Π”ΠΎΠ±Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ Π² ΠΊΠΎΡ€Π·ΠΈΠ½ΡƒΠŸΠΎΠ·Π²ΠΎΠ½ΠΈΡ‚ΡŒ
Найти Π² Π”Π·Π΅Π½Π΅
InterLink

πŸ“Š THG ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΈΠ» RTX Neural Texture Compression ΠΈ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΠ» Π΄ΠΎ 85% экономии VRAM

Tom’s Hardware протСстировал Neural Texture Compression Π½Π° Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌ Π΄Π΅ΠΌΠΎ NVIDIA, ΠΈ тСхнология Π΄Π΅ΠΉΡΡ‚Π²ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Ρ€Π΅Π·ΠΊΠΎ Ρ€Π΅ΠΆΠ΅Ρ‚ расход видСопамяти, Π½ΠΎ Π½Π΅ бСсплатно: πŸ˜† Π“Π»Π°Π²Π½Ρ‹ΠΉ Π²Ρ‹ΠΈΠ³Ρ€Ρ‹Ρˆ Π΄Π°Ρ‘Ρ‚ Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌ Inference on Sample: ΠΈΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎ ΠΎΠ½ Π² тСстС сократил расход VRAM для тСкстур ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π½ΠΎ Π½Π° 85% πŸ˜† Π’ этом Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌΠ΅ тСкстуры Ρ€Π°ΡΠΏΠ°ΠΊΠΎΠ²Ρ‹Π²Π°ΡŽΡ‚ΡΡ прямо Π²ΠΎ врСмя Ρ€Π΅Π½Π΄Π΅Ρ€ΠΈΠ½Π³Π° Ρ‡Π΅Ρ€Π΅Π· Π½Π΅Π±ΠΎΠ»ΡŒΡˆΡƒΡŽ Π½Π΅ΠΉΡ€ΠΎΡΠ΅Ρ‚ΡŒ, Π° Π½Π΅ Π»Π΅ΠΆΠ°Ρ‚ Π² памяти Π² ΠΏΡ€ΠΈΠ²Ρ‹Ρ‡Π½ΠΎΠΌ Π²ΠΈΠ΄Π΅ πŸ˜† По качСству ΠΊΠ°Ρ€Ρ‚ΠΈΠ½ΠΊΠΈ тСхнология выглядит ΠΎΡ‡Π΅Π½ΡŒ Π±Π»ΠΈΠ·ΠΊΠΎ ΠΊ исходнику, Ρ‚Π°ΠΊ Ρ‡Ρ‚ΠΎ Π³Π»Π°Π²Π½Ρ‹ΠΉ плюс Ρ‚ΡƒΡ‚ Π½Π΅ Π² Β«ΠΌΠ°Π³ΠΈΠΈΒ», Π° Π² Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ экономии памяти Π±Π΅Π· явного Ρ€Π°Π·Π²Π°Π»Π° изобраТСния πŸ˜† Но Π·Π° это приходится ΠΏΠ»Π°Ρ‚ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ, ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΌΡƒ Ρ‡Ρ‚ΠΎ Ρ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ рСсурсов GPU ΡƒΡ…ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ Π½Π° саму распаковку тСкстур πŸ˜† На RTX 5090 просадка ΠΏΠΎΡ‡Ρ‚ΠΈ Π½Π΅Π·Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Π½Π°, Π° Π²ΠΎΡ‚ Π½Π° RTX 5070 ΠΈ RTX 5060 ΠΏΠΎΡ‚Π΅Ρ€ΠΈ ΡƒΠΆΠ΅ ΠΎΡ‰ΡƒΡ‚ΠΈΠΌΠ΅Π΅, особСнно Ссли ΠΏΠ°Ρ€Π°Π»Π»Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°Ρ‚ΡŒ DLSS πŸ˜† Π Π΅ΠΆΠΈΠΌ Inference on Load Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π΅Ρ‚ ΠΈΠ½Π°Ρ‡Π΅: ΠΎΠ½ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°Π΅Ρ‚ ΡƒΠΌΠ΅Π½ΡŒΡˆΠ°Ρ‚ΡŒ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ€ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈ Π½Π°Π³Ρ€ΡƒΠ·ΠΊΡƒ ΠΏΡ€ΠΈ Π·Π°Π³Ρ€ΡƒΠ·ΠΊΠ΅, Π½ΠΎ ΠΏΠΎΡ‡Ρ‚ΠΈ Π½Π΅ мСняСт ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π΅Π±Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ VRAM Π² самой ΠΈΠ³Ρ€Π΅ πŸ˜† Π’ΠΎ Π΅ΡΡ‚ΡŒ тСхнология Π²

πŸ“Š THG ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΈΠ» RTX Neural Texture Compression ΠΈ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΠ» Π΄ΠΎ 85% экономии VRAM

Tom’s Hardware протСстировал Neural Texture Compression Π½Π° Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌ Π΄Π΅ΠΌΠΎ NVIDIA, ΠΈ тСхнология Π΄Π΅ΠΉΡΡ‚Π²ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Ρ€Π΅Π·ΠΊΠΎ Ρ€Π΅ΠΆΠ΅Ρ‚ расход видСопамяти, Π½ΠΎ Π½Π΅ бСсплатно:

