Cientistas da AMD criam nova técnica para renderizar árvores usando apenas 52KB da GPU

Jogos cada vez mais exigentes têm desafiado o valor prático de GPUs com 8GB de capacidade atualmente, mas cientistas da AMD mostraram recentemente que colocar mais memória nas placas não é a única solução possível. Usando work graphs com mesh nodes eles conseguiram criar uma demo de árvores em 3D que ocupam apenas 51KiB da capacidade da placa.

A unidade KiB se refere a kibibyte, e é bem próxima do tradicional KB. De acordo com a demonstração, a mesma cena que os pesquisadores da AMD usaram como exemplo pesaria 34,8GiB (38GB) sem o uso da técnica que eles estão desenvolvendo. É uma diferença de 666.352 vezes na memória ocupada.

O “truque” é gerar as árvores em tempo real, com o nível de detalhe exigido apenas pelo frame que aparece em cada momento. Tradicionalmente, a geometria das árvores teria que ser armazenada na memória da placa de vídeo enquanto elas aparecem, mas com a nova técnica é armazenado apenas um simples código para instruir a GPU na geração das árvores.

AMD mostra mais uma vez o potencial do work graphs

O work graphs permite que uma placa de vídeo faça instruções para si mesma, dispensando comunicação com a CPU para alguns casos. Os mesh nodes são uma extensão da tecnologia, que serve especificamente para instruir a GPU para “desenhar”.

Ou seja, enquanto a técnica exige menos da capacidade de memória de uma placa de vídeo, pode acabar exigindo mais do seu processamento gráfico. Dependendo dos objetos renderizados e da otimização, a troca pode ser positiva para a performance final.

Mesmo objetivo, diferentes abordagens

A técnica demonstrada pelos cientistas da AMD fazem lembrar do Neural Texture Compression (NTC) da NVIDIA. A dona das GeForce quer criar um meio de reduzir o uso da capacidade de memória de suas GPUs também, mas seguindo por outro caminho.

No início deste ano a empresa demonstrou uma redução de até 96% no uso de memória de uma placa usando compressão de texturas através de processamento neural.

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São meios diferentes de chegar ao mesmo resultado, mas vale ressaltar que work graphs não ficam limitados apenas para GPUs da NVIDIA.

Via: Tom’s Hardware