AMD 发布 DGFS 超级压缩技术：单 CPU 核心即可快速解码，游戏存储体积再降 22%

5 月 8 日消息，当地时间 5 月 7 日，AMD 更新了 DGF（Dense Geometry Format，稠密几何格式）SDK 至 1.2 版本，并引入一项名为 DGF SuperCompression（DGFS）的新技术。

该技术旨在进一步压缩 DGF 数据，降低存储成本，同时保持对非 DGF 硬件的兼容性。

DGF 是一种面向硬件的高效几何压缩格式，其设计确保每个三角形所需的信息可通过一次 128 字节对齐的内存读取完成访问。然而，这一特性使得 DGF 作为存储格式时效率不高：顶点位置和压缩参数需要在多个块之间重复，并且为了数据对齐需要插入填充位。

DGFS 作为软件层面的压缩系统，可对 DGF 数据再次压缩，使几何体体积显著减小。经 DGFS 编码后的数据无法直接被硬件使用，但能够精确重建原始 DGF 块，并支持高效解码为传统的顶点和索引缓冲区，从而可在非 DGF 硬件上运行。

与直接存储 DGF 块相比，在资源包中采用 DGFS 有两个主要优势：压缩后文件体积最高可再减小 22%；同时可以面向 DGF 和非 DGF 设备使用统一的资源格式。

DGFS 采用集群粒度压缩。每个三角形簇（即 Meshlet）独立压缩和解码，这与现代渲染引擎中以小规模、自包含的三角形簇为单位的架构趋势一致。有观点将 DGF 视为对集群级加速结构（CLAS）的回应，但 AMD 澄清这其实是一种误解：DGF 与 CLAS 并非替代关系，而是正交互补的技术。

DGFS 编码器首先解码块顶点并构建统一的编码空间（锚点、指数和偏移量），将所有顶点转换至该公共空间后消除重复顶点。唯一顶点位置随后转换为差值，进行 Zig-Zag 编码，并以字节交错的结构化数组形式存储。AMD 表示，这种布局有助于在 DGFS 流之上应用通用压缩时提高压缩率。

在压缩流中，顶点按特定顺序排列：唯一顶点按其在块中首次出现的顺序从顶点数组前端索引；重复顶点则放在末尾并从后端索引。每个块对应一张顶点表，用一位标识每个块顶点属于“唯一”还是“共享”集合。唯一顶点的索引可通过递增计数器计算，共享顶点的索引则直接存储。从数组后端索引共享顶点可使顶点表中存储的索引值更小。

AMD 提供的测试数据显示，在原始存储占用方面，DGFS 比 DGF 约小 30%。在游戏场景中，DGFS 数据不会常驻内存，因此压缩后的磁盘大小更为关键。

当采用 GDeflate 压缩后，DGFS 比 DGF 约小 20%。解码速度方面，单 CPU 核心即可在极短时间内完成大规模模型的解码，基于 CPU 的流式解码足够快。AMD 同时指出，基于 GPU 的解码器同样可行，向量化版本的 DGFS 解码器具有良好的性能表现。