VRAM に適したニューラル テクスチャ圧縮が現実に近づいています。愛好家が圧縮の大きなメリットを実証しています…

NvidiaのBlackwellアーキテクチャは、AIを活用した多数の「ニューラルレンダリング」機能のサポートを謳っています。中でも特に興味深いのが、ニューラルテクスチャ圧縮（NTC）です。開発者がよりリアルなゲーム体験を追求するにつれて、テクスチャサイズも大きくなり、VRAMなどの限られたハードウェアリソースへの負担が増大しています。ある熱心な開発者が、NvidiaとIntelの両方のテストシステムでテクスチャ圧縮技術のデモを行い、圧縮率の大幅な向上を実証しました。この機能により、開発者はより少ないVRAMでより多くのことを実現したり、同じGPUメモリ容量でより多くの機能を実現したりできるようになります。

NTCは、現在広く使用されているブロックベースのテクスチャ圧縮技術と比較して、ディスク上およびメモリ上のテクスチャサイズを大幅に削減し、レンダリングされたシーンの画質を向上させることを約束します。開発者は、シーン内の各マテリアルに最適化された小規模なニューラルネットワークを使用して、これらのテクスチャを解凍できます。

Intelのデモでは、歩くT-Rexが描かれています。この例でNTCで解凍されたテクスチャは、現在一般的に使用されているブロック圧縮方式で解凍されたものと比べて、明らかに鮮明でシャープです。NTCの結果は、ネイティブの非圧縮テクスチャに非常に近いように見えます。

少なくともRTX 5090を搭載したCompusembleのシステムでは、4K解像度での平均パスタイムは0.045ミリ秒から0.111ミリ秒に増加し、2.5倍の増加となります。それでも、全体のフレームタイムのごく一部に過ぎません。

驚くべきことに、Cooperative Vectors を有効にしない NTC では、5.7 ミリ秒という驚くべきパス時間が必要であり、この手法を実用化するには Cooperative Vectors とマトリックス エンジンが不可欠であることがわかります。

Nvidiaのデモでは、NTCがVRAM使用量に及ぼすメリットを実証しています。このデモのフライトヘルメットのテクスチャは、非圧縮状態では272MBを占有します。ブロック圧縮により98MBに削減され、NTCによりさらに劇的に11.37MBに削減されます。

Intel の恐竜デモと同様に、NTC を有効にするには計算コストが少しかかりますが、この手法によって固定リソースをより効率的に使用できることと引き換えに、そのトレードオフは十分に価値があると思われます。

総じて、これらのデモは、ニューラルテクスチャ圧縮が開発者とゲーマーにとって劇的でエキサイティングなメリットをもたらす可能性を示しています。例えば、特定のシーンにおけるVRAM負荷の軽減や、一定量のリソース内で実現可能なビジュアルの複雑さの向上などです。開発者の皆様がこの技術をすぐに活用し始められることを願っています。

Tom's Hardwareのグラフィックス担当シニアアナリスト、Jeff Kampmanは、GPU、ゲームパフォーマンスなど、あらゆる分野を網羅しています。統合型グラフィックスプロセッサからディスクリートグラフィックスカード、そしてAIの未来を支えるハイパースケールシステムまで、GPU搭載のものなら何でもJeffが担当します。