NVIDIA trình diễn Neural Texture Compression: Giảm 85% mức chiếm dụng VRAM hoặc nâng tầm chất lượng đồ họa

Tại sự kiện GTC 2026, NVIDIA một lần nữa khẳng định sức mạnh của công nghệ Neural Texture Compression (NTC - Nén vân bề mặt thần kinh) trong việc tối ưu hóa bộ nhớ đồ họa (VRAM) và nâng cấp độ chi tiết cho hình ảnh trong game.

Trong phiên thảo luận mang tên "Giới thiệu về Neural Rendering", kỹ sư Alexey Bekin của NVIDIA đã trình diễn khả năng thực tế của NTC. Dù công nghệ này đã từng được hé lộ cách đây gần 3 năm và bộ công cụ SDK cũng đã sẵn sàng từ đầu năm 2026, nhưng cho đến nay vẫn chưa có nhiều nhà phát triển game thực sự đưa nó vào sản phẩm thương mại. Có lẽ đó là lý do NVIDIA quyết định "nhắc lại" một cách đầy thuyết phục về những lợi ích mà công nghệ này mang lại.

Theo Alexey Bekin, Neural Texture Compression là một phương pháp tiếp cận dựa trên học máy (machine learning) để lưu trữ vân bề mặt hiệu quả hơn. Thay vì lưu trữ trực tiếp từng pixel của vân bề mặt (texel), NTC nén chúng thành các đặc trưng tiềm ẩn (latent features) cực kỳ nhỏ gọn nhưng vẫn giữ được thông tin thị giác cốt lõi.

Khi game chạy, một mạng thần kinh nhỏ trên GPU sẽ giải mã các đặc trưng này để tái tạo lại giá trị texel ngay lập tức. Điều quan trọng nhất cần lưu ý: NTC không phải là AI tạo sinh (generative), mà nó mang tính xác định (deterministic). Điều này có nghĩa là mỗi khi giải mã, nó luôn cho ra cùng một kết quả vân bề mặt chính xác, không hề có sự sai lệch hay biến đổi ngẫu nhiên.

Cấu tạo và cơ chế vận hành của NTC

Hệ thống này bao gồm hai thành phần chính:

➡️Vân bề mặt tiềm ẩn (Latent texture): Đây là bản đại diện có kích thước nhỏ hơn đáng kể so với tài sản gốc. Thay vì lưu màu sắc cuối cùng, mỗi điểm dữ liệu ở đây chứa một vector đặc trưng mô tả các thuộc tính vật liệu.

➡️Mã hóa vị trí (Positional encoding): Để đảm bảo các chi tiết nhỏ có thể phục hồi hoàn hảo, hệ thống áp dụng mã hóa vị trí vào tọa độ UV trước khi đưa vào bộ giải mã. Điều này giúp mạng thần kinh tái tạo chính xác những chi tiết sắc nét và các hoa văn lặp lại – những thứ vốn thường bị mờ nhòe trong các định dạng nén truyền thống.

Quá trình huấn luyện NTC diễn ra như một vòng lặp tối ưu hóa thần kinh tiêu chuẩn. Mạng thần kinh sẽ so sánh kết quả tái tạo với vân bề mặt gốc (ground truth), tính toán mức độ sai lệch và liên tục cập nhật dữ liệu cho đến khi đạt được độ chính xác gần như tuyệt đối.

3 ưu điểm vượt trội so với các định dạng truyền thống

NVIDIA khẳng định NTC có ba lợi thế then chốt so với định dạng BCn vốn đang được sử dụng rộng rãi hiện nay:

➡️Tỷ lệ nén cao vượt trội: Cho phép chứa lượng dữ liệu vân bề mặt nhiều hơn đáng kể trong cùng một mức dung lượng VRAM.

➡️Hỗ trợ số lượng kênh dữ liệu lớn: Các tài sản phức tạp với nhiều kênh vật liệu (như normals, roughness, albedo, AO...) có thể nén sạch sẽ mà không cần phải chia tách hay đơn giản hóa dữ liệu.

➡️Tiết kiệm băng thông và dung lượng lưu trữ: File game trên ổ cứng sẽ nhẹ hơn, các bản cập nhật nhỏ hơn và thời gian tải game cũng nhanh hơn.

Trong bản demo về một ngôi biệt thự kiểu Ý (Tuscan Villa), NVIDIA đã chứng minh NTC giúp giảm tới 85% mức chiếm dụng VRAM. Cụ thể, từ mức 6.5GB khi dùng chuẩn BCn thông thường xuống chỉ còn 970MB. Đối với các tựa game nặng về đồ họa hiện nay, đây là một "pha cứu cánh" thực sự cho các dòng card đồ họa có bộ nhớ khiêm tốn. Ngược lại, với những hệ thống mạnh mẽ, NTC có thể được dùng để đẩy chất lượng vân bề mặt lên mức cực cao mà vẫn giữ nguyên mức tiêu thụ VRAM cũ, loại bỏ hoàn toàn các lỗi nén hình ảnh thường thấy.

Tương lai trên PlayStation 6?

Một thông tin khá thú vị từ leaker Kepler_L2 cho biết, Sony có thể sẽ ứng dụng Neural Texture Compression trên thế hệ PlayStation 6. Mặc dù công nghệ này do NVIDIA phát triển, nhưng nó hoàn toàn có thể chạy được trên phần cứng của AMD và Intel. Việc sử dụng NTC sẽ giúp giảm dung lượng cài đặt game trên PS6, giúp Sony tối ưu hóa chi phí khi trang bị ổ cứng SSD 1TB cho thế hệ console tiếp theo.

Hiện tại, bộ công cụ NTC SDK đang trong giai đoạn thử nghiệm beta và các nhà phát triển đã có thể tiếp cận thông qua trang GitHub chính thức của NVIDIA để bắt đầu tích hợp vào các dự án tương lai.