NVIDIA apresenta nova compressão de textura que reduz uso de VRAM de 6.5 GB para 970 MB

A visão da NVIDIA para o futuro trata-se de repensar fundamentalmente como os pixels são criados desde a base. Embora o DLSS 5 tenha roubado a cena na GTC 2026, uma apresentação técnica mais aprofundada revelou algo ainda mais transformador: o neural rendering está entrando diretamente no pipeline de renderização.

Historicamente, o DLSS sempre atuou no fim do processo de renderização, pegando um frame finalizado e aprimorando-o com o uso de IA. O DLSS 5 segue essa mesma lógica, levando a reconstrução de imagem a um novo patamar. No entanto, como a NVIDIA explicou em sua apresentação complementar na GTC, isso é apenas uma parte de uma mudança muito maior.

Em vez de depender exclusivamente de uma única rede neural poderosa no final do pipeline, a empresa agora explora o uso de múltiplas redes neurais menores distribuídas ao longo de todo o processo de renderização. Essas redes especializadas assumem tarefas específicas, como decodificação de texturas, avaliação de materiais e otimização de memória…

Um dos exemplos mais práticos apresentados foi o Neural Texture Compression (NTC), com resultados impressionantes. Na cena “Tuscan Wheels”, da própria NVIDIA a compressão tradicional BCN utilizava cerca de 6,5 GB de VRAM, enquanto o NTC reduziu esse uso para apenas 970 MB. Trata-se de uma redução enorme e sem perda perceptível de qualidade de imagem.

Mais interessante ainda, a NVIDIA afirma que, dentro do mesmo orçamento de memória, o NTC consegue preservar mais detalhes visuais do que métodos tradicionais de compressão em blocos. Isso inverte uma lógica clássica da computação gráfica: em vez de sacrificar qualidade para economizar memória, as técnicas neurais podem melhorar ambos os aspectos simultaneamente.

Neural Materials: sombreamento mais leve e inteligente

Outro destaque foi o conceito de Neural Materials, que aplica a mesma filosofia à forma como superfícies são renderizadas. Tradicionalmente, materiais dependem de múltiplos mapas de textura e cálculos complexos, o que pode ser custoso tanto em memória quanto em processamento.

A proposta da NVIDIA é compactar o comportamento dos materiais em uma representação latente mais enxuta, que é decodificada por uma pequena rede neural durante a renderização. Na demonstração apresentada, um conjunto de materiais com 19 canais foi reduzido para 8 canais e o desempenho de renderização melhorou entre 1,4x e 7,7x em 1080p.

Vale destacar que não se trata de criar novos efeitos visuais, mas sim de representar os mesmos dados de forma mais eficiente, resultando em maior desempenho com menor consumo de recursos, sem alterar significativamente a aparência final.

Fonte: VideoCardz