AMD revela tecnologia DGF SuperCompression que reduz geometria 3D em até 22%
O futuro do desempenho gráfico promete ser ainda mais eficiente com as inovações da AMD. A mais recente novidade apresentada pela empresa é o Dense Geometry Format SuperCompression (DGFS), uma evolução do formato DGF que visa otimizar significativamente o espaço de armazenamento de dados de geometria 3D.
Esta nova camada de compressão para dados DGF não apenas reconstrói com precisão os blocos originais, mas também decodifica para buffers convencionais. Isso significa que os mesmos assets poderão ser executados em hardwares que não possuem suporte nativo ao DGF, ampliando a compatibilidade e o alcance da tecnologia.
Para quem não está familiarizado, o Dense Geometry Format (DGF) é um formato de compressão da AMD baseado em blocos, projetado para reduzir o espaço ocupado por malhas 3D com alto nível de detalhe. A atualização chega com o DGF SDK 1.2, mantendo o caráter open source e o suporte a todos os fornecedores de GPU através das APIs DirectX 12 e Vulkan.
DGFS: Um salto em eficiência de armazenamento
O DGF foi concebido pela AMD como um formato amigável ao hardware para compressão de geometria, com foco em futuras arquiteturas de GPU que oferecerão suporte direto. No entanto, o DGFS atua primariamente como um formato de armazenamento mais compacto, não sendo utilizado diretamente pelo hardware no momento.
Os resultados apresentados pela AMD em testes demonstram a eficiência do DGFS. Em alguns exemplos, os dados DGFS são aproximadamente 30% menores que os dados DGF brutos. O modelo Dragon, por exemplo, teve seu tamanho reduzido de 29,25 MB para 20,15 MB.
Com a aplicação adicional da compressão GDeflate, o DGFS se mantém cerca de 20% menor que o DGF, alcançando reduções de até 22,22%. Essa otimização é crucial para o desenvolvimento de jogos e aplicações que demandam grande quantidade de recursos gráficos, aliviando a pressão sobre o armazenamento e a memória.
Desempenho de decodificação e compatibilidade com GPUs atuais
A AMD divulgou dados sobre o desempenho de decodificação em um sistema equipado com um processador Ryzen 9 7950X e uma placa de vídeo Radeon RX 7900 XT. Um modelo Statuette com 10 milhões de triângulos foi decodificado para meshlets em apenas 0,15 segundos. A decodificação de blocos DGF, por sua vez, levou 0,22 segundos.
Estes resultados refletem a operação em um único núcleo de CPU, mas a AMD ressalta que um decodificador baseado em GPU também é viável. A boa notícia é que o funcionamento em placas da arquitetura RDNA 4 indica que a tecnologia DGFS não ficará restrita às futuras RDNA 5 e gerações posteriores.
DGF SuperCompression vs. NVIDIA RTX Mega Geometry
Embora o DGF da AMD e o NVIDIA RTX Mega Geometry compartilhem o propósito de lidar com geometria densa em renderização com ray tracing, suas abordagens são distintas e as tecnologias não são diretamente compatíveis. Enquanto o DGF atua como um “compactador” para economizar espaço em disco e memória, o RTX Mega Geometry organiza detalhes em grupos inteligentes para otimizar o processamento pela GPU.
O DGF SuperCompression mantém a capacidade de decodificar para dados de malha convencionais, garantindo que o conteúdo possa ser executado em GPUs sem suporte de hardware específico para DGF. Isso funciona como uma “ponte” inteligente, onde GPUs atuais, como as da linha RDNA 4, utilizam seu poder de processamento geral para traduzir os dados compactados em formatos que elas já compreendem.
Isso garante os benefícios de arquivos menores e carregamentos mais rápidos, mesmo sem a necessidade de aguardar por placas de vídeo com suporte nativo ao DGF. A tecnologia DGFS, portanto, oferece uma solução prática e acessível para a otimização de geometria 3D no presente, preparando o caminho para futuras evoluções no processamento gráfico.