广大游戏玩家都知道，现在的主流游戏体积越来越大，越来越耗硬盘。比如大家比较熟悉的【荒野大镖客2】、【极限竞速地平线5】和【使命召唤】系列（上图）等游戏，完全安装可轻松超过100GB。
平心而论，现在100GB也不算什么，但这是对于机械硬盘来说，现阶段大容量M2固态硬盘的价格并不便宜，对M2固态硬盘来说，100GB仍然还是比较大的。另外，游戏玩家的电脑里往往会安装多款游戏，所有游戏都全部加在一起，对存储空间的压力就大了。
至于游戏体积为什么越来越大，这个问题很好理解，因为现在的游戏画质越来越高，画质越高对各种素材（比如各种材质、纹理和贴图等等）文件的质量要求也越高，因此，游戏的总体积就会越来越大。
事实上，不光是游戏面临这样的问题，音频和视频同样如此。如果要进一步提高音质和画质，就需要提高采样率存储更多的细节，这样也同样会导致最终文件的体积变大。——非常类似处理器的功耗和性能，性能越高，意味着功耗也就越高。
不过，对于音频和视频来说，这个问题要好解决的多，本质上是就是需要不断地优化、改进（编码和解码的）算法。新算法要在能保证音质和画质的情况下尽量减少体积，比如MP4、MP5和AV1等方案，就都是沿着这个思路向前发展的。
相对而言，对如何尽可能地压缩、降低游戏体积的研究相对滞后，不过最近一段时间，AMD推出了一种基于人工智能的纹理压缩方法，英文为名称「Neural Texture Block Compression」，简称「NTBC」，中文译名为神经纹理块压缩技术，声称这项技术可以大幅降低游戏的体积。
不同于目前传统的BC压缩算法，NTBC技术的核心和优势在于采用了神经网络架构AI技术，因此拥有「降维打击」的优势。
NTBC利用深度学习模型来分析和理解纹理数据的特征，可以通过训练神经网络来识别纹理中的冗余信息，并学习如何在保留细节的同时去除这些冗余。
在编码阶段，NTBC通过对纹理块进行分析，识别出关键的特征点，并将这些特征转换成更紧凑的表示形式。而在解码阶段，它会根据压缩后的特征重新构建原始纹理，尽可能地还原细节和色彩，确保游戏画面的保真度不受影响。
NTBC的优势和作用并不只降低游戏的体积，还可以提升游戏的性能。这也非常好理解，因为原有的各种素材文件经过压缩后体积更小，在游戏运行过程中所消耗的显存容量也更小，有传闻称可节省30%的显存。
系统可以将节省下来的显存用于其它目的，从而可以在相同的硬件条件下，提供更高的游戏帧率和更流畅的游戏体验。
看到这里，广大游戏玩家对AMD的NTBC技术可能非常期待，希望能尽早使用体验到，不过，目前NTBC仍处于早期的理论研究阶段，目前已知它还有一些问题和不足，比如它偶尔会创建模糊的细节或伪影等等。
总的来说，AMD的NTBC技术的核心是通过神经网络优化纹理压缩算法，从而大幅降低游戏的体积和显存使用量，同时保持高质量的画质，这是一项非常具有创新意义的技术，其发展潜力和应用前景很广。
至于NTBC技术到底什么时候能落地，可实际应用于商业游戏中，目前还不得而知，小编会在第一时间分享更多相关后续动态和爆料，敬请关注。
