［GTC 2014］デュアルGK110のTITAN Zから組み込み向けTegra K1まで，上へ下へとCUDAを広げるNVIDIAの戦略を読み解く

GeForce GTX TITAN Zを掲げるJen-Hsun Huang氏（Co-Founder and CEO, NVIDIA）

　NVIDIA主催のGPU技術者会議「GPU Technology Conference 2014」（以下，GTC 2014）にて，同社CEOであるJen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）氏が行った基調講演レポートの最終回となる今回は，新グラフィックスカード「GeForce GTX TITAN Z」とクラウドレンダリング向け新サーバー，そしてモバイル向けSoC（System-on-a-Chip）「Tegra K1」の話題をレポートしよう。
　なお，基調講演レポートの1本めと2本めは以下に掲載しているので，まだ読んでいない人は合わせて参照してほしい。

［GTC 2014］Maxwellの次に来る次世代GPU「Pascal」。「NVLink」と3次元メモリがその“次世代性能”を切り開く

［GTC 2014］賢い人工知能はGPUで作る。NVIDIAが取り組むGPGPUの新たな活用分野「機械学習」とは何か？

ビジュアルコンピューティングを加速させるTITAN Z登場

　まずは速報で報じたGeForce GTX TITAN Z（以下，TITAN Z）の話題から。
　Jen-Hsun Huang氏（以下，Huang氏）は基調講演の中で，2基の「GK110」を1枚のカードに搭載するTITAN Zを発表した。「ゲームユーザーにとっては，地球上に存在するあらゆるゲームを，最高のセッティングと解像度，最高のフレームレートで楽しめる。ビジュアルコンピューティングユーザーには，小さなフォームファクターで最強の演算パワーを提供する」と，TITAN Zを掲げたHuang氏は誇らしげに語る。

シングルカード最強を謳うTITAN Z。「TITAN Zはエイリアンテクノロジーにインスパイアされて生まれた」とジョークを飛ばすHuang氏

　TITAN Zの仕様は速報でも報じているが，おさらいを兼ねて記しておこう。
　TITAN Zは，「GeForce GTX TITAN Black」に相当するGPUを2基搭載するといわれるカードで，搭載するCUDA core総数は5760基，グラフィックスメモリ容量は計12GBで，総演算性能は8TFLOPSに達する。
　価格は2999ドルと，さすがに高い。これまでのデュアルGPU搭載GeForceと比べても高価だが，これは「Tesla」ブランドのGPUと同じく，倍精度浮動小数点演算機能に制限がないためだと予想されている。

　だからこそHuang氏は，TITAN Zの発表にあたり，ビジュアルコンピューティング面でのメリットに重点を置いた説明を行っている。たとえば，前回のレポートで言及した，スタンフォード大学とNVIDIAの共同開発によるGPUベースの機械学習用人工知能なら，「TITAN Zを3枚装着したサーバー1台で実現できるだろう」と，Huang氏はそのパワフルさをアピールしていた。

TITAN Zがあれば「Google Brainの機械学習性能が，300分の1の電力と400分の1の値段で実現できる」（赤枠内）とHuang氏

映画「ライフ・オブ・パイ」にインスパイアされた，海面のCGデモを披露

　TITAN Zを手にしたHuang氏は，リアルタイムグラフィックスの歴史を振り返りながら，現代のGPUが実現するグラフィックス表現についても語った。
　まず氏が取り上げたのは，1986年のアカデミー賞でショートフィルム部門にノミネートされた，CGの歴史に名を残すショートムービー「Luxo Jr」だ。擬人化されたランプの親子によるコミカルなやりとりを描いたムービーで，制作したのはCGアニメーション映画で名高いPixarだ。このムービーに出演（？）したランプは，その後もPixarのシンボルマーク的に使われているので，目にしたことがある人もいるだろう。

　Luxo Jrが制作された当時は，Computer Consoles Inc製の「Power 6/32」という高価なミニコンを使っていたものの，1フレームをレンダリングするのに1時間半かかっていたという。それが2001年に登場した「GeForce 3」では，リアルタイムで動作させられるようになったと，Huang氏は振り返る。

