近日推主GPU Open在X上發推文透露，AMD工程師S. Fujieda和T. Harada將在下週的第35屆歐洲圖形渲染研討會上介紹一種神經紋理塊壓縮技術（neural texture block compression），主要目標是大幅減小不斷增長的遊戲體積。

利用神經網絡，紋理（罪魁禍首之一）將被壓縮，以減少資料大小。 AMD還承諾「不變的運行時執行」將幫助開發人員輕鬆地將這項技術整合到他們的遊戲中。

更多細節將在下週發布，不過，不難想像，它與英偉達在SIGGRAPH 2023上發布的神經壓縮技術不會有太大區別。

以下是英偉達技術的基本概覽：

「為了應對渲染領域不斷追求的逼真感所帶來的紋理資料成長以及隨之而來的儲存和記憶體需求增加的問題，我們提出了一種新穎的神經壓縮技術，專門針對材質紋理進行壓縮。

此技術使用低位元速率壓縮，可解鎖額外的兩個細節層次（即16倍於原有紋理的紋素數量），且影像品質優於現今先進的影像壓縮技術，例如AVIF和JPEG XL。

同時，我們的方法支援按需進行即時解壓縮，並具有類似於GPU上區塊紋理壓縮的隨機存取功能，從而可以在磁碟和記憶體中進行壓縮。這種方法的核心思想是將多個材質紋理及其Mipmap鏈一起壓縮，然後使用針對每種材質進行最佳化的小型神經網路進行解壓縮。最後，我們使用客製化的訓練實現方法來實現實用的壓縮速度，其性能比PyTorch等通用框架高出一個數量級。 」