AMD 推出了一项名为 PEPS 的新型纹理压缩技术，旨在减少显存占用。该技术在保持现有画质水平的基础上，成功将模型参数量降低了 25%。

神经纹理压缩领域的核心在于训练一种“隐式神经表示”模型，使其能够将纹理坐标映射至最终的信号值。与传统上将低维坐标映射到高维正弦/余弦向量的方法不同，PEPS 将每个正弦/余弦投影视为李萨如曲线上的一个点，并在此基础上进行采样。这一创新使得隐式神经表示能够容纳更丰富的信息，从而以更少的参数实现同等的纹理还原效果。

然而，参数量的减少是以增加计算量为代价的。AMD 在 Radeon RX 9070 XT 显卡上的测试表明，使用 BI-grid 基准方案生成一张 1024×1024 的三通道纹理耗时 4.32 毫秒，而采用 Grid-PEPS 方案则需要 5.47 毫秒。额外的采样步骤导致了更多的计算和内存访问，这是性能下降的主要原因。不过，经过进一步优化的 Grid-PinkPEPS 版本已将耗时缩短至 4.86 毫秒，显著缩小了与基准方案的差距。

PEPS 的应用潜力不仅限于纹理压缩。在 3D 渲染中常用的符号距离函数（SDF）通常需要高分辨率网格，这会占用大量显存。在对 Pitted Stonefish SDF 的测试中，Grid-PEPS 在编码器参数仅为非 PEPS 方法的八分之一时，仍能获得与原模型几乎相同的交并比（IoU），即重建的 3D 形状与原始模型的高度吻合。这为优化显存占用提供了积极的参考。

尽管这项技术在理论层面具有重要意义，但距离普通用户能够实际体验到可能还需要一段时间。目前，只有英伟达提供了公开的神经纹理压缩工具包和演示，并且尚未有游戏完整地应用该技术。AMD 方面，相关支持仍处于早期阶段，甚至尚未为这项技术确定正式的商业名称，研究中仍沿用通用的技术术语。考虑到显存容量的持续增长压力，以及 8GB 显存显卡在未来几年仍将是主流配置的现实，业界在神经纹理压缩领域的任何进展都值得密切关注。