用计算换显存：AMD 公布 PEPS 纹理压缩新技术，保持同级画质的前提下参数减少 25%

AMD 推出了一项名为 PEPS（Projection-based Encoding of Positional Signals）的新型纹理压缩技术，该技术专注于近年来备受瞩目的神经纹理压缩领域。在保持视觉质量几乎不变的情况下，这项新技术能够将模型参数量减少 25%。

神经纹理压缩的核心原理是训练一个“隐式神经表示”模型，使其能够学习将纹理坐标映射到最终的信号值。传统的位置编码方法通常将低维坐标映射到高维的正弦/余弦向量。PEPS 的创新之处在于，它将每个正弦/余弦投影视为李萨如曲线上的一个点，然后对这些投影点进行采样。这一改变使得隐式神经表示能够包含更丰富的信息，从而以更少的参数实现同等的纹理还原效果。

然而，参数量的缩减是以增加计算开销为代价的。AMD 在 Radeon RX 9070 XT 显卡上进行的测试显示，使用 BI-grid 基准方案生成一张 1024×1024 的三通道纹理需要 4.32 毫秒，而采用 Grid-PEPS 方案则需要 5.47 毫秒。额外的采样步骤导致了更多的计算和内存访问，这是性能下降的主要原因。不过，经过进一步优化的 Grid-PinkPEPS 版本已将耗时缩短至 4.86 毫秒，与基准方案的差距有所缩小。

PEPS 的应用潜力不止于纹理压缩。在 3D 渲染中广泛使用的符号距离函数（SDF）通常依赖高分辨率网格，这会占用大量显存。在对 Pitted Stonefish SDF 的测试中，Grid-PEPS 在编码器参数仅为非 PEPS 方法八分之一的情况下，仍能达到几乎相同的交并比（IoU），即重建的 3D 形状与原始模型的重合度。这对于优化显存占用具有积极意义。

尽管这项研究在技术层面具有重要意义，但距离普通玩家能够实际体验可能还需要一段时间。目前，英伟达是唯一提供公开的神经纹理压缩工具包和演示的公司，并且市场上还没有任何一款游戏完整地应用了这项技术。AMD 方面，相关支持仍处于早期阶段，官方尚未为这项技术确立正式的商业品牌名称，在研究中仍使用通用的技术术语。鉴于显存容量持续紧张，且 8GB 显存显卡在未来几年仍将是主流配置，业界在神经纹理压缩领域的每一次进展都值得关注。

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