NVIDIA’nın Doku Sıkıştırma teknolojisi, zorlu 3D grafik gerektiren senaryolarda VRAM kullanımını büyük ölçüde azaltıyor. Henüz beta aşamasında olan bu teknolojiyi Compusemble adlı bir YouTube kanalı test etti.
Aşağıdaki videoda Compusemble’ın açıkladığı üzere, RTX Doku Sıkıştırma teknolojisi malzeme dokularını dinamik olarak sıkıştırmak için özel bir yapı kullanıyor. NVIDIA’nın demosu üç işleme modu içeriyor: Referans Malzemesi, BCn’ye Dönüştürülmüş NTC ve Örneklem Üzerinde Çıkarım.
- Referans Malzemesi: Bu mod NTC kullanmaz, yani dokular orijinal hâllerinde kalır ve bu da yüksek disk ve VRAM kullanımına yol açar.
- NTC, BCn’ye (blok sıkıştırılmış formatlar) dönüştürülür. Burada, dokular yükleme sırasında dönüştürülür, bu da disk alanını önemli ölçüde azaltır ancak yalnızca orta düzeyde VRAM tasarrufu sağlar.
- Örneklem Üzerinden Çıkarım: Bu yaklaşım, doku ögelerini yalnızca işleme sırasında gerektiğinde sıkıştırır ve hem disk alanında hem de VRAM’de tasarruf sağlar.
Compusemble, demoyu DLSS ve TAA arasında dönüşümlü olarak 1440p ve 4K çözünürlüklerde test etti. Sonuçlar, yeni teknolojinin VRAM ve disk alanı kullanımını önemli ölçüde azaltabildiğini, ancak kare hızlarını da etkileyebileceğini gösteriyor. DLSS ile 1440p’de, NVIDIA’nın BCn moduna dönüştürülen NTC’si doku belleği kullanımını %64 oranında (272 MB’den 98 MB’ye) azaltırken, örnek üzerindeki NTC çıkarımı bunu 11,37 MB’a düşürdü.
Demo GeForce RTX 4090’da çalıştırıldı. Ancak daha yeni ekran kartları daha yüksek kare hızları sunabilir ve düzgün bir şekilde optimize edildiğinde fark değişebilir. Sonuçta NVIDIA, RTX uygulamaları gibi yapay zekâ destekli işleme tekniklerine büyük yatırımlar yapıyor.
Demo ayrıca modern render süreçlerinde vektörlerin önemini de gösteriyor. Microsoft’un yakın zamanda açıkladığı üzere iş birlikçi vektörler, vektör işlemlerini optimize ederek gerçek zamanlı render için yapay zekâ iş yüklerini hızlandırıyor. Bu hesaplamalar yapay zekâ model eğitimi ve ince ayarda önemli bir rol oynar ve ayrıca oyun render verimliliğini artırmak için de kullanılabilir.
Kaynak: Techspot