πŸ˜† Π“Π»Π°Π²Π½Ρ‹ΠΉ Π²Ρ‹ΠΈΠ³Ρ€Ρ‹Ρˆ Π΄Π°Ρ‘Ρ‚ Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌ Inference on Sample: ΠΈΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎ ΠΎΠ½ Π² тСстС сократил расход VRAM для тСкстур ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π½ΠΎ Π½Π° 85%

πŸ˜† Π’ этом Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌΠ΅ тСкстуры Ρ€Π°ΡΠΏΠ°ΠΊΠΎΠ²Ρ‹Π²Π°ΡŽΡ‚ΡΡ прямо Π²ΠΎ врСмя Ρ€Π΅Π½Π΄Π΅Ρ€ΠΈΠ½Π³Π° Ρ‡Π΅Ρ€Π΅Π· Π½Π΅Π±ΠΎΠ»ΡŒΡˆΡƒΡŽ Π½Π΅ΠΉΡ€ΠΎΡΠ΅Ρ‚ΡŒ, Π° Π½Π΅ Π»Π΅ΠΆΠ°Ρ‚ Π² памяти Π² ΠΏΡ€ΠΈΠ²Ρ‹Ρ‡Π½ΠΎΠΌ Π²ΠΈΠ΄Π΅

πŸ˜† По качСству ΠΊΠ°Ρ€Ρ‚ΠΈΠ½ΠΊΠΈ тСхнология выглядит ΠΎΡ‡Π΅Π½ΡŒ Π±Π»ΠΈΠ·ΠΊΠΎ ΠΊ исходнику, Ρ‚Π°ΠΊ Ρ‡Ρ‚ΠΎ Π³Π»Π°Π²Π½Ρ‹ΠΉ плюс Ρ‚ΡƒΡ‚ Π½Π΅ Π² Β«ΠΌΠ°Π³ΠΈΠΈΒ», Π° Π² Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ экономии памяти Π±Π΅Π· явного Ρ€Π°Π·Π²Π°Π»Π° изобраТСния

πŸ˜† Но Π·Π° это приходится ΠΏΠ»Π°Ρ‚ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ, ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΌΡƒ Ρ‡Ρ‚ΠΎ Ρ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ рСсурсов GPU ΡƒΡ…ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ Π½Π° саму распаковку тСкстур

πŸ˜† На RTX 5090 просадка ΠΏΠΎΡ‡Ρ‚ΠΈ Π½Π΅Π·Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Π½Π°, Π° Π²ΠΎΡ‚ Π½Π° RTX 5070 ΠΈ RTX 5060 ΠΏΠΎΡ‚Π΅Ρ€ΠΈ ΡƒΠΆΠ΅ ΠΎΡ‰ΡƒΡ‚ΠΈΠΌΠ΅Π΅, особСнно Ссли ΠΏΠ°Ρ€Π°Π»Π»Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°Ρ‚ΡŒ DLSS

πŸ˜† Π Π΅ΠΆΠΈΠΌ Inference on Load Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π΅Ρ‚ ΠΈΠ½Π°Ρ‡Π΅: ΠΎΠ½ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°Π΅Ρ‚ ΡƒΠΌΠ΅Π½ΡŒΡˆΠ°Ρ‚ΡŒ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ€ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈ Π½Π°Π³Ρ€ΡƒΠ·ΠΊΡƒ ΠΏΡ€ΠΈ Π·Π°Π³Ρ€ΡƒΠ·ΠΊΠ΅, Π½ΠΎ ΠΏΠΎΡ‡Ρ‚ΠΈ Π½Π΅ мСняСт ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π΅Π±Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ VRAM Π² самой ΠΈΠ³Ρ€Π΅

πŸ˜† Π’ΠΎ Π΅ΡΡ‚ΡŒ тСхнология выглядит особСнно интСрСсно для Π²ΠΈΠ΄Π΅ΠΎΠΊΠ°Ρ€Ρ‚ с нСбольшим ΠΎΠ±ΡŠΡ‘ΠΌΠΎΠΌ памяти, Π½ΠΎ ΠΏΠΎΠΊΠ° это всё Π΅Ρ‰Ρ‘ Π΄Π΅ΠΌΠΎ ΠΈ инструмСнт для Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‡ΠΈΠΊΠΎΠ², Π° Π½Π΅ готовая массовая функция Π² Ρ€Π΅Π»ΠΈΠ·Π½Ρ‹Ρ… ΠΈΠ³Ρ€Π°Ρ…

85% экономии VRAM ΡƒΠΆΠ΅ выглядит ΠΊΠ°ΠΊ ΠΏΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½Π° ΠΏΠΎ ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€ΠΎΠΉ ΡƒΠΌΡ€Ρ‘Ρ‚ Π Π°Π΄Π΅ΠΎΠ½? πŸ™‚

πŸ’¬ Π–ΠΌΠΈΡ‚Π΅, обсудим

🌐 Наши ΠΊΠ°Π½Π°Π»Ρ‹

πŸ—Ί #NvidiΠ°|#Π’eΡ…Π½oΠ»oΠ³ΠΈΠΈ|#Π’eсты