения, тогда как второй ужимает файлы в 18 раз, но с более заметными визуальными потерями (например, артефактами в картах нормалей). В основе метода лежит обучение нейросети кодировать и декодировать набор текстур совместно, обходя ограничения стандартного блочного сжатия. При визуальной оценке Intel отметила потерю качества восприятия около 5 % для первого режима и 6–7 % для второго.
Декодер TSNC поддерживает как базовый путь вычислений FMA для любых процессоров и видеокарт, так и быстрый алгоритм линейной алгебры, использующий аппаратное ускорение XMX на совместимых графических чипах Intel. Во время внутренних тестов на встроенной графике B390 (на процессорах Panther Lake) алгоритм показал высокую скорость работы. Использование линейной алгебры сократило время обработки до 0,194 наносекунды на пиксель, обеспечив ускорение примерно в 3,4 раза по сравнению с базовым методом вычислений.
Технологию можно будет применять несколькими способами: при первоначальной установке, во время загрузки уровней, при фоновом стриминге или для попиксельной выборки в реальном времени. Выбор же конкретного сценария зависит от главной цели разработчика — сэкономить объём видеопамяти, снизить нагрузку на шину или уменьшить «вес» игры.
Выпуск альфа-версии SDK запланирован на конец этого года, после чего пройдут бета-тестирование и полноценный публичный релиз. Новый API для распаковки данных может компилироваться на языках C, C++ или HLSL. Интересно, что Intel не одинока в разработке нейросетевого сжатия текстур. Ранее мы сообщали об успехах в компрессии данных компанией Nvidia, которые она продемонстрировала на мероприятии GTC 2026
Добавить комментарий