AMD 提出了一项名为 PEPS 的新型纹理压缩技术，旨在解决神经纹理压缩领域中对显存的需求。该技术能够在保持视觉质量不变的情况下，将模型参数量减少 25%。

这项技术的核心在于优化“隐式神经表示”模型的训练过程。传统方法使用位置编码将低维坐标映射到高维向量，而 PEPS 则将每个投影视为李萨如曲线上的一个采样点。这种方法使得隐式神经表示能够编码更多信息，从而以更少的参数达到相同的纹理还原效果。

然而，参数量的减少是以增加计算开销为代价的。在 Radeon RX 9070 XT 显卡上的测试显示，使用 Grid-PEPS 生成 1024×1024 三通道纹理比基准方案耗时增加，从 4.32 毫秒增至 5.47 毫秒。尽管如此，经过优化的 Grid-PinkPEPS 版本已将耗时缩短至 4.86 毫秒，显著缩小了与基准的性能差距。

PEPS 的应用潜力不止于纹理压缩，还可用于符号距离函数（SDF）等 3D 渲染领域。在 Pitted Stonefish SDF 的测试中，Grid-PEPS 在编码器参数仅为非 PEPS 方法八分之一的情况下，实现了与原模型几乎相同的交并比（IoU），显示出其在优化显存占用方面的巨大潜力。

尽管这项技术在理论上具有重要意义，但距离普通用户实际应用仍需时日。目前，只有英伟达提供了公开的神经纹理压缩工具，且尚未有游戏完整采用该技术。AMD 方面，这项技术仍处于早期研发阶段，尚未有正式的商业品牌名称。鉴于未来显存容量的限制以及 8GB 显存显卡将继续作为主流配置，神经纹理压缩领域的研究进展值得密切关注。