
Intel, Nvidia’nın Sinirsel Doku Sıkıştırma (NTC) teknolojisine cevap olacak yeni teknolojisini duyurdu. “Texture Set Neural Compression” ismi verilen bu sistem, yapay zekâ yardımıyla oyunlardaki kaplama (texture) datalarını önemli oranda küçültmeyi hedefliyor. Bu da DRAM gereksinimini büyük oranda düşürebilir.
VRAM kullanımını 18 kat azaltacak
Kaçıranlar için klasik oyun motorlarında kullanılan kaplama sıkıştırma usulleri, ekseriyetle kalite ile boyut ortasında bir istikrar kurmak zorunda kalıyor. Intel’in geliştirdiği bu yeni sistem ise klasik prosedürlerden farklı olarak yapay zekâ modeli kullanıyor. Bu model, kaplamaların tamamını saklamak yerine, onları tekrar oluşturabilecek “özet” bir bilgi seti tutuyor.
Bu sayede oyun çalıştığında yahut yüklenirken bu bilgilerden orijinal kaplamalar yeniden oluşturuluyor. Bu sayede hem depolama alanı hem de VRAM kullanımı önemli formda azaltılıyor. Intel’e nazaran bu sistemle kaplama dataları 18 kata kadar daha küçük hale getirilebiliyor. Üstelik görsel kalite kaybı yaklaşık yüzde 7 seviyesinde kalıyor, yani pratikte birçok oyuncu için fark edilmesi sıkıntı.
Sadece depolama değil, performans da etkileniyor
Bu teknolojinin tesiri sadece VRAM kullanımı ile hudutlu değil. Texture Set Neural Compression, farklı kademelerde devreye girebiliyor. Örneğin, oyun suramı sırasında veri boyutunu küçültmenin yanı sıra, güncellemeleri (patch) daha hafif hale getirmeyi hedefliyor. Son olarak Intel, Intel, teknolojinin öncelikli olarak XMX ünitelerine sahip kendi GPU’larında (örneğin yeni jenerasyon entegre grafik çözümleri) en yeterli performansı vereceğini belirtiyor. Lakin sistem büsbütün kapalı değil.
Texture Set Neural Compression’ın bu yıl içinde geliştiricilere sunulacak bir SDK olarak yayınlanması planlanıyor. Yani kısa vadede direkt oyunculara değil, oyun stüdyolarına ulaşacak. Lakin şayet geliştiriciler bu teknolojiyi benimserse, birkaç yıl içinde “yüksek VRAM şartı” dediğimiz kavram önemli şekilde esneyebilir. Bu da bilhassa orta segment donanımlar için epey âlâ bir haber.
Kaynak : Donanimhaber
İlk yorum yazan siz olun.