Microsoft と AMD のパートナーシップにより、新しい Xbox コンソール用の人工知能システムが開発されました

半導体メーカーAMDとマイクロソフトは、次世代ビデオゲーム機に向けた新たなグラフィック最適化プラットフォームの開発を明らかにした。このシステムは、機械学習と高度なニューラル レンダリング機能を使用して、高いデータ処理能力を必要とするタイトルのビジュアル パフォーマンスを向上させます。この取り組みは、ホーム エンターテイメント デバイスで画像を生成する方法を変革することを目指しています。

このテクノロジーについては、デジタル業界のソフトウェア エンジニアやプログラマーを対象とした技術プレゼンテーションで詳しく説明されました。両社の協力の中心は、長期間の連続使用におけるハードウェアの熱安定性とエネルギー効率を確保しながら、優れたコンピューティング能力を提供することです。

人工知能に基づく新しい最適化アーキテクチャは、統合システムの機能に関する基本的な特性を示します。

– メインプロセッサに過負荷をかけることなく、1 秒あたりのフレームレートを増加します。

– ソフトウェアの実行中にリアルタイムでピクセルのギャップを埋めます。

– 低いネイティブ解像度から非常に高解像度の画像を再構築します。

– 最先端のニューラル レンダリング プロセスのネイティブ サポート。

コンポーネントメーカーの幹部、Jack Huynh 氏は、このイノベーションは既存のソフトウェア ライブラリとの完全な互換性を維持することに重点を置いた長期プロジェクトの一部であると説明しました。このメカニズムは、画像の流動性に直接作用する複雑なアルゴリズムを通じて動作し、最終消費者に継続的で中断のないユーザー エクスペリエンスを提供します。

高度な視覚処理アーキテクチャ

このツールは、特殊なニューラル ネットワークを使用して視覚情報を秒単位で処理する最新の画像生成技術に重点を置いています。この方法により、電子ゲームを大幅に低い解像度で内部で実行できるようになり、デバイスのグラフィックス処理ユニットの負荷が軽減されます。

この最初のステップの後、ソフトウェアは信号をユーザーの画面に送信する前に、最終画像を非常に高解像度で再構築します。この計算的アプローチにより、満足のいく視覚品質を提供するために高いリフレッシュ レートを必要とする最新のモニターやテレビなどの機器で、優れた流動性が保証されます。

照明と動的反射への直接的な影響

このプラットフォームでは、機械学習のアップサンプリングとマルチフレーム生成を組み合わせたニューラル レンダリング プロセスのサポートが導入されています。人工知能は、グラフィックス エンジンによって従来の方法でレンダリングされたフレーム間に新しい中間画像を挿入することで機能し、速いアクション シーンでの動きの知覚を向上させます。

このシステムには、グローバル イルミネーション効果と複雑なダイナミック シャドウを強化するために特別に設計されたレイ再生成機能も組み込まれています。この再生成により、スタジオは実行中のタイトルの全体的なパフォーマンスを損なうことなく、さまざまな表面にリアルな反射を適用できるようになります。

このツールはコンソールのソフトウェア開発キットに直接統合されます。この簡単なアクセスにより、プログラマーやイメージング エンジニアは、生産サイクル全体を通じて視覚的な改善をより迅速かつ効率的に実装できるようになります。

要求の厳しい解像度でのグラフィックス パフォーマンス

新しい人工知能ツールは、グラフィックスを非常に要求する仮想シナリオのパフォーマンス向上に直接貢献します。このソフトウェアにより、コンソールは 60 フレーム/秒を超える安定したレートで 4K などの解像度に達することができます。

これらの驚異的な数字は、レイ トレーシングと高密度ポリゴン ジオメトリを集中的に使用した仮想環境でも達成されます。アルゴリズムの効率は、視覚処理の重要な瞬間にフレーム レートの安定性を維持するために正確に機能します。

このテクノロジーを適用すると、このような極端な解像度での従来のレンダリングに通常伴う熱のボトルネックが軽減されます。これにより、ハードウェアへのストレスが軽減され、エンターテインメント デバイスの内部コンポーネントの寿命が延びます。

