［GDC 2017］「Radeon RX Vega」はメモリ2〜4GBモデルもあり？ 次世代GPUの情報がまた少し明らかになったAMDイベントレポート

　既報のとおり，北米時間2017年2月28日，AMDは，GDC 2017に合わせて自社イベント「Capsaicin ＆ Cream」を開催した。
　AMDの次世代GPUである開発コードネーム「Vega」の詳細が明らかになると期待した人もいただろうが，蓋を開けてみると，明らかになったのはVegaの製品名が「Radeon RX Vega」になったことぐらい。ほかに新情報と呼べるようなものはあまりなく，会場を見渡しても，肩すかしを食わされた気になった人は少なくなかったようだ。

　とはいえ，次世代ハイエンドGPUの製品名以外に見るものが皆無だったわけではない。AMDのGPU部門を率いるRaja Koduri（ラジャ・コドゥリ）氏が登壇し，デモを交えてVegaの鍵となる技術を説明したり，VegaにおけるGPU仮想化の話題を取り上げたりしたあたりは，注目に値するだろう。今回はそれらVegaに関わる部分に絞って，イベントをレポートしたいと思う。

Raja Koduri氏（Senior Vice President and Chief Architect, Radeon Technologies Group, AMD）が，Radeon RX Vegaの名称とロゴマークを発表したのが，イベントの目玉だった

Vegaは4GBのグラフィックスメモリでも快適に動作

　イベントの冒頭でKoduri氏は，「ゲーム，プロ向けグラフィックス，そして人工知能（AI）の分野をカバーするGPUである」とVegaを位置づけ，それを支える重要な要素技術が4つあることを示した。
　実のところ，下のスライドに出ている4要素は，2016年12月に開催されたAMDの報道関係者向けイベントで公表済みのものだ。つまり，これら自体に新しさはない。

　ただ今回のイベントでは，4要素のうち，「HBM2」と呼ばれる広帯域メモリをオンパッケージで「High Bandwidth Cache」として実装するにあたって採用したメモリコントローラ「High-Bandwidth Cache Controller」（以下，HBCC）と，改良版Compute Unitである「Next-Gen Compute Unit featuring RPM」については，デモを交え，一歩踏み込んだ解説を行った。

Koduri氏が掲げたVegaが備える4つの特徴

　とくに興味深かったのは，Vegaのキャッシュ管理機構であるHBCCの説明とデモだ。
　Koduri氏はまず，「今日（こんにち）のゲームは，メモリバス帯域幅の50％しか活用できていないが，HBCCによって，これを100％活用できるようになる。また，メモリバス帯域幅を有効活用することで，CPU負荷の低減も図れる」と述べている。
　これを踏まえて披露したのが，「Deus Ex: Mankind Divided」をVega搭載PCで実行したときのフレームレートの変化を見るデモだ。
　下はデモの様子を撮影したものだが，左のHBCCオフに対して，右のHBCCオン状態では，最小フレームレートが2倍以上，平均フレームレートでも1.5倍以上向上しているという。

Vega搭載PCによるDeus Ex: Mankind DividedにおけるHBCCオン，オフのフレームレート比較。最小フレームレートの向上が著しい

　筆者が気になったのは，Koduri氏が「このデモは容量4GBのグラフィックスメモリを搭載したVegaによるもの」と語っていた点だ。さらに氏は，「HBCCによって，容量2GBのグラフィックスメモリでも（従来型のGPUにおけるグラフィックスメモリ容量）4GB（搭載モデル）以上の性能が得られる」とも述べている。
　これらの発言は，製品版のVegaでもグラフィックスメモリ容量4GBや2GBのモデルが登場するという意味なのか，それともデモ機限定や仮定の話なのか？　Koduri氏はそれ以上の説明をしなかったので，具体的なところは不明だ。ただ，Vegaが採用するHBM2のコストがそれなりに高いであろうことと，Koduri氏の口ぶりから推測すると，登場の予想されるHBM2容量8GBモデルだけでなく，容量4GBモデルや2GBモデルのVegaが登場する可能性もありそうである。

