GeForce RTX 20 シリーズグラフィックスカード – NVIDIA GeForce発表！（後編） | フクロウラボテックブログ

GeForce RTX 20 シリーズグラフィックスカード – NVIDIA GeForce発表！（後編）

Posted on 2018年9月25日 Under 未分類 0 Comments

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引き続き、8月20日に発表されたGeForce RTX 20シリーズについて、書いていきたいと思います。

前回「GeForce RTX 20 シリーズグラフィックスカード – NVIDIA GeForce発表！（前編）」では、GeForce RTX 20の目玉機能の一つ、レイトレーシングについて説明しました。

「そもそもレイトレーシングとは何ぞ？」という方は、下記の記事をご覧ください。

GeForce RTX 20 シリーズグラフィックスカード – NVIDIA GeForce発表！（前編）

今回（後編）では、もう一つの目玉機能、

DLSSのアンチエイリアシング

について書いて行きたいと思います。

DLSSとは、Deep Learning Super Samplingの略ですが、この機能について説明する前に、RTXから採用されたTuringアーキテクチャのコア構成からみていきたいと思います。

※NVIDIA Turing Architecture In-Depthより一部抜粋

Turingアーキテクチャが採用されているRTX 2080 Ti をみてみましょう。

まず68個のSM（Streaming Multiprocessorの略でGPU演算機の集まりをNVIDIAではSMと呼んでいる）があり、さらに1つのSMあたりの構成をみると、

CUDAコア：64基　※参考：CUDA(Compute Unified Device Architecture)

Tensorコア：8基

RTコア：1基

となっているようです。

Pascalアーキテクチャに比べ、SM辺りのCUDAコア数は減っていますが、SM数自体が大幅に増えているのがTurningアーキテクチャの特徴かもしれません。

TensorコアとRTコアがTuringアーキテクチャから新たに採用されたコアです。

※NVIDIA Turing Architecture In-Depthより抜粋

各コアの役割をあまり詳しく説明していくと、日が暮れてしまうので、詳細は省きますが、先のレイトレーシングの処理は、CUDAコアとRTコアで行います。

その過程で、RTコアが実は重要な役割を果たしています。

RTコアの概要としては、「Ray Triangles Intersection」と書かれていますが、簡単に説明すると「レイが通過するポリゴン検索とその衝突判定処理専門の回路」ということのようです。

処理の流れとしては、CUDAコアがレイを発射し、そのレイに衝突するポリゴンをRTコアが検索。その結果をまたCUDAコアに返えすというフローのようです。

※NVIDIA Turing Architecture In-Depthより抜粋

また、RTコアがポリゴンを高速で検索するBVH（Bounding Volume Hierarchy）アルゴリズムについては下記の動画で少し説明されています。

今までのPascalアーキテクチャではこの処理をCUDAコアのみで行っていたため、非常にコストがかかっていたみたいです。

1つのレイの衝突判定で数千の命令を使用してしまっていたと書かれています。

※NVIDIA Turing Architecture In-Depthより抜粋

このTuringアーキテクチャにより、RTX 2080 Tiでは、（68基のRTコアで）毎秒10Giga Rays以上の処理ができるようです。

GTX 1080 Tiでは、毎秒1.1Giga Raysだったので、つまり、「RTX 2080Tiは、GTX 1080Tiの約10倍の性能」ということらしいです。

ただそれでも、単純にレイを飛ばしてのリアルタイムレイトレーシングはまだ難しいようです。

例えばですが、レイトレーシングではレイを飛ばしてピクセルの色を判定していきますが、レイの数が少ないと、下記のイメージのようにノイズがのったような画像になります。

これにさらに時間をかけて、より多くのレイと飛ばして処理することで、リアルな画像を生成していきます。

↓

※参考：https://www.chaosgroup.com/blog/experiments-with-v-ray-next-using-the-nvidia-optix-denoiser

ただ、ゲームのようにリアルタイム描画が必要な場合、時間をかけていられません。

そのため考えられたやり方が、レイを飛ばして綺麗にするのではなく、ノイズを取り除く処理、デノイズ(Denoise)という画像処理を行うことで、大幅に時間を短縮させよう！というものです。

ここでTensorコア登場します。Tensorコアは、そういった画層処理を専門に行うコアなのですが、Turingアーキテクチャ向けにNVIDIAが提供することになったAPI、NGX（Neural Graphics Acceleration）を使用することで様々な画像処理を行えるようになっています。

※参考：https://www.purepc.pl/minirecenzje/nvidia_geforce_rtx_2070_2080_i_2080_ti_architektura_i_specyfikacja

このNGX APIは、ディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）を組み込んだAI系処理を行うものです。NVIDIAのスーパーコンピュータで予め学習済のデータを使用して画像処理を行う事ができます。

NGXの詳細については、下記を御覧ください。

NVIDIA NGX Technology – AI for Visual Applications

Tensorコアは、このNGX API経由で画像処理を行う専用のコアになります。

先のノイジーな画像のデノイズをTensorコアが行います。そうすることで、レイを飛ばして画像を完成させるよりも大幅に時間を短縮することができたようです。

ここで、やっと、DLSSのアンチエイリアシングの話しに戻ります。

DLSS(Deep Learning Super Sampling)は、NGX APIの機能の一つです。

ざっくりDLSSについて説明すると、予め潤沢なリソース（NVIDIAのスーパーコンピューター）上で作成されたゲームのレンダリング結果と従来の方法（グラボのGPU上）で作成されるレンダリング結果とを突き合わせ、ベストなアンチエイリアスのかけ方をNVIDIAのスーパーコンピューター上で学習させて作成された学習データを使い（NGX経由で）、Tensorコアがアンチエイリアス処理を行うということです。

ですので、ゲーム上でこのDLSSアンチエイリアシングを使用するためには、アプリが対応していなければなりません。

デベロッパー側は予め超高解像度でレンダリングした画像をアップロードしてディープラーニングさせておきます。そうすることで、環境が整っているユーザーはアプリ使用時に、自動でNGX経由で、予め作成されたAIモデルをDLSSとして使用できるようになります。