주류가 대규모 언어 모델 사용의 윤리를 파악하려고 노력하는 동안 과학자들과 심지어 칩 제조업체까지 AI를 활용하여 다양한 분야에서 눈에 띄는 진전을 보이고 있습니다. 특히 신경망은 이러한 의미에서 매우 유용합니다. Nvidia는 이미 DLSS와 광선 재구성을 통해 GPU에 신경망 기술을 사용하여 최종 사용자에게 명확한 이점을 제공하고 있습니다. 작년에 Team Green은 신경망을 사용하여 텍스처 압축을 개선할 수 있는 방법을 시연했지만 그 동안 게이머에게 도움이 될 수 있는 추가 개발은 발표되지 않았습니다. AMD는 비슷한 기술을 개발 중이라고 밝혔으며 이는 다음 주 런던에서 열리는 제35회 유로그래픽스 렌더링 심포지엄에서 자세히 설명될 예정입니다.

AMD의 기술이 Nvidia의 기술과 어떻게 다른지는 아직 명확하지 않습니다. 둘 다 기존 Block Compression 방식을 개선하려고 하는데, Nvidia 버전은 완전히 다른 접근 방식을 취하는 것으로 보이는 반면, AMD는 Block Compression을 기본으로 사용하고 있습니다. 게다가 Nvidia의 방식은 Block Compression과 동일한 데이터 크기를 유지하면서 텍스처 해상도를 4배 높이는 데 중점을 두고 있는데, AMD의 목표는 데이터 크기와 로드 시간 단축인 것으로 보입니다.

AMD의 발표 트윗에는 이러한 기술에는 "쉬운 게임 통합"을 허용하는 "변경되지 않은 런타임 실행"이 필요하다고 추가로 언급되어 있습니다. 이는 게임 개발자가 AMD의 압축 방법을 채택하기가 더 쉽다는 것을 시사하는 것 같지만, 이 모든 일이 어떻게 이루어질지는 여전히 지켜봐야 합니다. 드라이버를 직접 통합하면 작업이 크게 단순화될 수 있지만 이로 인해 새로운 압축이 AMD 카드로 제한되며, 대부분 최신 세대 GPU에만 적용됩니다. 또는 AMD가 코드를 오픈 소스화하여 자체 GPU는 물론 Nvidia 및 Intel 카드에 대한 통합을 허용할 수도 있습니다.

런던에서 #EGSR2024에서 "신경 텍스처 블록 압축"을 발표하겠습니다. 거대한 게임 패키지를 다운로드하는 것을 좋아하는 사람은 없습니다. 우리의 방법은 신경망을 사용하여 텍스처를 압축하여 데이터 크기를 줄입니다. 변경되지 않은 런타임 실행을 통해 게임 통합이 쉬워집니다. https://t.co/gvj1D8bfBf pic.twitter.com/XglpPkdI8D

— AMD GPUOpen(@GPUOpen) 2024년 6월 25일