　HBCCのデモに続いて行われたのが，Next-Gen Compute Unit featuring RPMのデモである。
　VegaでAMDは，GCNアーキテクチャにおける演算ユニット「Compute Unit」を拡張して「Next-Gen Compute Unit」（以下，NCU）とした。そしてNCUは，FP16とINT8のPacked演算をサポートするようになったのが特徴である。
　Packed演算のことをKoduri氏は「Rapid Packed Math」（RPM）と呼び，「これを利用することで，従来のGPUと比べて2倍以上の演算速度をVegaは実現できる」と述べ，その具体的なゲームにおける事例の1つとして，物理シミュレーションにより髪の毛の動きを表現する「TressFX Hair」のデモを披露した。
　1基で，1クロックあたり64個のFP32積和算（2 Ops）を実行できるNCUは，Packed演算により，1クロックあたり128個の半精度浮動小数点（FP16）演算を行える。そのため，TressFX HairをFP16で実装すれば，1秒間で処理できる髪の量を従来比で2倍にできることになる。

RPMを利用したTressFX Hairのデモ。RPMがオフの状態（左）とRPMオン状態（右）を比較すると，オフ時が1秒あたり55万に対して，オン時は120万と，ほぼ2倍になった

　「RPMは，AIにおいても有効である」とKoduri氏。Radeon RX Vegaのリリース後，Packed演算周りは広く訴求されることになるだろう。

GPU仮想化でクラウドゲームサーバーも狙うVega

　今回のイベントで新しい話題として出てきたものに，VegaにおけるGPU仮想化がある。GPUの仮想化自体は，AMDも以前から取り組んでいたが，「Vegaにおける仮想化」の話が出たのは，筆者の記憶する限り，今回が初めてではないかと思う。

　イベントでは，Vegaにおける仮想化の応用例として，クラウドゲームサービス＝インターネットを介したゲームストリーミングが取り上げられた。
　クラウドゲームサービスでは，データセンターにあるGPU上でゲームを実行して，その結果を映像データとしてユーザーまでストリーミング配信する必要がある。ここで仮想化技術を使い，1基のGPUで同時に複数のゲームを実行，配信することができれば，サービス提供者側のコストが下がるわけだ。
　それを実現するため，VegaコアのGPUには，仮想化に対応したビデオエンコード機能「Radeon Virtualized Encode」が備わっているという。

Ian McLoughlin氏（CEO，LiquidSky）

　イベントには，AMD製GPUによるクラウドゲーム環境の開発に取り組むLiquidSkyのCEOであるIan McLoughlin（イアン・マクローリン）氏が登場。LiquidSkyの持つクラウドゲームサービス技術の特徴や，Vegaへの期待を語っていた。

　1基のVegaで多数のユーザーにサービスを提供できれば，クラウドゲームサービスの分野は，さらに活気づく可能性があるだろう。ただ，データセンター向けGPUやクラウドゲームサービスの分野では，NVIDIAが圧倒的に先行しているのが実情だ。これから後を追うAMDが，どこまでNVIDIAに迫れるだろうか。

Radeon RX 400シリーズに最適化した「Sniper Elite 4」のデモを披露

Sniper Elite 4の開発を担当したRebellionのChris Kingsley氏（CTO，Rebellion）

　今回のイベントで最も注目の集まったのが，Vegaであることに疑いはない。ただ，AMDとしては，現行製品であるRadeon RX 400シリーズを放置しているわけではなく，Radeonに最適化された最新ゲームのアピールも行っていた。
　その1例として，Koduri氏が「新世代のAPIとソフトウェアの素晴らしいコラボレーションの成功例」と紹介したのが，2017年2月にリリースされたばかりの「Sniper Elite 4」だ。

　DirectX 12を活用しているSniper Elite 4で，4K解像度の「Very High Textures」設定を「Radeon RX 480」のシングルGPU構成で実行した場合，フレームレートは30fps程度になる。それに対し，2-way CrossFireによるマルチGPU構成で実行すると，きっかり2倍となる約60fpsのフレームレートが得られるとのことである。
　Sniper Elite 4は，Radeon Technologies Groupが2016年末にリリースした，「マルチGPU化を容易にするライブラリとサンプル」の実装に成功したタイトルの第1弾だそうで，Koduri氏もその成果に誇らしげであった。

Radeon RX 480のシングルGPU構成（左）と比べて，2-way CrossFire構成（右）では，4K解像度の「Very High Textures」設定におけるフレームレートが倍になるそうだ

Radeon 公式Webサイト（英語）

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