チップ設計企業のArmは、スマートフォン向けGPUブループリントに専用のニューラルアクセラレータハードウェアを導入します。これにより、AIパフォーマンスを向上させながら、より高品質なビジュアルを実現できると期待されています。
英国を拠点とするテクノロジー企業は、2026年に発売予定のモバイルグラフィックプロセッサ設計に、GPUワークロードを半減させ、将来的には他のAI機能も実現可能なニューラル技術を搭載すると発表しました。Armはまた、プログラマーが今すぐに使い始められる開発キットと、Vulkan Graphics API用のML拡張機能も発表しました。
Armは、ニューラルアクセラレーションを、パフォーマンスに影響を与えることなくグラフィックスを高解像度にアップスケールする用途として当初想定しています。その他の用途としては、補間を用いてフレームレートを2倍にしたり、モバイルデバイスでピクセルあたりのレイ数を減らしてリアルタイムパストレーシングを実現することで画質を向上させたりすることが挙げられます。
「AIとリアルタイムグラフィックスの融合が進むにつれ、緊密に統合され、高性能で、そして何よりも電力効率の高いGPUベースのAIが必要になります。そして、開発者にとってGPU上でのAIを容易にすることこそが、ここで議論している技術革新の原動力なのです」と、ArmのAIおよび開発者プラットフォーム担当フェローであるジェラント・ノース氏は述べています。
Armは、ニューラルアクセラレータを搭載するMali GPUが発表されるまで、ニューラルアクセラレータに関する詳細な技術情報を共有することを拒否した。
しかし、これは各GPUのシェーダコアに収まるため、ニューラルネットワークの性能は特定のGPU実装におけるシェーダコアの数に応じてスケーリングされるはずです。Armの第5世代設計では、5コア以下から最大16コアまでスケーリング可能です。
昨年、Armは最新のアップスケーリング技術であるArm Accuracy Super Resolution（Arm ASR）を発表しました。これにより、ゲームは低解像度の画像をレンダリングし、アルゴリズムを適用してアップスケーリングすることで、品質を維持しながらフレームの処理コストを削減できます。
これを改善するために、Armはアクセラレータハードウェアを搭載したNeural Super Sampling（NSS）を導入しています。これにより、フレームあたり4ミリ秒で540p解像度から1080pへのアップスケーリングが可能になり、フルフレームをレンダリングする場合と比較してGPUワークロードを最大50パーセント削減できると同社は主張しています。
「これはリアルタイムAI駆動型レンダリングです。より高速で、より鮮明で、より電力効率に優れています。そのため、NSSは低品質の入力で同等の品質の出力を生成することも、同じ入力でより高品質の出力を生成することもできます」とノース氏は述べた。
Armは、前述の通り、ニューラルフレームレートアップスケーリング（NFRU）やニューラルスーパーサンプリング＆デノイジング（NSSD）といった他のアプリケーションにも取り組んでいます。NFRUは、連続する2つのフレームを取得し、中間フレームを生成することでフレームレートを向上させるように設計されています。
「ニューラルネットワークは、フレーム間のピクセルの動きを追跡するモーションベクトルの生成を高速化するためにGPUに追加される新しいハードウェアと緊密に連携しています。これにより、30FPSで動作するコンテンツを非常に低コストで60FPSにアップスケールできるようになります」とノース氏は付け加えた。
NSSDは、デスクトップシステムでも計算コストが高すぎるフルパスレイトレーシングに期待される画質を実現することを目的としているとノース氏は語る。「しかし、パストレーシングとニューラルネットワークを組み合わせることで、実際にはシーンにピクセルあたり数本のレイを投影するだけで済み、ニューラル技術を使ってそれらの欠落した詳細を補完することができます。つまり、ニューラルネットワークは隣接するピクセルだけでなく、前のフレームからもデータを推定できるのです。」
これらすべてを可能にするのがニューラル グラフィックス開発キットです。Arm によると、このキットを本日から提供開始することで、ゲーム開発者はハードウェアが利用可能になる前に AI 搭載グラフィックスの統合を有利に進めることができるとのことです。
このキットはUnreal Engine用のプラグインで構成されており、開発者は「わずか数クリック」でニューラル・スーパーサンプリングをゲームに組み込むことができます。モデルはGitHubとHugging Faceからオープンフォーマットで入手できます。また、Arm ML Vulkan拡張機能の完全なPCエミュレーションも提供されており、開発者はモバイルハードウェアの準備が整う前にスタック全体を実行することができます。
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ニューラル技術がスマートフォンのチップに搭載されるのは今回が初めてではない。すでにカメラ機能の駆動に広く利用されており、ArmのライセンシーであるQualcommは、プロセッサにニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）を組み込むことで、スマートフォンプラットフォームのAI機能を強化している。
昨年のMWCで、QualyはAndroidスマートフォンで動作する70億パラメータの大規模言語モデルを披露し、開発者向けのAIハブを発表しました。
最新の技術が他の目的に使用できるかとの質問に対し、ノース氏は、プログラミング モデル (Vulkan) は異なり、グラフィックスが優先されるが、グラフィックスにのみ焦点を当てているわけではなく、理論的には推論にも使用できると述べました。
「人々がこれをどう使うかを見るのが、とても楽しみです」と彼は語った。
問題は、他の人もその熱意を共有するかどうかです。®
