Intel近日在影片中详细介绍全新 Texture Set Neural Compression（TSNC） 技术，主打透过神经网路大幅降低现代游戏的显存占用，令中阶甚至 8GB 显示卡在应付大型游戏资源时有望减轻压力。

Intel新压缩技术曝光　8GB显示卡显存压力有望大减 第1张

根据Intel介绍，TSNC的核心概念与 NVIDIA 的 NTC 方案相似，不再以传统方式压缩纹理与材质资料，而是先将相关内容转换成可学习的表示形式，再由一个小型神经网路于 GPU 端即时重建所需资讯。


这种做法除了有机会降低游戏下载容量，亦可节省 SSD 储存空间，同时进一步减少显存占用，对现代高材质游戏尤其重要。


在压缩模式方面，Intel表示 TSNC 提供两种方案。较重视画质的模式可达到约 9 倍压缩率，画质损失相对较小；至于更进取的模式则可做到 17 至 18 倍压缩率，但同时可能出现一定程度的画质瑕疵。


另一方面，NVIDIA 曾表示其方案可在几乎不明显影响画质的前提下，将显存占用由 6.5GB 压缩至 970MB，压缩幅度约为 85%。不过，由于 Intel 与 NVIDIA 采用的基准和测试场景并不相同，因此两者数据并不适宜直接比较。

硬件支援方面，NVIDIA 的方案目前仍与 RTX 生态紧密结合，主要依赖 GeForce RTX 显示卡内的 Tensor Core 加速。虽然现时已透过 DirectX 12 Cooperative Vectors 提供更通用的执行路径，但整体设计仍然以 RTX 平台为核心。


至于 Intel，则为 TSNC 准备了双重加速路径，一方面可利用 Arc GPU 内的 XMX 单元进行硬件加速，另一方面亦提供基于 FMA 指令的软件模式，即使没有专用 AI 硬件亦可运作。


整体来看，NVIDIA 的优势在于 RTX 显示卡于游戏市场占有率明显较高，生态成熟度亦更完整；但 Intel 的 TSNC 在相容性策略上相对开放，不必依赖特定 AI 加速硬件，为更多平台提供应用空间。