CGの歴史に名を残したLuxo Jrは，当時のミニコンを使っても，1フレームをレンダリングするのに1時間半もかかったという

ライフ・オブ・パイの海上シーンは，1フレームのレンダリングに250時間がかかった

　では，Luxo Jrから四半世紀以上が過ぎた現在では，何が実現できるようになったのか。Huang氏が例に挙げたのは，2013年のアカデミー賞でビジュアルエフェクト賞など4部門を受賞した映画「ライフ・オブ・パイ」である。
　この映画で，CGシーンを担当したVFX制作会社のRhythm and Hues Studios（以下，R＆H）は，劇中大半を占める海上シーンを描くために，48時間かけて波動シミュレーションを行い，1フレームあたり250時間をかけてレンダリングしたという。「25年の間に，コンピュータは100万倍の性能向上を実現したが，それでもR＆Hは1フレームに250時間かかった」（Huang氏）。

　余談だが，R＆Hは，アカデミー賞を受賞する直前に経営不振で倒産に追い込まれ，CG業界を震撼させた。VFXビジネスは売り切りビジネスなので，映画の興行収入が高くても，彼らの収入が上がるわけではないためだ。

　そんなR＆Hに敬意を表したのかどうかはともかく，Huang氏は劇中に登場する夜の海にインスパイアされたという，NVIDIA制作のデモを披露した。R＆Hが映画向けに制作した海上のシーンに比べれば，シーンは狭いしアセットもシンプルではあるが，TITAN Zで海面の波動シミュレーションをリアルタイムに行いながら，無数に浮かぶクラゲや小舟の挙動を計算。さらに，途中で現れる鯨が巻き上げる水しぶきのパーティクル表現も，映画に近いクオリティを目指したものだという。

NVIDIAが制作したのライフ・オブ・パイ風の技術デモ

物理シミュレーションに力を入れるNVIDIA

TITAN Zを使った最新デモを披露

　次にHuang氏が取り上げたテーマは，NVIDIAが力を入れている物理シミュレーションの話だ。
　基調講演では，NVIDIAの物理シミュレーションエンジン「PhysX」による，新しい統合型物理ソルバーによるデモが披露された。これを使うと，流体や布，あるいは流体と剛体といった具合に，異なる材質を持つ物体の運動を，同時に解決できる物理シミュレーションを実現できるという。下にデモの様子を撮影したムービーを掲載しておこう。
　ただし，この物理ソルバーが現在のPhysXで実現されているのか，それとも将来のアップデートで実現可能になるかという点は，Huang氏の講演では触れられていない。




　なお，先の海を描いたデモで使われた要素技術や，新しい物理ソルバーは，NVIDIAが提供しているゲーム開発者向け技術支援ライブラリ「GameWorks」へとフィードバックされるようだ。
　また，これらのほかに基調講演では，「Unreal Engine 4」最新版によるデモも披露された。

Unreal Engine 4のトレイラーから。2人の人物が格闘するシーンのデモと解説が行われた

左の写真は，ベースカラーとテクスチャをマッピングしただけのシーン。これに物理ベースのレンダリングを行ったのが右の写真だ。各マテリアルがリアルな反射光を返している

クラウドレンダリング向けの新サーバーIray VCAを発表

　基調講演で次に取り上げられたテーマは，「クラウドレンダリング」だ。まずHuang氏は，2枚の写真を画面に示して，「1枚は写真で，1枚は『Iray』によるCG。どちらがCGか，分かるだろうか？」と聴衆に問いかけた。

左右どちらがCGだろうか？

　正解は「左」。よく見ると，影になる部分で大局照明の影響が若干技巧的で，見る人がじっくり見ればすぐ分かる。しかし，一瞬では見分けるのは困難だろう。この画像は，NVIDIAのクラウドレンダリングソリューション「Iray」を使い，レイトレーシングでレンダリングしたものだという。