採用されたアプローチは、オペレーティング システム レベルでの徹底的な最適化を示唆しており、各スタジオがプロジェクト用に個別の実装を作成する必要がなくなります。標準化されたコード ライブラリにより、市場で入手可能なさまざまなグラフィック エンジン間でテクノロジーを均一に適用できます。

コンピュータへのシステム拡張の可能性

グラフィックスチップの開発を担当する企業は、この人工知能プラットフォームがコンソールと同じ形式でパーソナルコンピュータに提供されるかどうかをまだ正式に確認していない。しかし、デスクトップ デバイスとポータブル コンピュータの間の技術的融合が進んでいることは、近い将来、ソフトウェアの適合バージョンが一般のハードウェア市場で利用可能になる可能性があることを示唆しています。ゲーム専用のモバイル デバイスはテクノロジー分野でかなりのスペースを獲得しており、長時間の連続使用中にバッテリー寿命を維持し、適切な熱性能を維持するために、ますます効率的な最適化ソリューションが必要になっています。

人工知能タスク専用のハードウェア コンポーネントに重点を置くと、古いシステムにおけるテクノロジの広範な互換性に関する適切な疑問が生じます。旧世代のグラフィックス カードには、新しい規格で要求される効率で高度なフレーム生成とレイ再生成を実行するために必要なニューラル プロセッシング コアが搭載されていない可能性があります。コンピュータ市場では、コンポーネントが自然に断片化しており、機械学習に基づいた新しいレンダリング ツールの安定した動作を保証するために、ビデオ ドライバに対する非常に特殊な適応が必要であり、継続的なソフトウェア エンジニアリングの取り組みが求められています。

業界の専用ハードウェアへの移行

半導体業界からの詳細な舞台裏情報によると、この技術を完全に実装するには、次世代のグラフィックス アーキテクチャが必要であり、これは今後数年間で消費者市場に到達すると予想されます。現在販売されているグラフィックス処理ユニットは、新しいビジュアル最適化プラットフォームに必要なすべての機械学習機能を完全にネイティブでサポートしていない可能性があります。この移行シナリオを考慮すると、メーカーは、インストールされているユーザー ベースが空間解像度を向上させる従来の方法へのアクセスを失わないよう、オープン ソース ツールの前のバージョンを古いハードウェアで利用できるようにしておく必要があります。完全に人工知能に依存したレンダリング モデルへの移行は、同社のチップ設計戦略の大幅な変更を示しており、同社はビジュアル テクノロジー分野の他の大手企業がすでに採用している独自のソリューションに近づくことになります。専用ハードウェアの要件は、最新のソフトウェアの実行中にミリ秒単位で何百万ものピクセルを予測、生成、修正するために必要な数学的計算の極度の複雑さを反映しており、デジタル エンターテイメントを目的とした半導体の製造に対する新たな需要基準を確立しています。

作成エンジンへのアクセスの民主化

このテクノロジーをサードパーティのグラフィックス エンジンにネイティブに統合することは、独立系開発者や大企業による大量採用に向けた基本的な一歩となります。これらのオーサリング ツールは、新しい機械学習アルゴリズムを透過的かつ直接的にサポートするために、特定の更新を受け取る必要があります。

グラフィックス エンジンに直接アクセスできるこの容易さにより、次世代のビジュアル機能の実装に必要なプログラミング時間と運用コストが大幅に削減されます。その結果、小規模なスタジオでも、これまでは巨額の予算を投じた制作にしか不可能であったレベルのグラフィックの忠実度を達成できるようになります。

デジタルゲームコレクションの保存

前世代のゲームの膨大なカタログとの下位互換性は、新しい処理システムのアーキテクチャにおいて引き続き優先事項です。古いタイトルでは、オペレーティング システムがコンソールのアイドル状態の機械学習リソースをどのように管理するかのみに応じて、自動解像度と流動性が向上し、オリジナルの作成者による手動更新を必要とせずにテクスチャが活性化される可能性があります。