Neural Texture Compression: come NVIDIA usa l'AI per liberare la memoria grafica
Neural Texture Compression: come NVIDIA usa l'AI per liberare la memoria grafica
In occasione dell'evento GTC 2026, NVIDIA ha condiviso alcune demo tecnologiche finalizzate a evidenziare gli impatti che rendering neurale, e quindi l'AI, può avere sia sulla grafica che sulla simulazione in tempo reale.
In particolare, utilizzando l'apprendimento automatico offerto dalla tecnologia basata su AI, è possibile ottenere miglioramenti notevoli sia in termini di prestazioni che di qualità della grafica.
Nel video che vi presentiamo oggi, NVIDIA dimostra in particolare le potenzialità della tecnologia Neural Texture Compression (NTC) che promette una riduzione imponente dell'utilizzo di memoria grafica a fronte di una qualità grafica perfettamente in linea con quella ottenibile con la texture compression tradizionale.
Più in dettaglio, in accordo a NVIDIA, in alcuni scenari l'occupazione della memoria VRAM può essere ridotta fino a 7 volte, passando, per fissare le idee, da 6.5GB a 970MB, a parità di qualità grafica delle texture che compongono gli oggetti della scena grafica, come muri, pavimenti, e oggetti.
Nella demo NVIDIA presenta, in particolare, una tenuta toscana renderizzata prima con un approccio tradizionale, e quindi utilizzando la texture compression standard, a seguito della quale le texture sono caricate in memoria in formato compresso (come BC5, BC6, BC7) prima di poter essere mappate con il modello 3D dalla GPU.
Con la Neural Texture Compression, invece, la memoria video viene utilizza per il caricamento del modello AI eseguito dalla rete neurale e di alcuni parametri finalizzati al funzionamento dello stesso.
Mentre il frame buffer è quindi disponibile per tutte le altre funzionalità richieste dalla GPU, la rete neurale genera le texture in tempo reale e la GPU è pronta per elaborarle senza alcuna necessità di scambiare dati con la RAM principale, essendo la VRAM poco utilizzata.
