快科技 5 月 8 日消息，AMD 通过 GPU Open 官方平台正式发布了 DGF 超级压缩（DGF SuperCompression，简称 DGFS）技术，在原有密集几何格式基础上将几何模型文件的磁盘占用再砍掉最高 22%，并提供了非 DGF 硬件的完整向下兼容路径。

DGF 本身是 AMD 面向下一代 GPU 架构研发的一种硬件友好几何压缩格式，设计目标是让 GPU 仅需一次 128 字节对齐的内存读取就能获取单个三角形所需的全部信息，对硬件光线追踪遍历的效率提升极为关键。

但 DGF 作为存储格式使用时有一个明显短板。由于区块边界的顶点和压缩参数需要跨多个区块重复存储，不满的区块还存在填充位浪费，在磁盘端的空间利用效率并不理想。

DGFS 所做的，就是对 DGF 块集进行一次二次压缩，通过跨数据块的顶点去重、几何体 ID 去重，以及增量编码、字节交错等一系列数据转换手段，大幅压缩掉标准 DGF 格式中因边缘数据重复而产生的存储冗余。

这组技术手段在测试中产生了直接可见的效果。根据 AMD 官方公布的数据，在对螃蟹、龙、小雕像、佛像、自行车这五种测试模型的实测中，应用 GDeflate 后 DGFS 相较标准 DGF 可额外节省约 17% 至 31% 的磁盘空间。

其中三角面达 722 万的龙模型，DGF 体积为 20.15MB，DGFS 降至 15.67MB，节省率达到 22.22%，是全部测试模型中最突出的一个。

而对于三角面 214 万的螃蟹模型，DGFS 也从 7.19MB 的 DGF 体积降至 5.73MB，节省了 20.29%。

与非 DGF 硬件的兼容能力是 DGFS 更被开发者看重的特性。AMD 官方明确指出，DGFS 流支持高效解码为标准索引网格，非 DGF 架构的显卡，无论是旧世代 AMD 产品还是 NVIDIA、Intel 的 GPU 都能直接消费同一套 DGFS 资源包。

测试数据显示，在锐龙 9 7950X 单核环境下，214 万面的螃蟹模型解码仅需 0.03 秒，即使是最极端的 1000 万面小雕像模型也只是 0.15 秒。

DGFS 以单一格式同时覆盖 DGF 硬件加速和非 DGF 兼容回退两套路径，支撑这套方案的多厂商 Vulkan DGF 扩展此前已由 AMD 与三星联合推进。

AMD 表示，DGFS 目前作为 DGF SDK v1.2 的一部分，已向所有开发者开放下载和评估。