AMD presenta DGF SuperCompression, una técnica que reduce hasta un 22 % el tamaño de la geometría comprimida para ray tracing

AMD ha anunciado una actualización de su SDK de Dense Geometry Format que incorpora DGF SuperCompression, también identificado como DGFS, una nueva técnica orientada a reducir el coste de almacenamiento de la geometría comprimida. Según los datos publicados por la compañía, DGFS puede rebajar hasta un 22 % el tamaño en disco frente a los bloques DGF convencionales cuando se aplica compresión adicional, una mejora pensada para motores gráficos y flujos de trabajo centrados en ray tracing.

DGF es el formato de geometría comprimida que AMD lleva tiempo promoviendo como alternativa a los modelos actuales de aceleración de rayos, donde las estructuras de aceleración funcionan como una caja negra y el controlador traduce los datos de entrada a un formato específico del hardware. AMD explica que ese planteamiento arrastra varias limitaciones, entre ellas la necesidad de reservar memoria para el peor caso posible, mantener el orden exacto de triángulos y realizar una transcodificación obligatoria en tiempo de ejecución. DGFS se presenta como una capa adicional sobre DGF, no como un reemplazo del formato base.

La compañía compara esta nueva técnica con el papel que desempeñan otros formatos de compresión en texturas. Si DGF actúa como un formato eficiente para hardware, DGFS añade una compresión adicional pensada para almacenamiento y distribución. En ese proceso, la geometría ya no queda lista para ser consumida directamente por el hardware, pero sí puede reconstruirse de forma exacta a partir del flujo comprimido. AMD señala además que DGFS puede decodificarse tanto a bloques DGF como a un buffer convencional de vértices e índices.

Compresión por clústeres y una ruta común para hardware DGF y no DGF

DGFS trabaja con clústeres de triángulos de hasta 256 vértices y triángulos únicos, una organización que encaja con los pipelines modernos basados en meshlets, renderizado GPU driven y sistemas de nivel de detalle más finos. AMD indica que cada clúster se comprime y decodifica de forma independiente, de manera que la unidad de trabajo coincide con estructuras que ya usan muchos motores gráficos actuales para culling, animación o streaming de geometría.

Uno de los puntos centrales de DGFS es la deduplicación de datos. AMD explica que en los bloques DGF puede haber vértices repetidos entre bloques contiguos, además de parámetros de compresión duplicados y bits de relleno necesarios para alineación. La nueva técnica parte de los bloques DGF, reconstruye un espacio común de codificación para los vértices y elimina duplicados antes de almacenarlos con transformaciones adicionales, como delta encoding, zig-zag encoding e intercalado de bytes. El objetivo es dejar solo la información mínima necesaria para recomponer exactamente el conjunto original de bloques.

El mismo enfoque se aplica a los identificadores de geometría. DGFS elimina duplicados entre bloques y guarda esos valores con codificación delta y longitud variable, mientras que las estructuras internas de cada bloque pasan a referenciar índices dentro de estructuras de nivel de clúster. AMD aclara que la topología ya está suficientemente comprimida en DGF, por lo que en ese apartado no intenta una compresión adicional y se limita a insertar directamente los bits de control y el índice comprimido de cada bloque. Con este diseño, un mismo flujo DGFS sirve como formato común para dispositivos con soporte DGF y para hardware que no lo implemente.

AMD publica ahorros de espacio y tiempos de decodificación en varios modelos

Los datos compartidos por la compañía muestran que, en formato sin compresión adicional, DGFS ocupa alrededor de un 30 % menos que DGF en varios modelos de prueba. En el caso del modelo Dragon, por ejemplo, el tamaño pasa de 29,25 MB a 20,15 MB, mientras que en Statuette baja de 40,99 MB a 29,31 MB. Cuando ambos formatos se comprimen con GDeflate, la diferencia se reduce, pero sigue siendo relevante: AMD habla de un ahorro en torno al 20 %, con picos del 22,22 % en Dragon y del 21,34 % en Buddha.

La compañía también ha publicado tiempos de decodificación medidos en una sola CPU. En esas pruebas, Dragon tarda 0,09 segundos en decodificarse a meshlet y 0,15 segundos a DGF, mientras que Statuette marca 0,15 y 0,22 segundos respectivamente. AMD sostiene que esos resultados son lo bastante rápidos como para usar decodificación por CPU durante streaming de geometría, aunque añade que también sería viable una implementación en GPU. Las cifras se han obtenido con un Ryzen 9 7950X, 64 GB de DDR5-6000 y una Radeon RX 9070 XT.

DGFS ya forma parte de la versión 1.2 del AMD DGF SDK y está disponible para desarrolladores interesados en integrarlo en sus motores o herramientas. AMD plantea esta técnica como una forma de reducir huella en disco y tamaño de descarga sin renunciar a una ruta compatible con hardware que no soporte DGF de forma nativa.

Fin del Artículo. ¡Cuéntanos algo en los Comentarios!