キーポイント
- NVIDIAとAMDは、フレーム生成技術によってゲーム体験を向上させています。この技術は、よりスムーズなゲームプレイのために追加フレームを生成します。NVIDIAは複雑なハードウェア固有の手法を用いていますが、AMDのよりシンプルなAFMF技術は、ゲーム開発者の介入を必要とせず、ドライバーベースで動作します。
- NVIDIAがAMDのAFMFのような動作パラメータに基づくフレーム生成技術を採用するかどうかは不明です。現在のNVIDIAの技術は、新しいGPUに大きく依存しており、品質向上のために複数の手法を組み合わせているため、戦略変更に消極的である可能性が示唆されます。
- どちらの方法もフレームレートは向上しますが、視覚的なエラーや遅延が発生する可能性があります。AMDのAFMFテクノロジーは柔軟性が高いものの、精度は劣る可能性があります。一方、NVIDIAのアプローチは品質を重視しており、新しいGPUのリリースに合わせて進化する可能性があります。
おそらく私たちは皆、NVIDIA と AMD の両社が作った、ゲーム業界の新しい流行語を聞いたことがあるでしょう。フレーム生成「（フレーム生成）。批評家も支持者もゲームの未来と評するこの技術は、解決策となるにはいくつかの改良が必要です。」理想的「パフォーマンスを向上させるためです。」
AMDのAFMFテクノロジーは、「圧力と操作では、NVIDIA は AMD に倣い、動作定義に基づくユニバーサル フレーム生成ソリューションを実装するのでしょうか? 早速見ていきましょう。
NVIDIA は動作定義に基づいたフレーム生成ソリューションを作成する予定ですか?
本題に入る前に、アップスケーリングとフレーム生成技術の仕組みと、理解しておくべき重要な用語をいくつか確認しておきましょう。
技術 DLSS これは、 ディープラーニングのスーパーサンプリング 2017年にNVIDIAによって導入された 2018 グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) シリーズの一部として RTX 拡張機能簡単に言うと、DLSSは前のフレームからデータをスキャンして収集し、そのデータを使って新しいフレームの欠けているピクセルを埋めます。 AI強化された（拡大された）画像が得られます パフォーマンスの向上.
対照的に、テクノロジーは FSR AMDからまたは フィデリティFXスーパー解像度 ほぼすべてのグラフィックプロセッサで動作します。独自の空間アップスケーリングアルゴリズムを採用しています。 オープンソース ゲームの解像度を低解像度から高解像度にアップグレードすることは、ハードウェアに依存しないため、DLSS よりもはるかに実用的です。
いくつかの重要な用語とフレーム生成の紹介
RTX 40シリーズでは、テクノロジーが到来しました DLSS3.0 وNVIDIA フレーム生成「フレーム生成」とは具体的に何を意味するのでしょうか？フレーム生成とは、最も単純な形では、2つのフレームの間にフレームを挿入することです。このプロセスは 補間これは、テレビのリフレッシュ レートに合わせて表示されるコンテンツのフレーム レートを上げる、テレビでよく使われる手法です。
アップスケーリングは、画質とパフォーマンスを向上させるだけです。一方、フレーム生成（FG）は、既存の2つのフレームの間に全く新しいフレームを作成し、それらをレンダリングし、次のフレームを推測しながら、許容可能な応答時間を維持します。
この高度な技術には理解が必要です 2つの概念 この分野の主要プレーヤー: オプティカルフロー解析 وモーションベクトル一つずつ見ていきましょう。
1) オプティカルフロー解析
この技術は、一連の画像を取得し、その画像の次のバージョンがどのように見えるかを予測します。この予測は分析によって行われます。 速度、色、明るさ 画像内の物体。明確で具体的な結果ではなく、大まかな推定値しか得られません。
地面を右に転がるボールを想像してみましょう。ボールは 5 別々のステップ。その動きが準直線的で直線的であると仮定すると、最終目的地を予測できます。 解析幾何学コロン形式を見たことがあるはずです:
y - y1 = (x-x1)(y2-y1) / (x2-x1)たった2点から、与えられた直線の方程式を決定できます。傾きは一定なので、画像/点の次の位置を予測するのはそれほど複雑ではありません。ただし、実際の手法はこれよりもはるかに複雑であることに留意してください。
