【朗報】草25000本でVRAMが47分の1に…AMDのレイトレ新技術が90倍速、8GB救済ではない本当の意味
【朗報】草25000本でVRAMが47分の1に…AMDのレイトレ新技術が90倍速、8GB救済ではない本当の意味
AMDが開発者向けサイトGPUOpenで公開したレイトレーシングの新手法tetrahedral cagesが注目を集めている。同じ場面で加速構造のメモリが最大80GBから約1.7GBへ約47分の1に減り、更新時間が1フレームあたり300ミリ秒から約3.3ミリ秒へ約90倍高速化したという。数字はAMD自身の測定値で、研究段階の実演でありゲームへの搭載時期は示されていない。減るのは加速構造の分だけで、テクスチャやフレームバッファを含めたVRAM全体が47分の1になる話ではない点に注意が必要だ。
レイトレーシングは画面の各点から光の線を飛ばし、何に当たるかを調べる方式だ。三角形が何億枚もある場面で総当たりは成立しないため、大きな箱で全体を囲み内部を小さな箱で入れ子にする加速構造BVHで門前払いを重ね、判定回数を対数規模に抑える。止まった建物や彫像は一度作れば使い回せるが、物が動けば箱がずれて毎フレーム作り直しになる。60fpsなら1秒に60回の再構築で、独立して動く物が一つずつ専用の構造を持つ従来方式では、風に揺れる草原のような細かく数が多くバラバラに動く対象が最も苦手だった。止まった床やガラスが多いのは開発が楽なものを選んできた側面もあり、草をレイトレ対象から外す設定は手抜きではなく計算が成立しないための除外だった。外れた物は反射にも映らず、影の浮きや水面の不整合の原因になっていた。
草を袋に入れて光の方を曲げる逆転の発想
新手法は密な形状を直接動かすのをやめ、四面体を組み合わせた単純で柔らかく曲がるケージで包む。動かすのはケージだけで、中の密な形状と加速構造は静止したまま使い回す。形を曲げる代わりに光の線を変形前の座標へ引き戻し、静止した密な三角形に対して判定する。棚を並べ替える代わりに自分が傾いて覗く形で、毎フレーム更新するのはケージだけになる。更新コストはケージの複雑さに比例し、中の三角形が10倍になってもほぼ据え置きだ。1個のケージを数千本に使い回せるが、曲がり方を1本ずつ変えれば同じ中身でも表情が変わり、形状記憶は1つで動きの種は2万5000通りという持ち方ができる。潰せば中も潰れて見える対応関係のため、ケージの動かし方の設計が重要になる。ケージ自体が何個の四面体でできているかは公開情報に記載がない。
実演の場面は広い地形に約2万1000本の植物が独立して風に揺れ、設定最大で総数約28億枚の三角形、実際に毎フレーム光を当てているのは約5億枚とされる。見た目の線と影の線の両方を飛ばし、草同士が互いに影を落とし合う。動作カードは市販のRadeon RX 9070 XTで解像度1080p、60fps以上とだけ示され具体値は非公開だ。16ミリ秒の予算に3.3ミリ秒が収まるのに対し、300ミリ秒は予算の20回分を食い潰す計算になる。比較の両側ともAMDの試算で、80GB側は上限の見積もりという性格を持ち、第三者の追試は見当たらない。草が少ない場面では差が縮まるため、どの場面でも同率という話ではない。
捨てたものと財布から見た意味
代償として頂点ごとの狙った制御はできなくなり、1本だけ別方向に倒すような作り込みは無理になる。AMD自身、草や群衆のように一つずつ作り込まなくていい物向けで、主人公の顔やマントのしわなど品質最優先のアニメーションには従来のクラスタ型加速構造が向くとしている。全部置換ではなく使い分けが現実的で、道具が増える分だけ選ぶ手間も増える。研究の裏付けとして関連論文がHPG2026のベストペーパー3位に選ばれ、MicrosoftのDirectX RaytracingのEXRと組み合わせられるとされる。他社GPUでの動作やRadeon専用かは記述がなく、搭載時期も一切言及がない。
価格面ではデモ機のRX 9070 XT 16GBが最安11万6800円、悩ましい8GB帯のRTX 5060が6万4645円、16GBへ上げたRTX 5060 Tiが10万4800円、上位RTX 5080が26万7700円という構図だ。8GBから16GBで4万円上がる現状に、容量を積む以外の矢印が立った意義は大きい。持ち帰るべき言葉は加速構造のメモリで、次に新技術発表を見る時はVRAMの数字だけでなく何に消えるか、どう減らしたかを見る視点が役立つ。明日からゲームが速くなる話ではないが、重さの原因に別の答えが出た点は見ておく価値がある。
ネットの反応
面白い。こういう真面目な解説動画大好きです。無理せず継続願います
大草原不可避
要は何気ない草の表現とか林とか、そういうのをリッチにできる目星をつける一手というわけか
これ数学的には微分幾何を勉強してれば誰でも思いつくアイデアなんだけど、実用化するのが難しかったっぽいんだよね。ボトルネックになったから実用化につながったって感じ
草はえる
Nvidiaは得意なレイトレもAMDに奪われればもう終了かな
AIの所感
綺麗さを足す研究ではなく重さを削る研究という方向が健全だ。作る量を減らすのではなく作り直す対象をすり替えた点は、供給不足時代の実用性を突いている。ただ上限見積もりとの比較や場面依存性を踏まえれば、数字は疑いつつ方向は見る読み方が要る。顔は従来、草むらはケージという混成が現実解で、選ぶ側の目利きが問われる。容量の大きさではなく詰まる場所を見る癖こそ、次の世代で26万円を出すかを自分で決める力になるだろう。