レンダリングサーバーIray VCAの実物

　クイズに続いてHuang氏は，Iray用の新製品「Iray VCA」を発表した。VCAとは「Visual Computing Appliance」の略で，単刀直入にいえばレンダリングサーバーことだ。
　Iray VCAは，フルスペック版のGK110を8基，1台のシステムに搭載したもので，1台あたり2万3040基（2880基×8）のCUDA coreによる演算能力を利用できるという。グラフィックスメモリ容量は「1GPUあたり12GB」とのことなので，「Tesla K40」（GPUコアはGK110B）に相当するものを8基搭載しているようだ。価格は5万ドルである。

GK110Bを8基搭載し，CUDA core総数は2万3040基。価格は5万ドルとのことだ

　Huang氏はIray VCAのデモとして，このシステムを先行評価導入した，本田技術研究所の米国子会社であるホンダR＆Dアメリカズの協力によるリモートレンダリングのデモを披露した。基調講演会場から，ホンダR＆DアメリカズのデータセンターにあるIray VCAを操作して，実際にリモートレンダリングをしてみせるというものだ。
　ホンダR＆Dアメリカズは，次世代ハイブリッドスポーツカーである「新型NSX」のデザインを担当したことでも知られる。同社では実際のデザイン業務に，このシステムを導入しているということだった。

ホンダR＆Dアメリカズが実際に業務で使っているアセットをリモートで表示するデモが披露された

Ben Fathi氏（CTO，VMware）

　また，クラウドつながりの話題として，NVIDIAが力を入れている仮想マシンソリューション「NVIDIA GRID」の顧客である，VMwareの最高技術責任者Ben Fathi（ベン・ファティ）氏が登壇し，VMwareの仮想マシンで仮想GPUが利用できるようになることを発表した。

　ここでいう仮想GPUとは，仮想マシンでグラフィックスアプリケーションを利用できるようにGPUも仮想化する仕組みだ。具体的には，クラウド側にあるGPU 1基で，複数ユーザーの仮想マシンを動かし，グラフィックスアプリケーションを利用するというものだ。
　クラウドゲームもグラフィックスアプリケーションではあるが，VMwareが主なターゲットにしているのは，業務用の設計ソフトやCG制作ソフトといったものなので，ゲーム開発者には恩恵のある機能となるかもしれない。

　なお，Fathi氏によると，現在のスケジュールでは2014年後半から仮想GPUのテストが始まり，2015年のサービスインを計画しているという。

CUDAをモバイルにもたらす「Tegra K1」の優位性をアピール

　基調講演最後のテーマとしてHuang氏が用意したのは，「CUDA on Mobile」（モバイル上のCUDA）だ。「このテーマほど言うに優しく，実現が難しかったものは，ほかになかった」とHuang氏は振り返る。それをついに実現したのが，2014年1月に発表されたモバイル向けSoC（のTegra K1だ。
　「我々は長年，スーパーコンピュータの性能をデスクトップPCの世界に持ってくることに注力してきた。それがついに，モバイルの世界にまで持ってくることに成功したのだ」と述べるHuang氏は，同社のモバイル戦略がひとつのマイルストーンに到達したことを思ってか，どこかしみじみとした語り口だった。

Tegra K1は，192基のCUDA coreを内蔵するKepler世代GPUを搭載したSoCだ。理論性能値は326GFLOPSに達する

　これまでのTegraでは，GPUコアにDirectX9世代の「GeForce 7000」系アーキテクチャを使ってきた。それがTegra K1により，PC向けGPUと同世代のKeplerに引き上げられるわけだ。一般ユーザーにとっても大きな変革を期待できるSoCであろう。

　さて，「モバイルスパコン」とも称されるTegra K1は，一体何に活用されるのか。Huang氏はこの問いに，「コンピュータビジョンである」と答えた。
　コンピュータビジョンとは，「機械の目」とも意訳されるコンピューティングテーマで，前回レポートした「機械学習」と密接に関わる分野でもある。そしてコンピュータビジョンを実現するために用いられる技術が，GTC 2014の大テーマでもある「ビジュアルコンピューティング」だ。つまり，これらはすべて密接に関係するのである。

