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GeForce RTX 40シリーズは、レイトレの“どこ”を改善しようとした? GeForce RTX 40シリーズの開発において、NVIDIAはレイトレーシング性能を向上させるための改良や拡張に対し、“多角的な視点”で取り組んだとされる。 一体どこがどう多角的なのか……を見ていく前に、説明の都合上「レイトレーシングとは何か?」という基礎を改めて振り返っておきたい(何度も説明していることなので、耳にたこができてしまっている人は、このパートは読み飛ばしても構わない)。 大ざっぱに言えば、レイトレーシングとは「あるピクセルの色を算定するとき、そのピクセルが受け取っているはずの光の情報を得るために光線(=レイ)を射出して、その軌跡をたどる(=トレースする)処理」のことを指す。下図は、レイトレーシングにおける典型的な3つのパターンを示している。 この図では、レイトレーシングにおけるレイトレース事例
WCSC33(第33回世界コンピュータ将棋選手権)ではやねうら王が準優勝となった。 やねうら王チームは本大会では探索エンジンとしてDeep Learning(以下DLと略す)を用いるふかうら王を用いた。優勝したdlshogiチームももちろんDL型であり、本大会は1,2位がDL系のソフトであったということを最初に書いておくべきだろう。WCSCでも上位入賞ソフトをDL系のソフトが占めるようになってきたというのは、(将棋AIにとって)時代の転換期に突入していると言える。 今回優勝したdlshogiチームはA100×8の9台構成。すなわち、A100が72基あるということだ。AWSで借りれば、1時間4万円ぐらいかかる。それに対して、やねうら王チームは、vast.aiという個人間でGPUを貸し借りするサイトで借りて、1時間たったの$4.8。決勝日に限って言うと、私が深夜0時に目が覚めてしまったので、そ
今年の世界コンピュータ将棋選手権で、dlshogiチームはA100x8のサーバを9台使用してMultiPonderによるクラスタ構成を採用していた。 9台使用していても、Ponderにヒットした1台しか実際の指し手には影響せず、多くのケースではMultiPonderなしの通常のPonderと結果は変わらない。 準優勝のやねうら王チームは、vast.aiというサービスを利用して、RTX4090x9のマシンを使用していた。 RTX 4090は、A100よりも新しい世代のチップで推論性能は、dlshogiチームのA100よりも高かった。 参考:第33回世界コンピュータ将棋選手権準優勝記 | やねうら王 公式サイト カタログスペックで比較すると、RTX 4090の方がスペックが上であることがわかる。 CUDAコア数 Tensorコア世代 Tensorコア数 RTX 4090 16384 第4世代
西川善司の3DGE:「ストリートファイターV」にまつわる遅延の謎を,遅延計測システムを使って検証してみた ライター:西川善司 コアゲーマーなら,誰もが一度は意識したことがあるに違いない“遅延”の問題。ただ,この遅延というキーワード,人によって「イメージしている現象」が違っていて,テーマとして語り合うにはなかなか難しい話題だったりする。 例えば,ゲーマー同士の会話でしばしば耳にする「液晶って遅延が大きいよね」というフレーズ。これは「(入力/表示)遅延」と「応答速度」を曖昧に解釈した発言と思われる。まあそこは大目にみて“一緒くた”にするのを許容したとしても,昨今の事情を鑑みればやはり正しいとは言い難い。 少なくともゲーム用途を謳うディスプレイに搭載されている液晶パネルなら応答速度はひと桁msだし,遅延も同じく数msだ。むしろ低遅延なイメージがある有機ELパネルのほうが,焼き付き防止や倍速駆動と
ピクセル一点一点につき、メモリにはそのピクセルが赤なのか青なのかと言った色情報が保存されており、その色情報のメモリをディスプレイに転送することで初めて目に見える形で表示が行われます。なお、画面全体の色情報が記録されたメモリ領域のことをフレームバッファと呼んだりします。 少し分かりづらいですが、ABGR の順で16進数での色情報が入っています。 00 00 FF 00 → 緑 00 FF 00 00 → 青 00 FF FF FF → 白 00 00 00 FF → 赤 を指しています。 ※ なぜ一般的な RGBA ではなく ABGR の順で記述されているのかは別の話になるためここでは割愛させて頂きます。興味がある方は「リトルエンディアン」で調べて見て下さい。 描画とは、システムから見れば上記のような 00 FF 00 FF と言った色情報(ピクセル)をメモリに書き込む工程を指します。 CP
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