Wie das Nvidia-Team planen auch die Intel-Entwickler, das Potenzial der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um den von Texturen in modernen Spielen beanspruchten Speicherplatz mit Hilfe der von ihnen entwickelten und in der Entwicklung befindlichen Texture Set Neural Compression-Technologie erheblich zu reduzieren. Das Konzept ist dem, an dem Nvidia arbeitet, sehr ähnlich und wurde erst vor wenigen Tagen wieder erwähnt.
Der Grundgedanke in beiden Fällen ist, dass anstelle der traditionellen Komprimierung von Texturen und den dazugehörigen Materialdaten versucht wird, den Inhalt von Spielen platzsparender zu machen, indem richtig trainierte kleine neuronale Netzwerke verwendet werden. Dazu werden die Texturen in einer Form gespeichert, die dann von einem richtig trainierten kleinen neuronalen Netz auf der Grundlage der gelernten Daten in der gewünschten Form gerendert werden kann: Die resultierenden Texturen werden von den entsprechenden Teilen des Grafikprozessors erstellt, und die dafür erforderliche Datenmenge ist erheblich geringer, als wenn normale Texturen im Videospeicher gespeichert werden müssten. Das Konzept besteht darin, die Beschränkungen der herkömmlichen blockbasierten Komprimierung zu überwinden, indem ein neuronales Netz für die Kodierung und Dekodierung der Texturmenge trainiert wird. Die latenten Daten werden in einer vierschichtigen Feature-Map-Pyramide im BC-1-Format gespeichert, und dann werden die ursprünglichen Texturkanäle durch einen dreischichtigen MLP-Decoder rekonstruiert.
Das Modell kann laut Intel auf verschiedene Weise verwendet werden, einschließlich Komprimierung bei der Installation, Komprimierung beim Laden, Streaming und pixelbasiertes Laufzeit-Sampling, je nach Ziel: Verringerung der Speicherkapazität, Verringerung der Speicherbandbreite oder Verringerung der VRAM-Nutzung.
Die spezielle Technologie reduziert nicht nur die VRAM-Nutzung, sondern ermöglicht es auch, durch spezielle Texturdaten den Speicherbedarf von Spielen zu reduzieren, wodurch sie leichter heruntergeladen werden können - der kleinere Speicherbedarf führt auch zu schnelleren Downloads. Der freigewordene VRAM kann auch für andere Funktionen genutzt werden, aber die Vorteile der effizienteren Texturerzeugung können auch für die Erstellung detaillierterer, hochwertigerer Texturen genutzt werden.
Nach Angaben von Intel wird die Texture Set Neural Compression-Technologie zwei grundlegende Betriebsmodi haben. Die auf die Bildqualität ausgerichtete Version könnte zu einer etwa 9-fachen Verringerung des Speicherverbrauchs im Vergleich zur klassischen Texturkomprimierungsmethode führen, aber der tatsächliche Umfang der Verbesserung hängt von der Komplexität der Stufe ab. In Bezug auf die Bildqualität können Sie in diesem Fall praktisch nur geringe, kaum wahrnehmbare Bildfehler erwarten.
Der andere Modus konzentriert sich darauf, so viel Speicherkapazität wie möglich zu sparen, was zu einer 17- oder 18-fachen Verbesserung führen könnte, mit dem Ergebnis, dass die Anzahl und das Ausmaß von Bildfehlern und Anomalien zunehmen könnten. Es sind noch Verbesserungen im Gange, die zu einer weiteren Verbesserung der Bildqualität und damit zu einer Verringerung der Bildfehler führen könnten, aber wie sich dies in einem konkreten visuellen Erlebnis in einzelnen Spielen niederschlägt, wird sich erst später auf der Grundlage der ersten unabhängigen Tests zeigen.
Nvidias eigene Lösung, basierend auf der frischen Demo, ist in der Lage, die 6,5 GB VRAM-Belegung auf 970 MB zu drücken, eine Reduzierung um 85%, und da hat sich die Bildqualität nicht wirklich spektakulär verschlechtert. Auf dem Papier mag Intels Lösung eine größere Verbesserung bieten, aber diese können im Moment nicht wirklich direkt verglichen werden, da sie in unterschiedlichen Testumgebungen gemacht wurden.
Für Intels Lösung spricht, dass Nvidias Neural Texture Compression nur mit einigen Vertretern des GeForce RTX Ökosystems funktionieren wird, obwohl die Cooperative Vectors Technologie von DirexctX 12 eine gewisse Offenheit in diesem Bereich erlaubt, während Intel über einen FMA-Modus verfügt, der verwendet werden kann, wenn keine XMX-Einheiten zur Beschleunigung von KI-Aufgaben verfügbar sind. Intels Strategie scheint in Bezug auf die Kompatibilität offener zu sein, aber Nvidias Vorteil ist, dass es aufgrund seiner enormen Marktdominanz eine riesige RTX-Nutzerbasis hat, was dazu führen könnte, dass Spieleentwickler sich Nvidias Technologie zuwenden.
Welche Technologie wird letztendlich erfolgreicher sein? Die Zeit wird es zeigen. Sicher ist, dass Intel sich später mehr als bisher auf den Ausbau der Arc Serie konzentrieren muss: Mehr Grafikkarten und leistungsfähigere Entwicklungen sind nötig, wenn man einen größeren Marktanteil als das derzeitige Niveau von etwa 1 % erreichen will.
Intel verspricht, noch in diesem Jahr eine Alphaversion des SDKs zu veröffentlichen, gefolgt von einer Betaversion und einer öffentlichen Version zu einem späteren Zeitpunkt.
