Arm は、ニューラル グラフィックス専用に構築された Mali ファミリ初の GPU である Mali G2-Ultra NX を発表しました。これは、AI アクセラレーションを後付けではなくグラフィックス パイプラインの中心に置くことで、スマートフォンでのデスクトップ クラスのビジュアル品質を約束します。

Arm のニュースルームで火曜日に発表されたこの新しいアーキテクチャは、専用のニューラル アクセラレータをシェーダ コア内に直接統合し、GPU のメモリ システム、一貫したキャッシュ、制御構造を共有しながら、ニューラル ワークロードを従来のグラフィックスや計算タスクと並行して実行できるようにします。 Arm は、緊密な統合によりデータの移動が削減され、効率が向上すると述べています。これは、モバイル デバイスの厳密な電力および熱エンベロープ内での重要な考慮事項です。 最新の AI 開発については、AI Buzz Wire の継続的な報道に従ってください。 最新のAI開発

モバイル ゲーム向けの 3 つのニューラル テクノロジー

Mali G2-Ultra NX には、次の 3 つのヘッドライン ニューラル技術が搭載されています。

ニューラル スーパー サンプリング (NSS) は、低解像度のレンダリングから高解像度のイメージを再構築し、時間データと統合されたアンチエイリアシングを組み合わせて、高品質の最終フレームに必要な従来のレンダリング作業の量を削減します。

ニューラル フレーム レート アップスケーリング (NFRU) は、モーション、深度、レンダリングされたフレーム データを使用して中間フレームを生成し、フレーム レートを向上させてゲームプレイをよりスムーズにします。また、Arm によれば、最大 120 FPS での長時間のモバイル ゲーム セッションをサポートします。

ニューラル スーパー サンプリングとノイズ除去 (NSSD) は、ニューラル アップスケーリングとノイズ除去を組み合わせて、複雑な照明と影を伴う要求の厳しいレイ トレース シーンの画質を向上させます。

本番環境でパイプラインをデモンストレーションするために、Arm とゲーム開発者の Sumo Digital は Neural Dawn と呼ばれるショーケースを構築しました。 Arm によれば、このデモではネイティブ レンダリングと比較してパフォーマンス効率が最大 4 倍向上し、外部メモリ トラフィックが最大 70% 削減され、Unreal Engine の MegaLights などの技術がモバイル ハードウェア上で実用化されるとのことです。

7世代で最大のマリISAアップグレード

G2-Ultra NX は、ニューラル ハードウェアを超えて、Arm が 7 世代で最大のマリ命令セット アーキテクチャのアップグレードと表現する新しい実行エンジンを導入しています。ワープごとに最大 2 倍のレジスターを提供するため、開発者はフレーム レートを安定させながら、より豊かなシーンやより複雑なエフェクトを実現する余裕を得ることができます。

少なくとも Arm 独自のベンチマークによれば、アーキテクチャの向上は測定可能な数値に表れており、前世代と比較してベンチマーク パフォーマンスが最大 24 パーセント向上し、非 AI ゲーム パフォーマンスが 14 パーセント向上しています。

第 3 世代レイ トレーシング

レイ トレーシングが第 3 ラウンドに戻ってきました。 G2-Ultra NX は Arm の第 3 世代ハードウェア レイ トレーシング ユニットを搭載しており、同社によれば、より複雑な照明、影、反射、ジオメトリをサポートし、主要なレイ トレーシング ベンチマークで DRAM トラフィックを最大 13% 削減します。

Opacity Micromaps の新しいハードウェア サポートにより、GPU が複雑な透明なジオメトリ (葉、布地、レイヤード サーフェス) をより効率的に処理できるようになります。ある Arm デモでは、Opacity Micromaps を使用するとフレーム レートが 30% 向上し、レイ トレーシングのワークロードが最大 70% 削減されました。

AI ネイティブ グラフィックスが重要な理由

この発表は、リアルタイム グラフィックスの将来はハイブリッドである、つまり安価に計算できるものについては従来のレンダリング、それ以外のものについてはニューラル再構築であるという業界の広範な信念を反映しています。 Nvidia、AMD、Intel のデスクトップ GPU は、ハイエンドでの AI アップスケーリングとフレーム生成を正規化しています。コンソール ベンダーも同様の利益を得るために機械学習技術を使用しています。モバイルが遅れているのは主に、ニューラル モデルがゲーム自体と同じ電力バジェットを奪い合うためです。

Arm の答えはアーキテクチャにあります。AI をメモリ帯域幅を争う別個のアクセラレータとして扱うのではなく、G2-Ultra NX は、データがすでに存在するシェーダー コア内にニューラル ユニットを埋め込みます。同社は、これにより、携帯電話の電力エンベロープ内でニューラル技術を技術デモから製品版ゲームに移行できると主張しています。

この記憶に関する議論は強調する価値があります。モバイル システムオンチップでは、外部メモリ トラフィックが電力と遅延の両方を最も大きく消費するものの 1 つです。データを GPU から移動したり、GPU に戻したりすると、GPU 上でコンピューティングするよりも多くのエネルギーがかかります。 Arm は、GPU のコヒーレント キャッシュとニューラル ワークロードの制御構造を再利用することで、そのラウンド トリップの多くを回避する設計だと主張しています。 Neural Dawn デモによる外部メモリ トラフィックの 70% 削減は、その意味では、パフォーマンスと同じくらいバッテリー寿命の主張でもあります。

同社はエコシステムへの取り組みも行っている。 Arm の発表では、G2-Ultra NX を開発者がニューラル グラフィックスをより迅速に実稼働環境に導入する方法として位置づけており、Neural Dawn のようなリファレンス実装は、1 回限りのマーケティング デモではなく、スタジオが適応できる青写真であることを示唆しています。モバイル ユーザーの期待 (より豊かなビジュアル、よりスムーズなフレーム レート、より没入感のあるシーン) は高まり続けており、開発者は熱制限内でこれらの期待を満たすパイプラインを採用するだろうと Arm は賭けています。

設置ベースのスケールによりピッチの重さがわかります。 Armによれば、これまでに140億個以上のMali GPUが出荷されており、主力製品であるG2-Ultra NXは最初にプレミアムデバイスに搭載されることになるが、ニューラルグラフィックス技術は、次の世代のライセンスパートナーの製品ライン全体に少しずつ浸透していく傾向にあるという。

ゲーム開発者にとってのメッセージは、モバイル プレーヤーがコンソールに関連する視覚的な忠実性と滑らかさをますます期待していること、そして携帯電話の熱制限内でその期待に応えるには、パイプラインのすべての段階で AI が必要になっているということです。 Arm は、ニューラル レンダリングをモバイル GPU のオプションとして扱う時代は終わったと事実上宣言しました。

AI の先を行く

オンデバイス AI がチップ業界を再構築する中、最新の AI 開発と人工知能ハードウェア ニュースを追跡します。

AIニュースをもっと読む→