AMD 希望利用人工智能算法改进纹理压缩技术

当主流社会正试图弄清大型语言模型的伦理问题时 大型语言模型时，科学家们甚至芯片制造商们正在充分利用人工智能，并在众多领域取得了显著进展。在这个意义上，神经网络尤其有用。英伟达（Nvidia）已经在其 GPU 中使用了神经网络技术，如 DLSS加上 光线重构为最终用户带来了明显的好处。去年，Team Green 演示了如何利用神经网络改进纹理压缩。但与此同时，该公司并没有宣布可以让玩家受益的进一步发展。AMD 公司透露，它也在开发类似的技术，并将于下周在伦敦举行的第 35 届欧洲图形渲染研讨会上详细介绍。

目前尚不清楚 AMD 的技术与 Nvidia 的技术有何不同。两者都试图改进现有的Block Compression但 Nvidia 的版本似乎采用了完全不同的方法，而 AMD 则以块压缩为基础。此外，Nvidia 的方法侧重于将纹理分辨率提高四倍，同时保持与 Block Compression 相同的数据大小，而 AMD 的目标似乎是减少数据大小和加载时间。

AMD 的公告推文还提到，这种技术需要 "不变的运行时执行"，以便 "轻松整合游戏"。这似乎表明，AMD 的压缩方法更容易被游戏开发商采用，但我们仍需了解这一切将如何实现。直接集成驱动程序可以大大简化工作，但这将使新的压缩技术仅限于 AMD 显卡，而且很可能只适用于 新一代图形处理器。或者，AMD 也可以开放代码源代码，允许整合自己的 GPU 以及 Nvidia 和Intel 显卡。