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英特尔纹理集神经压缩技术-纹理大小最高缩小18倍

发布时间:2026-04-13 09:22:48 来源:3DM 编辑:3DM整理
速览PC玩家面临硬件性能与游戏画质需求不断提升的挑战,纹理压缩技术成为解决显存和存储空间瓶颈的重要手段。英特尔最新发布的纹理集神经压缩(TSNC)技术,利用人工智能神经网络对纹理进行高效压缩,最高可将纹理体积缩小至原来的1/18,同时保持视觉质量接近无损,为游戏加载速度和性能提升带来显著优势。

PC玩家面临着一个持续存在的问题:更强大的游戏需要更强大的硬件配置,这一切都是为了提供更真实的游戏体验和更精美的画面。但是,玩家们能否避免为了跟上潮流而花费巨资?

纹理压缩或许能解决这个问题,它既能缩小游戏体积,又能让游戏适配老旧廉价显卡有限的显存。英伟达和英特尔都在研究相关方案,这些方案有望在未来几个月内应用于新老硬件。总而言之,纹理压缩有望成为解决内存和显存持续短缺问题一个“令人振奋的途径”。

英伟达和英特尔最近几周都概述了各自的计划:英特尔发布了其神经纹理集压缩SDK,而英伟达在GTC 2026上发表的神经纹理压缩演讲也展示了如何使用其硬件有效地压缩纹理。

英特尔纹理集神经压缩技术

英特尔正在开发自己的纹理集神经压缩技术TSNC(Texture Set Neural Compression),该技术和英伟达的“神经纹理压缩”(NTC)技术类似,都是用来减少玩游戏时纹理对显存或存储空间中的占用。此前,英伟达宣称其NTC技术可将玩游戏时“显存的占用降低85%,且画质零损失”。

英特尔纹理集神经压缩技术

英特尔最近发布了一段视频,展示了其最新的纹理集神经压缩 (TSNC) 技术。该技术能够将纹理体积缩小至原来的 1/18,同时保持视觉质量,与行业标准压缩相比,几乎没有可察觉的差异。

英特尔的图形团队利用基于人工智能的神经网络,处理来自行业标准BCN纹理的输入数据。这些纹理首先通过AI模型编码器进行压缩,然后以最新的空间值进行编码,最后由网络解码器进行解码以解压缩。最终输出的纹理数据体积缩小至原来的1/18,即使在最大压缩设置下,质量也会有所损失。与任何神经网络技术一样,TSNC也需要使用数百万个标准化纹理进行训练,以创建一个能够替代传统BCN格式压缩纹理的AI模型。这使得游戏纹理体积更小,加载速度更快,占用更少的显存,并且得益于现代GPU技术,性能也更出色。

英特尔纹理集神经压缩技术

根据所需结果的不同,TSNC神经压缩有多种应用方式,例如节省游戏安装包大小、减少显存占用或提升性能。

英特尔称之为“变体A”的方案,能够将标准纹理集压缩至9倍,而视觉质量几乎没有变化——下降幅度几乎难以察觉。

然而,当目标是追求极致效率,需要高达18倍的纹理压缩时,英特尔提供了 TSNC神经网络的“变体B”。该变体显著提升了性能,但代价是视觉效果略有下降。

英特尔纹理集神经压缩技术

英特尔使用英伟达FLIP工具测量生成图像的质量下降情况,结果显示“变体A”的视觉质量下降了5%,而“变体B”的质量下降幅度高达7%,明显更高。

英特尔纹理集神经压缩技术

最后,英特尔使用搭载Arc B390集成显卡的最新酷睿Ultra Series 3处理器对其纹理集神经压缩技术进行了基准测试。该系统还包含XMX核心,可无缝加速这些技术。

人工智能模型生成第一个纹理像素仅需约0.194纳秒,速度之快足以让用户感觉不到任何额外的延迟,也不会在游戏渲染中遇到任何异常。预计这项技术将于今年晚些时候以alpha版本发布,随后还将推出beta版和正式稳定版,但目前尚未公布具体时间表。

英特尔纹理集神经压缩技术

英特尔纹理集神经压缩技术

英特尔的纹理集神经压缩技术通过AI神经网络实现极高压缩率,有效降低游戏纹理体积和显存占用,提升加载速度和性能表现。随着该技术未来的逐步发布和应用,玩家将能享受更流畅的游戏体验,同时降低硬件升级压力。

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