AMD'nin PEPS teknolojisi, sinirsel doku sıkıştırmasını bir adım ileri taşıyor

AMD, I3D Sempozyumu kapsamında tanıttığı PEPS (Positional Encoding Projected Sampling) isimli yeni araştırmasıyla sinirsel doku sıkıştırma alanında dikkat çeken bir gelişmeye imza attı. Şirketin paylaştığı teknik çalışmaya göre PEPS, mevcut sinirsel doku sıkıştırma yöntemlerinin kullandığı model parametrelerini yaklaşık yüzde 25 oranında azaltırken benzer görüntü kalitesini koruyabiliyor. Bu yaklaşım, özellikle modern oyunlarda yüksek çözünürlüklü dokuların çok daha verimli şekilde depolanabilmesi açısından önem taşıyor. Günümüzde grafik teknolojileri sürekli daha ayrıntılı içerikler üretirken, VRAM kapasitesi geliştiriciler için önemli sınırlamalardan biri olmaya devam ediyor. AMD'nin araştırması da tam olarak bu soruna yönelik daha verimli bir çözüm sunmayı hedefliyor. Henüz ticari ürünlerde kullanılmasa da teknoloji, gelecekte grafik motorlarında ve görüntü işleme sistemlerinde önemli bir rol oynayabilir.

Sinirsel doku sıkıştırma sistemi nasıl çalışıyor?

Sinirsel doku sıkıştırma teknolojisi, Implicit Neural Representations (INR) adı verilen yapıları kullanarak doku verilerini klasik yöntemlerden farklı şekilde temsil ediyor. Sistem, doku koordinatlarını daha yüksek boyutlu matematiksel gösterimlere dönüştürüyor ve bu verileri çok katmanlı yapay sinir ağları aracılığıyla işliyor. Böylece yüksek çözünürlüklü dokular çok daha küçük veri modelleriyle yeniden oluşturulabiliyor. Bu yöntem yalnızca depolama alanını azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda gelecekte daha karmaşık grafiklerin daha düşük bellek tüketimiyle çalıştırılabilmesine de katkı sağlayabiliyor. Özellikle gerçek zamanlı ışın izleme, yüksek çözünürlüklü açık dünya oyunları ve yapay zekâ destekli görüntü üretim teknolojileri düşünüldüğünde bu tür optimizasyonlar giderek daha kritik hale geliyor. AMD'nin PEPS araştırması da mevcut INR yapısının verimliliğini artırmayı amaçlayan yeni bir yaklaşım sunuyor.

PEPS yöntemi model boyutunu küçültüyor

PEPS'in temel farkı, konumsal kodlamayı klasik yöntemlerden farklı biçimde ele alması oluyor. Geleneksel sistemlerde düşük boyutlu koordinatlar sinüs ve kosinüs tabanlı yüksek boyutlu vektörlere dönüştürülürken, PEPS bu projeksiyonları Lissajous eğrileri üzerindeki noktalar olarak değerlendiriyor. Daha sonra kodlayıcı ve özellik ızgarası bu yeni projeksiyon noktalarından örnekleme yapıyor. Böylece aynı bilgi daha verimli şekilde temsil edilebildiği için modelin ihtiyaç duyduğu parametre sayısı azalıyor. AMD'nin paylaştığı sonuçlara göre bu yöntem, kalite kaybı oluşturmadan yaklaşık yüzde 25 daha küçük modeller kullanılmasına olanak tanıyor. Bu da gelecekte aynı VRAM kapasitesiyle daha fazla yüksek kaliteli doku kullanılabilmesi anlamına gelebilir.

Performans tarafında küçük bir maliyet oluşuyor

PEPS'in sağladığı verimlilik tamamen ücretsiz gelmiyor. AMD'nin Radeon RX 9070 XT ekran kartı üzerinde gerçekleştirdiği testlerde, 1024 × 1024 çözünürlüğündeki üç kanallı bir dokunun oluşturulma süresi standart BI-grid yönteminde 4,32 milisaniye olarak ölçülürken, Grid-PEPS kullanıldığında bu süre 5,47 milisaniyeye yükseldi. AMD'nin daha sonra geliştirdiği optimize edilmiş Grid-PinkPEPS sürümü ise bu süreyi 4,86 milisaniyeye kadar düşürmeyi başardı. Performanstaki bu farkın nedeni, PEPS'in kullandığı ek örnekleme işlemlerinin daha fazla hesaplama gücü ve bellek erişimi gerektirmesi olarak açıklanıyor. Buna rağmen AMD, sağlanan bellek tasarrufunun birçok senaryoda bu ek maliyeti karşılayabilecek seviyede olduğunu düşünüyor.

Teknoloji yalnızca doku sıkıştırmayla sınırlı değil

AMD'nin araştırması yalnızca sinirsel doku sıkıştırmasına odaklanmıyor. Şirket, PEPS yönteminin üç boyutlu grafiklerde kullanılan Signed Distance Function (SDF) sistemlerinde de önemli avantajlar sağlayabileceğini belirtiyor. Özellikle karmaşık üç boyutlu modellerin oluşturulmasında kullanılan SDF yapıları yüksek çözünürlüklü veri ızgaralarına ihtiyaç duyduğu için ciddi miktarda VRAM tüketebiliyor. AMD'nin testlerinde Grid-PEPS yöntemi, standart yöntemlerin kullandığı parametre sayısının yaklaşık sekizde biriyle benzer doğruluk seviyelerine ulaşmayı başardı. Bu da gelecekte daha karmaşık üç boyutlu sahnelerin daha düşük bellek tüketimiyle oluşturulabilmesinin önünü açabilecek önemli bir gelişme olarak değerlendiriliyor.

Oyuncuların bu teknolojiyi kullanması için biraz daha beklemesi gerekecek

PEPS araştırması teknik açıdan dikkat çekici olsa da, kısa vadede oyuncuların kullanabileceği bir teknoloji olmaktan hâlâ uzak görünüyor. Günümüzde sinirsel doku sıkıştırma alanında halka açık araçlara sahip tek büyük üretici NVIDIA konumunda bulunuyor ve buna rağmen tam anlamıyla bu sistemi kullanan ticari bir oyun henüz piyasaya çıkmış değil. AMD tarafında ise teknoloji henüz araştırma aşamasında bulunuyor ve şirket bu sistem için resmi bir pazarlama adı bile belirlemiş değil. Buna rağmen PEPS gibi çalışmalar, özellikle gelecekte daha sınırlı VRAM kapasitesine sahip ekran kartlarının daha verimli kullanılabilmesi açısından umut verici gelişmeler arasında gösteriliyor. Oyun motorları ve grafik teknolojileri yapay zekâ tabanlı çözümlere yönelmeye devam ettikçe, AMD'nin bugün laboratuvar ortamında geliştirdiği bu yaklaşımın ilerleyen yıllarda gerçek ürünlerde karşımıza çıkma ihtimali giderek artıyor.