Intel siktar på att minska minnesbördan i moderna spel och tar upp kampen med Nvidia

Som en del av en videopresentation på https://www.youtube.com/watch?v=3w4hEgCR2vEintroducerade Intel Texture Set Neural Compression (TSNC). Tekniken är tänkt att avsevärt minska minneskraven i moderna spel, vilket kan innebära en välkommen lättnad för spelarna med tanke på den pågående minnesbristen. Den som följer den senaste utvecklingen på spelområdet kanske har lagt märke till att Nvidia nyligen presenterade ett mycket liknande koncept.

Grundidén är densamma i båda fallen: i stället för att komprimera texturer och relaterade materialdata på traditionellt sätt konverteras data till en inlärd representation. Ett litet neuralt nätverk rekonstruerar sedan den information som krävs direkt på GPU:n. Detta kan minska nedladdningsstorlekar, spara SSD-lagringsutrymme och minska VRAM-användningen. Särskilt den sista punkten kommer sannolikt att gå hem hos spelarna, eftersom moderna titlar fortsätter att kräva mer grafikminne medan vanliga grafikkort fortfarande ofta levereras med bara 8 eller 12 GB VRAM.

Enligt Intel finns det två varianter. Ett kvalitetsfokuserat läge uppnår ungefär 9x reduktion med relativt små förluster, medan ett mer aggressivt läge sägs leverera runt 17x till 18x besparingar, dock på bekostnad av mer synliga artefakter. Nyckelfrågan är alltså avvägningen mellan bildkvalitet, minnesbesparingar och beräkningsomkostnader. Nvidia, å sin sida, citerar ett praktiskt demoresultat för sin egen Neural Texture Compression, som hävdar en minskning av minnesanvändningen från 6,5 GB till 970 MB - cirka 85% - samtidigt som man bibehåller nästan identisk bildkvalitet. På papperet verkar Intels siffror vara högre. I praktiken är det dock svårt att jämföra de två metoderna direkt eftersom de bygger på olika baslinjer och testscenarier.

Intel verkar erbjuda bredare stöd för hårdvara

De två företagen skiljer sig också åt när det gäller hårdvarusupport. Nvidias Neural Texture Compression är en del av RTX-ekosystemet och förlitar sig främst på Tensor Cores i nuvarande GeForce RTX grafikkort. Även om det nu finns en mer öppen väg genom DirectX 12 Cooperative Vectors, positionerar Nvidia fortfarande tydligt tekniken kring sin egen RTX-plattform och tillhörande verktyg. Intel tar en liknande väg med TSNC genom att erbjuda en snabbare väg för sin egen hårdvara, specifikt genom XMX-enheterna i kommande Arc GPU:er. Samtidigt tillhandahåller Intel också ett långsammare reservläge via FMA som fungerar även utan dedikerad AI-hårdvara. Nvidias största fördel är att RTX-grafikkort redan är mycket mer etablerade på spelmarknaden, medan Intels kompatibilitetsstrategi verkar något mer öppen. Vilken av de två standarderna som i slutändan kommer att få störst genomslagskraft återstår att se.