Nos últimos anos, a NVIDIA tem sido líder no campo da tecnologia e lançou uma série de recursos técnicos revolucionários, o mais proeminente dos quais é a tecnologia de aprimoramento de imagem de inteligência artificial DLSS. Na recente conferência GTC 2026, a empresa lançou outra tecnologia negra – compressão de textura neural.
Diz-se que esta tecnologia de inteligência artificial reduz o uso de memória de vídeo em 85% durante os jogos, sem perda de qualidade de imagem. Sua demonstração de compressão de textura neural mostra que ele atinge “incrível consistência de efeitos visuais” entre 6,5 GB e 970 MB de memória de vídeo.
À medida que os jogos se tornam mais complexos e realistas, a indústria de jogos depende cada vez mais da tecnologia de aumento de imagem para atender às crescentes demandas de hardware. Um grande problema causado por esta falta de otimização é o uso de memória de vídeo, que aumentou dramaticamente nos últimos anos. Para resolver este problema, a Nvidia desenvolveu uma tecnologia chamada “Neural Texture Compression” (NTC) e a mencionou novamente na conferência GTC hoje. As placas gráficas mais poderosas poderão aproveitar ao máximo a tecnologia NTC da Nvidia.
O NTC permite que os desenvolvedores usem pequenas redes neurais para descompactar texturas em qualquer cena. Isso não apenas reduz significativamente o tamanho das texturas, facilitando a instalação do jogo, mas também reduz o uso de memória gráfica durante o tempo de execução. Além disso, a qualidade da textura final gerada também é superior, e a Nvidia afirma que a resolução da renderização final pode ser aumentada em até 4 vezes.
No exemplo abaixo, a Nvidia executou uma cena de villa toscana que ocupava 6,5 GB de memória de vídeo ao usar compactação de bloco padrão (BCN), mas depois de mudar para NTC, o uso de memória de vídeo caiu para apenas 970 MB, enquanto o efeito de imagem era exatamente o mesmo.
Outra demonstração da empresa mostrou anteriormente um capacete voador com uma textura não compactada ocupando 272 MB - a compactação de bloco reduziu para 98 MB, enquanto a NTC reduziu para apenas 11,37 MB, o que é cerca de 1/24 da pegada da textura original.
Não está claro se esta tecnologia será implementada em placas gráficas mais antigas, mas os usuários de placas gráficas de 8 GB como a RTX 5060 ou 5060Ti devem se beneficiar. O DLSS 5 tem sido controverso, mas a tecnologia deve ser popular entre muitos usuários.
A Nvidia também exibiu Materiais Neurais, que têm a mesma ideia: usar redes neurais para avaliar e descompactar dados de textura de material, em vez de confiar na matemática da Função de Distribuição de Refletância Bidirecional (BRDF) computacionalmente cara.
Freqüentemente, um material terá vários mapas de textura empilhados uns sobre os outros, e a GPU deve calcular como a luz interage com cada camada simultaneamente no pipeline de renderização. A tecnologia de materiais neurais simplesmente pergunta a uma rede neural como a luz reagirá em uma cena específica e ajusta o sombreamento dos pixels de acordo. A rede neural é treinada em todos os dados de textura, portanto ela já sabe quais serão os resultados para uma determinada luz e ângulo. Por conta disso, na cena de demonstração, a NVIDIA alcançou renderização até 7,7 vezes mais rápida na resolução de 1080p sem qualquer perda na qualidade da imagem.
A razão pela qual o NTC é tão eficiente é porque ele usa um mecanismo de aceleração matricial. Nas GPUs modernas, o mecanismo de aceleração matricial é um módulo de hardware independente e, portanto, não afeta o desempenho básico. A NVIDIA o chama de Tensor Core, a Intel o chama de mecanismo XMX e a AMD o chama de acelerador de IA. Tecnologias de upscaling de imagem como DLSS, FSR e XeSS também contam com isso para reconstruir quadros de baixa resolução em saída de alta resolução, portanto, isso também faz parte da iniciativa de renderização neural da Nvidia.
O conceito de renderização neural ainda não é amplamente reconhecido na indústria, e o termo “rede neural” pode fazer você pensar que esta é apenas mais uma tentativa fraca de inteligência artificial. Mas, pelo contrário, é uma das melhores aplicações da inteligência artificial porque não envolve de todo um processo generativo. O NTC treinará apenas em conjuntos de texturas específicos que precisam ser referenciados durante o desenvolvimento do jogo, portanto não haverá ilusões.
As texturas são o componente que mais consome memória em qualquer jogo, portanto, qualquer tecnologia que possa controlar o uso de texturas é bem-vinda. No entanto, deve-se notar que esta tecnologia não é exclusiva da Nvidia. A Microsoft padronizou-o como "Vetores Cooperativos" no DirectX. A Intel também já exibiu suas demonstrações de texturas, que mostraram resultados significativamente melhores em comparação com a compactação de blocos. A AMD mencionou esta tecnologia pela última vez em 2024, mas é provável que também esteja ativamente envolvida.
Atualmente, nenhum jogo suporta vetores cooperativos ou tecnologia de compressão de textura neural da Nvidia, mas dadas as tendências da indústria, devemos vê-los implementados em breve. A inteligência artificial parece ter-se tornado a chave mestra para resolver todos os problemas antigos, e as grandes empresas estão constantemente a explorar a sua aplicação em vários campos aparentemente inadequados. No entanto, inovações como a Compressão de Textura Neural mostram que a IA pode ser aplicada de forma inteligente na prática para ter um impacto verdadeiramente significativo.
