Компания AMD объявила о разработке нового метода сжатия текстур под названием NTBC (Neural Texture Block Compression), использующего искусственный интеллект. Эта информация была представлена на 35-м Симпозиуме по рендерингу Eurographics, а теперь подробности опубликованы на сайте GPU Open.

Основная цель NTBC — сократить размер игровых файлов, которые в последние годы значительно увеличились и могут достигать 150 ГБ. Основной причиной роста размеров файлов являются высококачественные текстуры для 4K дисплеев и других устройств с высоким разрешением.

NTBC использует нейронную сеть для сжатия текстур, уменьшая их объем до 70% при сохранении приемлемого качества и без изменения шейдеров. Исследователи Shin Fujieda и Takahiro Harada из AMD пояснили, что NTBC использует многослойные перцептроны (MLP) для кодирования данных всех текстур в одном материале, что позволяет достичь более низких битрейтов по сравнению со стандартным BC.

Метод NTBC не требует изменения шейдеров, так как весовые коэффициенты сети хранятся на диске и загружаются в память, после чего выполняется декомпрессия данных текстуры, которые затем копируются в видеопамять (VRAM). Это делает метод легким для интеграции в существующие графические конвейеры. Для оптимизации модели и снижения затрат на хранение используются многоуровневые сетки признаков и обучение с учетом квантования.

Хотя NTBC обещает значительное сокращение объема текстур, его использование может привести к размытию деталей или появлению артефактов блоков из-за использования сеток более низкого разрешения. Возможные решения включают различные методы кодирования, такие как фокусировка на текстуре или локальное позиционное кодирование. Исследователи AMD также рассматривают возможность расширения NTBC на форматы BC6H и BC7.

Важным аспектом NTBC является умеренная вычислительная нагрузка при загрузке текстур. Время выполнения декомпрессии оценивается от 27.31 до 49.84 мс в зависимости от выбора между консервативным (использующим две модели для RGB и одноканальных текстур) и агрессивным подходом.

Таким образом, NTBC представляет собой перспективный метод для уменьшения размеров игровых файлов, что особенно важно в условиях постоянно растущих требований к объему данных.

Компания AMD готовится к выпуску нового 12-ядерного процессора Ryzen 9 9900X, который станет частью серии "Granite Ridge" на архитектуре Zen5. Хотя это не самый мощный процессор в линейке, его частота может достигать 5,6 ГГц, а при использовании настроек XFR/PBO — даже выше. Это делает его почти таким же быстрым в одноядерных задачах, как и 16-ядерный Ryzen 9 9950X с частотой 5,7 ГГц.

Первый тест Geekbench для Ryzen 9 9900X показал отличные результаты: 3401 очко в одноядерном тесте и 19756 очков в многоядерном. Это делает его самым мощным настольным процессором в базе данных Geekbench на данный момент.

Таблица производительности:

Это пока единственный тест в базе данных Geekbench, и неизвестно, использовались ли настройки PBO. Остальные данные взяты из официального рейтинга Geekbench.

По сравнению с конкурентом, Intel Core i9-14900K, Ryzen 9 9900X на 10% быстрее в одноядерных тестах и на 5% медленнее в многоядерных. Также он обходит 16-ядерные модели Ryzen 9 7950X и 7950X3D в многоядерных тестах. В сравнении с предыдущей моделью, Ryzen 9 7900X, новый процессор на 16% быстрее в одноядерных задачах и на 10% быстрее в многоядерных.

Компания AMD готовится выпустить новые процессоры серии "Strix" на архитектуре Zen5, которые будут использовать два разных сокета. Меньший процессор, Strix Point, будет использовать сокет FP8, а более мощный Strix Halo — сокет FP11.

Недавние утечки показали, что сокет FP11 имеет размер 37,5×45 мм, что аналогично размеру сокета LGA-1700, используемого в процессорах Intel Alder Lake и Raptor Lake. Следующее поколение APU AMD с ядрами Zen5 и графикой RDNA 3.5 будет иметь площадь почти такую же, как у сокета AM5 или FL1 для Dragon Range — около 1600 мм².

Эта информация о размере сокета FP11 появилась в транспортных документах.

В настоящее время сокет FP8, который используется в последних APU серии Phoenix, имеет размеры 25×40 мм. Это означает, что новый сокет FP11, известный как "Halo", будет как минимум на 60% больше. Сокет FP8 также используется в процессорах Ryzen 8000 "Hawk Point" и будет применяться в серии Ryzen AI 300 "Strix Point", которая является младшим братом Halo.

AMD готовит несколько новых продуктов на базе Zen5. APU Strix Point, которые будут выпущены в конце этого месяца, предложат до 12 ядер Zen5 и 12 вычислительных блоков RDNA 3.5. В то же время, APU Halo будут иметь 16 ядер Zen5 и до 40 вычислительных блоков RDNA 3.5. Увеличенный размер сокета в основном обусловлен более крупным интегрированным GPU.

Паритош Кулкарни, бывший специалист AMD по трассировке лучей, перешел в Qualcomm, чтобы улучшить поддержку DX12.2 на графических процессорах Adreno. Qualcomm стремится усилить свои позиции на рынке графики, особенно на фоне популярности их чипов Snapdragon X Elite, которые впечатляют своей производительностью в области искусственного интеллекта. Однако в графическом плане Adreno пока уступает конкурентам.

Кулкарни будет работать над созданием новых драйверов для DXR и улучшением таких функций, как трассировка лучей, сетевые шейдеры и рабочие графики в DX12.2. Этот переход должен помочь Qualcomm сократить отставание в графике и сделать их продукты более конкурентоспособными.

На данный момент Qualcomm сталкивается с трудностями в производительности GPU. Тесты чипа Snapdragon X Elite на игре "Control" показали всего 40 FPS на низких настройках. Это означает, что Adreno пока не подходит для серьезных игр, и Qualcomm предстоит еще многое сделать, чтобы улучшить графику.

С приходом Паритоша Кулкарни и его опытом в трассировке лучей, Qualcomm надеется значительно улучшить свою графическую экосистему и сделать свои продукты более привлекательными на рынке.