　コンピュータビジョンの応用が進んでいる分野に挙げられるのが，自動車の自動運転や自立行動型ロボットだ。各種センサーから得られた情報から現実世界の3次元的な広がりを再構築して認識し，そこから注目すべき対象を認識して，それを追従したり，回避したりするといった動作にコンピュータビジョンが必要になる。

Tegra K1ベースの車載用コンピュータビジョンモジュールを掲げるHuang氏

　Huang氏は講演の中で，コンピュータビジョンの最先端事例を紹介するとともに，Tegra K1の存在価値とそのポジショニングを，Audiによる自動運転自動車研究をもとに説明した。

　まず先端的な自動運転技術の研究では，30GFLOPSの演算能力を持つプロセッサがあれば，2Dカメラが毎秒30コマ（30fps）でとらえた2次元画像から，そこに存在するものの検出と追尾が可能になるという。
　さらに，プロセッサの演算能力が180GFLOPSになると，検出したものが「何であるか」の認識が可能になり，280GFLOPSになれば，さらに「3D空間の再構築」までが可能になるそうだ。人間でたとえると，視野に入った光景から脳内地図を構築するようなイメージだろうか。
　そして，「326GFLOPSの演算能力があるTegra K1なら，そこまでできる」というのがHuang氏の主張である。さらに演算性能を上げることが可能となれば，自動運転機械が機械学習の能力を持つことも可能になるそうだ。

Audiにて基礎技術開発を担当するAndreas Reich氏（左）を招いて，コンピュータビジョンの最新事例を紹介するHuang氏（右）

Audiが開発した自動車向けコンピュータビジョンのデモ。障害物を「壁」（青色の四辺形）として認識している

ステージ上で2人がトークを披露している最中に，このシステムを搭載した無人車両が走り込んできた！

PCベースの実験機はトランクルームが機材で埋まっていたが（左），Tegra K1ベースの試作機は，右のようにスッキリしている

Jetson TK1を掲げるHuang氏

　Huang氏は，「コンピュータビジョンを1チップコンピュータで実現可能とするTegra K1は，歩く，走る，飛ぶ，泳ぐといった自律行動ロボットの性能を，飛躍的に上げるだろう」と主張。そして，この分野に向けたTegra K1の活用を促進するための開発キットとして，「Jetson TK1」の発売を発表した。
　Tegra K1の192 CUDA coreにちなんで，価格は192ドル。米国ではすでに予約を開始しており，日本でも菱洋エレクトロが販売する予定とのことだ。

Tegra K1を搭載して「世界初の組み込み向けスーパーコンピュータ」を謳うJetson TK1。ちなみにJetsonとは，昔のテレビアニメ「The Jetsons」（宇宙家族ジェットソン）が由来。漫画好きのHuang氏らしい命名といったところか

　Jetson TK1は，Linuxが動作するTegra K1ベースのコンピュータで，CUDAコンパイラを初めとしたプログラミングツールや，基本的なグラフィックスツールも搭載している。そのうえ，新開発のTegra K1専用コンピュータビジョンライブラリ「VisionWorks」も付属しているとのこと。
　VisionWorksは，前述したGameWorksのコンピュータビジョン版といえるもので，コンピュータビジョンを構築するのに必要な定番ソフトウェアモジュールを，ライブラリとしてまとめたものだ。

Jetson TK1でコンピュータビジョンを実現するライブラリ群がVisionWorksだ

　それぞれのモジュールはCUDAベースになっているので，開発したソフトウェアは基本的にCUDA環境下のシステムであれば，ほぼ透過的に動作させることが可能だ。より高性能になるであろう将来のTegraシリーズでも，利用できるだろう。

　26日に掲載した速報記事でも報じたとおり，Huang氏は最後に，Tegraのロードマップも披露した。
　今回発表されたロードマップでは，Tegra K1に続く次世代Tegraとして，MaxwellアーキテクチャのGPUを統合するSoC「Erista」（開発コードネーム）が予定されるという。

