La fin des pénuries de VRAM ? NVIDIA et DirectX réduisent la mémoire utilisée jusqu’à 90 % grâce à l’IA

Alors que les jeux deviennent de plus en plus gourmands en mémoire vidéo, une avancée technologique portée par NVIDIA et Microsoft pourrait tout changer. Grâce à l’intelligence artificielle et à une nouvelle méthode de compression de textures, certains tests annoncent jusqu’à 90 % de mémoire économisée. Une révolution qui pourrait prolonger la vie de nombreuses cartes graphiques.

Pourquoi votre carte graphique ralentit en jeu ?

La VRAM (Video RAM) est la mémoire dédiée à la carte graphique. Elle stocke tous les éléments nécessaires à l’affichage d’une scène : textures, ombres, effets de lumière, tampons de rendu, etc. Plus un jeu est complexe graphiquement, plus ces éléments sont nombreux et volumineux en particulier en haute résolution comme le 1440p ou la 4K.

Dans un jeu moderne, les textures haute définition peuvent occuper plusieurs gigaoctets à elles seules. L’ajout de mods ultra-détaillés, d’effets en ray tracing ou d’algorithmes IA pour le rendu accentue encore cette charge. Résultat : même une carte avec 8 Go de VRAM peut rapidement atteindre ses limites, notamment sur les titres AAA récents.

Quand la VRAM est saturée, la carte graphique doit puiser dans la mémoire RAM classique, beaucoup plus lente. Cela provoque des baisses de FPS, des textures floues, des ralentissements, voire des plantages. C’est un phénomène de plus en plus courant, et l’une des raisons pour lesquelles les solutions de compression IA sont aujourd’hui au cœur des innovations graphiques.

Neural Texture Compression : comment l’IA réduit la VRAM jusqu’à 90 %

La technologie Neural Texture Compression (NTC) développée par NVIDIA marque une avancée majeure dans la gestion de la mémoire graphique. Elle permet utiliser l’intelligence artificielle pour compresser les textures des jeux vidéo, tout en préservant leur qualité visuelle. Cette approche, inédite dans le domaine du rendu temps réel, s’intègre dans une stratégie plus large de réduction de la consommation de VRAM.

Concrètement, NTC fonctionne grâce à des réseaux neuronaux entraînés à reconnaître les motifs graphiques typiques des textures de jeux. Ceux-ci sont ensuite compressés de manière optimale, puis décompressés à la volée par le GPU au moment du rendu. Ce processus se fait en temps réel, sans intervention du joueur, et avec un impact minime sur les performances. Grâce à la puissance des dernières cartes RTX, cette décompression neuronale reste quasi imperceptible, tout en allégeant massivement la charge mémoire.

Les premiers tests sont impressionnants : une texture de 98 Mo peut ainsi être réduite à seulement 11 Mo, soit une économie de près de 90 %. Ce gain permet aux jeux d’utiliser davantage de textures haute définition sans dépasser la limite de la VRAM, ce qui est crucial pour les GPU de 8 Go, souvent jugés « obsolètes » sur les titres récents.

NTC, Cooperative Vectors et DirectX 12 : comment tout fonctionne ensemble ?

L’efficacité de la compression neuronale des textures (NTC) s’appuie également sur des avancées techniques du côté des API graphiques de DirectX 12 Ultimate et sa prise en charge du Raytracing 1.2. Ce dernier introduit les Cooperative Vectors, un mécanisme qui permet aux shaders de travailler de manière plus coordonnée sur les opérations complexes, comme la décompression neuronale à la volée.

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Dans le cas de NTC, ces Cooperative Vectors assurent que les données compressées soient traitées efficacement par le GPU, en minimisant les latences et les incohérences lors du rendu. C’est ce traitement parallèle et intelligent qui permet d’atteindre une qualité d’image équivalente à celle des textures non compressées, tout en divisant par 5 à 10 l’espace mémoire requis. Sans cette couche logicielle optimisée, l’IA seule ne suffirait pas à garantir des performances fluides.

Pour profiter de cette technologie, il faut toutefois remplir certaines conditions. Elle nécessite une carte graphique RTX série 4000 ou supérieure, avec une prise en charge complète de DirectX 12 Ultimate. Les GPU plus anciens ne disposent pas des unités spécifiques ni du support des Cooperative Vectors, ce qui limite l’accès à cette innovation. C’est un investissement matériel, certes, mais qui ouvre la voie à une gestion de la mémoire bien plus intelligente pour les années à venir.