В то время как анонс технологии DLSS 5 вызвал неоднозначную реакцию из-за радикального вмешательства ИИ в финальное изображение, NVIDIA на конференциях GTC и GDC 2026 представила и другие, менее спорные, но не менее революционные применения нейронных сетей в игровом рендеринге. Речь идет о сжатии текстур и материалов непосредственно внутри графического конвейера. Демонстрация технологии Neural Texture Compression (NTC) показала впечатляющее снижение потребления видеопамяти почти в 7 раз - с 6,5 ГБ до 970 МБ - без видимой потери качества, что открывает новые возможности для оптимизации будущих игр.

Основной акцент выступлений NVIDIA был сделан на практическом внедрении малых нейронных сетей не как финального пост-фильтра (как в случае с DLSS 5), а как полноценных элементов внутри самого конвейера рендеринга. Эти сети предназначены для конкретных задач: декодирования текстур, оценки свойств материалов и, как следствие, значительного снижения нагрузки на видеопамять и ускорения обработки данных.

Самым наглядным примером стала демонстрационная сцена Tuscan Wheels (Тосканские колёса). При использовании традиционного блочного сжатия текстур (BCN - Block Compression) эта сцена потребляла 6,5 ГБ видеопамяти. Включение технологии NTC позволило сократить этот объём до 970 МБ - снижение составило примерно 85%. При этом NVIDIA особо подчёркивает, что нейронное сжатие не только не уступает классическим методам по качеству, но и в ряде случаев сохраняет больше деталей при одинаковом объёме выделенной памяти (например, в тех же 970 МБ). Другой пример, приведённый в источниках, демонстрирует уменьшение объёма отдельного набора текстур с 272 МБ до 11,37 МБ.

Такая эффективность сулит конкретные выгоды:

• Меньший размер установочных файлов и патчей, что экономит дисковое пространство и трафик при скачивании.
• Освобождение видеопамяти на том же GPU для более детализированных ассетов, что позволяет улучшить визуальную насыщенность сцен.
• Технология использует тензорные ядра (присутствующие в видеокартах NVIDIA начиная с серии RTX 20), которые уже задействуются для масштабирования. Это означает, что для NTC не требуется принципиально новое аппаратное обеспечение.

Примечательно, что Microsoft уже добавила поддержку аналогичного нейросетевого подхода к сжатию текстур в API DirectX, что указывает на возможную стандартизацию метода в индустрии и независимость от одной экосистемы.

Помимо текстур, NVIDIA предложила инновацию для работы с материалами. Вместо хранения множества отдельных текстурных карт и выполнения сложных вычислений двулучевой функции отражательной способности (BRDF), Neural Materials сжимает поведение материала в компактное латентное представление (скрытое пространство признаков), которое затем декодируется небольшой нейронной сетью. В демонстрации набор данных с 19 каналами был сокращён до восьми, а время рендеринга в разрешении 1080p выросло в 1,4–7,7 раза. Важно: ускорение здесь относится к скорости обработки и снижению нагрузки на память, а не к итоговому FPS, но это всё равно означает более эффективное использование ресурсов.

Хотя на данный момент ни одна игра ещё не использует эти технологии в коммерческих проектах, разработчики уже активно их тестируют. Учитывая поддержку на уровне DirectX и явные преимущества для производительности и экономии памяти, можно ожидать, что нейронное сжатие текстур и материалов станет следующим стандартом в игровой индустрии, дополняя, а не заменяя традиционные методы рендеринга.