雖然主流正在試圖弄清楚大型語言模型使用的道德規範，但科學家甚至晶片製造商正在充分利用人工智慧，並在眾多領域取得明顯進展。從這個意義上講，神經網路尤其非常有用。 Nvidia 已經在其 GPU 中使用神經網路技術，結合 DLSS 和光線重建技術，為最終用戶帶來明顯的好處。去年，Green 團隊展示瞭如何利用神經網路來改善紋理壓縮，但目前尚未宣布任何可以使遊戲玩家受益的進一步進展。 AMD 透露，它也在開發類似的技術，並將於下週在倫敦舉行的第 35 屆歐洲圖形渲染研討會上詳細介紹這項技術。
目前尚不清楚 AMD 的技術與 Nvidia 的技術有何不同。兩者都試圖改進現有的區塊壓縮方法，但 Nvidia 的版本似乎採用了完全不同的方法，而 AMD 則使用區塊壓縮作為基礎。此外，Nvidia 的方法專注於將紋理解析度提高四倍，同時保持區塊壓縮的相同資料大小，而 AMD 的目標似乎是減少資料大小和載入時間。
AMD 的公告推文還提到，這種技術需要“不變的運行時執行”，以實現“輕鬆的遊戲整合”。這似乎表明AMD的壓縮方法更容易被遊戲開發者採用，但我們仍然需要看看這一切是如何實現的。直接驅動程式整合可以大大簡化事情，但這將限制 AMD 卡的新壓縮，很可能僅適用於新一代 GPU。或者，AMD 可以開源程式碼，允許整合自己的 GPU 以及 Nvidia 和 Intel 卡。
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— AMD GPUOpen (@GPUOpen) 2024 年 6 月 25 日
以上是AMD 希望透過 AI 驅動的演算法改進紋理壓縮的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
