जबकि मुख्यधारा बड़े भाषा मॉडल के उपयोग की नैतिकता का पता लगाने की कोशिश कर रही है, वैज्ञानिक और यहां तक ​​कि चिप निर्माता एआई का अच्छा उपयोग कर रहे हैं और कई क्षेत्रों में उल्लेखनीय प्रगति कर रहे हैं। विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क इस अर्थ में बहुत उपयोगी हैं। एनवीडिया पहले से ही अपने जीपीयू में डीएलएसएस प्लस रे पुनर्निर्माण के साथ तंत्रिका नेटवर्क तकनीक का उपयोग कर रहा है जिससे अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए स्पष्ट लाभ हो रहा है। पिछले साल, टीम ग्रीन ने प्रदर्शित किया था कि कैसे बनावट संपीड़न को बेहतर बनाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को भी नियोजित किया जा सकता है, लेकिन इस बीच गेमर्स को लाभ पहुंचाने वाले किसी भी अन्य विकास की घोषणा नहीं की गई है। एएमडी ने खुलासा किया है कि वह भी इसी तरह की तकनीक पर काम कर रहा है और इसका विवरण अगले सप्ताह लंदन में रेंडरिंग पर 35वें यूरोग्राफिक्स संगोष्ठी में दिया जाएगा।

यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि एएमडी की तकनीक एनवीडिया से कैसे भिन्न है। दोनों मौजूदा ब्लॉक कंप्रेशन पद्धति में सुधार करना चाहते हैं, लेकिन एनवीडिया का संस्करण पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण लेता है, जबकि एएमडी ब्लॉक कंप्रेशन को आधार के रूप में उपयोग कर रहा है। इसके अलावा, एनवीडिया की विधि ब्लॉक संपीड़न से समान डेटा आकार को बनाए रखते हुए बनावट रिज़ॉल्यूशन को चार गुना बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित कर रही है, जबकि एएमडी का लक्ष्य डेटा आकार और लोड समय में कमी करना प्रतीत होता है।

एएमडी के घोषणा ट्वीट में अतिरिक्त रूप से उल्लेख किया गया है कि ऐसी तकनीक के लिए "आसान गेम एकीकरण" के लिए "अपरिवर्तित रनटाइम निष्पादन" की आवश्यकता होगी। ऐसा लगता है कि गेम डेवलपर्स के लिए एएमडी की संपीड़न विधि को अपनाना आसान है, फिर भी हमें अभी भी यह देखना होगा कि यह सब कैसे होगा। प्रत्यक्ष ड्राइवर एकीकरण चीजों को बहुत सरल बना सकता है, लेकिन यह नए संपीड़न को एएमडी के कार्ड तक सीमित कर देगा, संभवतः केवल नई पीढ़ी के जीपीयू के लिए। वैकल्पिक रूप से, एएमडी अपने स्वयं के जीपीयू के साथ-साथ एनवीडिया और इंटेल कार्ड के लिए एकीकरण की अनुमति देकर कोड को ओपन-सोर्स कर सकता है।

हम लंदन में #ईजीएसआर2024 पर "न्यूरल टेक्सचर ब्लॉक कम्प्रेशन" प्रस्तुत करेंगे। किसी को भी बड़े गेम पैकेज डाउनलोड करना पसंद नहीं है। हमारी विधि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके बनावट को संपीड़ित करती है, जिससे डेटा का आकार कम हो जाता है। अपरिवर्तित रनटाइम निष्पादन आसान गेम एकीकरण की अनुमति देता है। https://t.co/gvj1D8bfBf pic.twitter.com/XglpPkdI8D

- AMD GPUOpen (@GPUOpen) 25 जून, 2024