公開されたTegraシリーズの最新ロードマップ。Tegra K1の次はEristaになった

　2013年までのロードマップにあった「Parker」が姿を消しているのは気になるところだが，NVIDIAの見解によると，「Parkerはキャンセルされたものではなく，Eristaに続くものである」というような微妙な言い回しの説明をしている。PC向けGPUのロードマップで，「Volta」の前に「Pascal」が挿入されたのと，似たようなものだろうか。

　ちなみに，Eristaとは，やはりアメコミで名高いヒーロー「ウルヴァリン」の娘の名前でもある。ウルヴァリンの名前はLoganで，Tegra K1の開発コードネームもLoganだった。次世代TegraのコードネームがLoganの娘ということは，Eristaでは大きなアーキテクチャ変更を行わずに，Loganの性能を強化する発展系SoCになる，という意味が込められているのだろうか。

上から下までCUDAを広げる周到なNVIDIAの戦略

Maxwellがハイエンド領域まで拡大されるのはいつになる？

　2時間近くに及んだHuang氏の基調講演は，非常に多くの話題が詰め込まれていたのだが，基本的にはGTC 2014のテーマである「ビジュアルコンピューティング」を明確に説明するとともに，NVIDIAが中長期的にどこへ向かおうとしているかを，分かりやすく説明していたのではないかと思う。
　NVIDIAが注力するビジュアルコンピューティングには，自動車やロボティックス，宇宙開発といった，今後の成長が見込める産業があり，Huang氏は「金脈を見つけたぞ！」という心境なのかもしれない。

　Huang氏が語った戦略には一貫性があるし，同時に「したたかさ」も感じる。GPGPUプログラミングの世界には，オープンスタンダードのAPIである「OpenCL」がライバルではあるものの，スーパーコンピュータを使った先端技術開発の分野では，CUDAがデファクトスタンダードになっている。そのため，スーパーコンピュータを使って開発された先端技術，とくにビジュアルコンピューティングの世界も，このまま行けばCUDAで開発される機会が増えていく可能性は高い。
　ハイエンドのプラットフォームはGeForceやTeslaでカバーしつつ，ローエンドとなる組み込み機器向けSoCの分野にも，Tegra K1によってCUDAベースのプラットフォームを用意する。それを後押しすべく安価な開発キットまで投入するのだから，用意周到と評するしかない。

NVIDIAは，スーパーコンピュータからクラウド，組み込み向けまで，すべてにCUDAを広げる戦略を着々と実行しつつある

　しかし，NVIDIAの動向でひとつだけ気になる部分があるとすれば，ハイエンドGPU分野についてだろうか。
　GeForceに代表されるKepler世代のGPUは，シングルカードのTITAN Zからクラウドレンダリング向けIray VCAまで，フルスペック版GK110を搭載する製品が増えている。しかし，新世代アーキテクチャであるMaxwellコアのGPUが，中堅のGeForce GTX 750系に留まっているのが筆者には気にかかるのだ。

　GeForce GTX 750シリーズはあくまでもミドルレンジ向け製品であるし，2014年の主軸製品でありながらHDMI 2.0に未対応で，4K解像度の60HzをHDMIでは出力できない。AMDの出方を見ながらアップデートを図るのだろうとは思うが，はたしてどうなるだろうか。

　また，ゲーマーとしてもうひとつ気になるのは，次世代の「SHIELD」に関する話題がないことだ。
　Huang氏はかつて，「Tegraの世代が変わるたびに，新しいSHIELDを提供する」と予告していた。ゆえに，次世代SHIELDはTegra K1ベースになるはずで，それが実現すればAndroidベースのゲームプラットフォームとして，一気に頂点に君臨するだけの性能を備えることになるはずだ。
　しかし，GTC 2014で発表されたSHIELDに関する話題は，「『Portal』がSHIELDに移植される」というものだけだった（関連記事）

　ゲーム機のアナウンスはゲームのイベントでということであれば，2014年6月のE3 2014のタイミングを考えているのかもしれない。はたしてE3 2014で，次世代SHIELDのアナウンスされるのか，1ゲーマーとして興味は尽きない。

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