IT之家 4 月 5 日音讯，跟着游戏益发杂乱且寻求相片级写实作用，游戏职业益发依托图画超分技能，以应对不断激增的硬件需求。这带来的一大问题就是显存占用，其在曩昔几年间大幅攀升。为处理这一问题，英伟达研制了一项名为“神经纹路紧缩”（NTC）的技能，该技能在今天的图形处理器技能大会讲演中再次被提及，尖端显卡将能够使用英伟达的这项神经纹路紧缩技能。
据IT之家了解，与传统的依据区块的紧缩技能不同，神经纹路紧缩答应开发者经过小型神经网络，解压恣意场景中的纹路。这不仅能大幅减缩纹路体积，让游戏安装包更易办理，还能下降运转时的显存占用。一起紧缩后的纹路呈现作用更超卓，英伟达称终究烘托的纹路分辨率可提高至本来的四倍。
在下方示例中，英伟达运转托斯卡纳别墅场景时，选用规范区块紧缩技能需占用 6.5GB 显存，切换至神经纹路紧缩后，显存占用仅为 970MB，且画面作用毫无差异。此前该公司的另一项演示显现，未紧缩的飞翔头盔纹路巨细为 272MB，区块紧缩可将其降至 98MB，而神经纹路紧缩仅需 11.37MB，体积约为原始巨细的二十四分之一。
英伟达还展现了神经原料技能，其原理一脉相承：依托神经网络解析并解压原料纹路数据，而非依托核算成本昂扬的双向反射散布函数运算。一般一种原料会叠加多张纹路贴图，在烘托流程中，图形处理器需一起核算光线与各层纹路的交互作用。
神经原料技能仅需神经网络判别光线在对应场景下的反射作用，从而完结像素上色。该神经网络经过一切纹路数据的练习，能依据光线与视点直接得出运算成果。因而在部分演示场景中，英伟达在 1080p 分辨率下完成了最高 7.7 倍的烘托速度提高，且画面质量毫无损耗。
神经纹路紧缩功率十分之高，原因首要在于它利用了矩阵加快引擎 —— 这是现代图形处理器中独立的硬件模块，因而不会影响根底功能。英伟达将其称为张量中心，英特尔称之为矩阵扩展引擎，AMD 则称其为人工智能加快器。深度学习超级采样、超级分辨率锐化技能、英特尔超级采样等图画超分技能也依托该模块完成，经过将低分辨率画面重构为高分辨率输出，这也是英伟达布局神经烘托的中心布局之一。
神经烘托的理念现在在职业界没有取得广泛认可，“神经网络”一词或许会让人觉得这不过是又一项噱头式人工智能技能。但现实恰恰相反，这是人工智能极佳的使用方向之一，由于它彻底不具备生成式特性。神经纹路紧缩仅会针对游戏开发过程中所需的特定纹路集进行练习，因而不会呈现内容臆造的问题。
纹路是现在一切游戏中占用显存最多的部分，因而任何能管控显存占用的技能都备受欢迎。必需要分外留意的是，该技能并非英伟达独有，微软已将其以“协同向量”之名归入 DirectX 规范。英特尔此前也展现过相关演示，其纹路作用相较区块紧缩有显着提高。AMD 上一次提及该技能是在 2024 年，现在大概率也已入局研制。
现在尚无游戏支撑协同向量或英伟达的神经纹路紧缩技能，但从职业开展的新趋势来看，该技能很快将落地使用。人工智能好像成了各类陈年难题的处理方案，企业也不断在不达时宜的范畴强行融入人工智能。不过，神经纹路紧缩这类立异，证明了AI能够合理运用，实在带来有价值的改动。