NVIDIA推神經紋理壓縮，VRAM佔用率只有傳統格式的15%

NVIDIA推神經紋理壓縮，VRAM佔用率只有傳統格式的15%

2026年4月7日星期二上午4:00:00 [台北標準時間]

羽神翼

NVIDIA 神經渲染與神經紋理壓縮

不只 DLSS 5，NVIDIA 於 GTC 2026 介紹更多關於神經渲染的優勢，其中神經紋理壓縮 (Neural Texture Compression, NTC) 可讓材質紋理的 VRAM 佔用率只需傳統格式的 15%，相當驚人。

傳統 GPU 硬體原生支援的區塊壓縮 (Block Compression) 是把影像切分成無數個 4x4 像素的小區塊，並以各通道獨立壓縮的的方式來儲存，再用硬體固定電路解碼還原，這個行為需要佔用大量記憶體。

神經紋理壓縮是把原本儲存小區塊像素的方式，改儲存成容量及小的材質潛在特徵樣貌，且支援多通道協同壓縮，再透過訓練好一個能夠理解材質樣貌的神經網路，運用 GPU 神經網絡推論來解碼還原成像。

會中演示指出，傳統區塊壓縮需要佔用 6.5 GB VRAM 的場景，改用神經紋理壓縮方式品質幾乎無差別，卻只佔用 970 MB，相當於傳統的 15% 佔用量。而傳統區塊壓縮如果只使 970 MB VRAM，最終渲染成像的精細度就大幅降低。

應用到神經紋理壓縮技術的還有神經材質 (Neural Materials)，它能夠把傳統需要多張疊圖與演算法的方式簡化成神經解碼器，甚至還能加快渲染速度。

傳統的物理基礎渲染 (Physically Based Rendering, PBR) 需要讀取顏色、法線、粗糙度、金屬度等多張貼圖，並進行大量光學物理計算才能渲染畫面。

神經材質是預先把多層材質的屬性（金屬、漆面、表面灰塵等），編碼壓縮進一個單一的神經特徵流 (Neural Feature Stream) 當中。GPU 渲染時不再需要進行複雜的物理運算，只要透過多層感知器輸入視角、光照方向與神經特徵資訊，即可得到最終顏色與光澤表現。

神經材質在渲染還原畫面時，由於只需要讀取簡單的神經特徵流，記憶體所需頻寬因此大幅縮減。加上省去複雜物理運算，透過神經網路推論的渲染速率可提升至傳統物理基礎選染的 1.4 倍 - 7.7 倍。

目前 NVIDIA 已釋出 RTX NTC SDK（RTX 神經紋理壓縮開發者套件），也許未來應用神經紋理壓縮的遊戲就能大幅釋放記憶體佔用的壓力了。