主流派が大規模な言語モデルの使用倫理を解明しようとしている一方で、科学者やチップメーカーさえも AI を有効活用し、多くの分野で明白な進歩をもたらしています。この意味では、特にニューラル ネットワークが非常に役立ちます。 Nvidia はすでに、DLSS とレイ再構成を備えた GPU でニューラル ネットワーク テクノロジーを使用しており、エンド ユーザーに明らかなメリットをもたらしています。昨年、Team Green は、ニューラル ネットワークを使用してテクスチャ圧縮を改善する方法を実証しましたが、それまでの間、ゲーマーに利益をもたらす可能性のあるさらなる開発は発表されていません。 AMDは同様のテクノロジーにも取り組んでいることを明らかにしており、これについては来週ロンドンで開催される第35回ユーログラフィックス・レンダリングに関するシンポジウムで詳しく説明される予定だ。

AMD の技術が Nvidia の技術とどう違うのかはまだ明らかではありません。どちらも既存のブロック圧縮方法を改善しようとしていますが、AMD がブロック圧縮を基礎として使用しているのに対し、Nvidia のバージョンはまったく異なるアプローチを採用しているようです。さらに、AMD の目標がデータ サイズとロード時間の削減であると思われる場合、Nvidia の手法は、ブロック圧縮による同じデータ サイズを維持しながらテクスチャ解像度を 4 倍に高めることに重点を置いています。

AMD の発表ツイートではさらに、そのような技術には「簡単なゲーム統合」を可能にする「変更されていないランタイム実行」が必要になるとも述べています。これは、AMD の圧縮方式がゲーム開発者にとって採用しやすいことを示唆しているように見えますが、これがどのように起こるのかはまだ確認する必要があります。ドライバーを直接統合すると作業が大幅に簡素化される可能性がありますが、これにより新しい圧縮は AMD のカードに制限され、おそらく新世代の GPU のみに限定されます。あるいは、AMD がコードをオープンソースにして、Nvidia および Intel カードだけでなく自社の GPU にも統合できるようにすることもできます。

ロンドンの #EGSR2024 で「Ne​​ural Texture Block Compression」を発表します。巨大なゲーム パッケージをダウンロードするのが好きな人はいません。私たちの方法では、ニューラル ネットワークを使用してテクスチャを圧縮し、データ サイズを削減します。変更されていないランタイム実行により、ゲームの統合が容易になります。 https://t.co/gvj1D8bfBf pic.twitter.com/XglpPkdI8D

— AMD GPUOpen (@GPUOpen) June 25, 2024