Grafik belleğini yönetmek, gerçek zamanlı 3D işleme alanında karşılaşılan en acil zorluklardan biri haline geldi. Görseller daha ayrıntılı hale geldikçe, modern üst düzey oyunlar için gereken VRAM miktarı ortalama müşterilerin karşılayabileceği miktarın ötesine geçiyor. AMD ve Nvidia şu anda belirli işleme görevlerini bellekten GPU'ya kaydırmayı içeren bu soruna çözümler geliştiriyor.
AMD'den yeni bir araştırma makalesi, ağaçlar ve diğer bitki örtüsü gibi gerçek zamanlı olarak işlenmiş sahnelerde belirli 3B nesnelerin prosedürel olarak üretilmesinin VRAM kullanımını büyüklük sırasına göre nasıl azaltabileceğini açıklıyor. Bu teknik, küçük bellek havuzlarına sahip donanımlara fayda sağlayabilir veya gelecekteki oyunların algılanan ayrıntıyı önemli ölçüde artırmasını sağlayabilir.
Oyun geliştiricileri, sınırlı sayıda el yapımı modelin varyasyonlarını dinamik olarak oluşturmak için algoritmalar kullanan prosedürel üretim kullanarak ağaçlar ve çalılar gibi varlıklar oluşturuyor. Ancak, bu modeller daha sonra oyun verilerinde depolanır ve bunların işlenmesi VRAM kullanımını ve depolama gereksinimlerini önemli ölçüde artırabilir. AMD'nin önerdiği teknik, bitki örtüsünü anında prosedürel olarak oluşturmak için çalışma grafiklerini kullanır ve onu video belleğinde veya sistem depolamasında tutma ihtiyacını ortadan kaldırır.
https://x.com/compusemble/status/1937218107124109769
Araştırmacılar bir video gösteriminde, 1080p'de Radeon RX 7900 XTX'te sorunsuz çalışan yoğun bir orman gösteriyor. Geleneksel yöntemleri kullanarak gösterilen kalite seviyesine ulaşmak, GPU'nun 24 GB tahsisinden çok daha fazla olan yaklaşık 35 GB VRAM gerektirebilir. Ancak, gerçek zamanlı üretim bellek kullanımını sadece 51 KB'a düşürür. Dahası, ağaçlar etkileyici görsel ayrıntı ve çeşitliliği korur. Mevsimlere göre değişebilir, rüzgarda sallanarak canlanabilir ve görünür bir pop-in olmadan ayrıntı seviyelerini verimli bir şekilde yönetebilirler.
Teknik, temel olarak Nvidia'nın birkaç yıldır geliştirmekte olduğu sinir dokusu sıkıştırma sistemine benziyor . Nvidia'nınki bitki örtüsü yerine dokulara uygulanırken, her iki yöntem de varlıkları tekrar tekrar bellek ve depolamaya çekip çıkarmadan tamamen GPU üzerinde dinamik olarak hesaplamayı hedefliyor.
Neural Texture Compression, işleme sırasında ihtiyaç duyulduğunda dokuları sıkıştırmak için makine öğrenimini kullanır ve VRAM kullanımını %95'e kadar azaltırken potansiyel olarak ayrıntıları artırır. Küçük bir performans düşüşü tek dezavantajı olacaktır. Nvidia'nın yakın zamanda yaptığı bir çalışma, tekniğin filtreleme çözümünde devam eden iyileştirmeleri açıklamaktadır . Çalışma grafikleri ve sinirsel sıkıştırma gibi teknolojiler, yaygın olarak benimsenmeleri halinde, yeni nesil donanımların bellek boyutunda ve depolama hızında önemli artışlar gerektirmeden önemli görsel iyileştirmeler sunmasını sağlayabilir.
Kaynak :
https://www.techspot.com/news/108461-am ... usage.html