最も重要なのは、光学フロー解析 必要ありません ゲームエンジンデータへのアクセス。これは次のような用途に使用できます。 ドライバーレベルドライバーソフトウェアは、画面上の動きを予測してフレームを補間（挿入）します。簡単に言うと、ビジュアルフロー解析はゲームエンジンと連携しません。
欠点は、ドライバーが区別できないことです。 ユーザーインターフェース そして環境 3D 実際のデータを使用するため、予期せぬ歪みが生じる可能性があります。また、生のフレームデータを使用するため、出力が修正されることはありません。
2) ゲームエンジン内のモーションベクトル
動きベクトルは方向を示すベクトルであり、 変位 オブジェクトはフレームごとに移動します。これはゲームエンジンの基本的な構成要素であり、オブジェクトの変形と移動を表します。これは、オブジェクトの位置を単に「推測」するよりも、動きを表現するより強力な方法です。
ご存知かもしれませんが、モーションベクトルはフレーム生成において重要な要素です。しかし、このデータを使用するには、ドライバとゲームエンジン間の互換性が必要です。この互換性を実現するには、ゲーム開発者による実装が必要です。
そのため、オプティカルフロー解析よりも優れているものの、モーションベクトルは適用範囲と拡張性が非常に限られており、この機能はすべてのゲームで利用できるわけではありません。 2010年代解決策はおそらく タイヤ世代（FG） モーション ベクトル (DLSS FG や FSR 3 FG など) がサポートされています。
DLSSフレーム生成とFSRフレーム生成の比較
それでは、チームグリーンとチームレッドの現在のフレーム生成技術がどのように競い合っているかを見てみましょう。
↪ NVIDIA:
NVIDIA のフレーム生成バージョンでは、モーション ベクトルとオプティカル フロー解析を組み合わせて使用します。 オプティカルフローアクセラレータ RTX 40 GPUでは、2フレームが分析されます。このプロセスでは、パーティクル、反射、影など、ゲームのモーションベクトルに含まれていない情報を識別します。以下の例では、オプティカルフロー解析によって正確な影の追跡が可能になっています。
対照的に、パートトラック 動きベクトル 3次元環境とシーンの幾何学的形状。自転車の例では、動きベクトルは自転車や道路の正確な未来の位置を数学的に特定できます。しかし、オプティカルフロー解析の目的である影を特定することはできません。そのため、正確な画像を生成するには、この2つを連携させる必要があります。
- 必要 開発者サポート ゲーム
- 用途 ミックス の オプティカルフロー解析 و動きベクトル
- 制限付き ハードウェア付き グラフィックス処理装置について RTX 40
- ありえない 実装する ドライバープログラムレベル
↪ AMD:
テクノロジー FSR 3 タイヤ世代 これはNVIDIAのDLSSフレーム生成技術と非常によく似ています。名称が多少異なるものの、この技術には以下の組み合わせも組み込まれています。 オプティカルフロー解析 و動きベクトル明らかな理由から、どちらのテクノロジもゲーム開発者からのサポートが必要です。
- 必要 開発者サポート ゲーム
- 用途 ミックス の オプティカルフロー解析 و動きベクトル
- このシリーズのグラフィック処理装置で有効にすることができます RX 5000/6000 وRTX 20/30/40
- ありえない 実装する ドライバープログラムレベル
異常: AMD 流体モーションフレーム (AFMF)
オペレータ定義のフレームジェネレータに最も近いのは AMD 流体モーション フレームAFMF はゲームと一切相互作用しません。依存するだけです。 純粋に こんにちは オプティカルフロー解析あるいは次のフレームを予測する。
これにより、すべてのアドレスで動作できるようになります。 DirectXの11/12 実質的に、ソフトウェアのサポートは必要ありません。AFMFはフレームレートを実際に向上させるわけではありませんが、画面上のフレーム数が「プラス」されるため、ゲームがよりスムーズに見えるようになります。
では、欠点は何でしょうか？AFMFはDLSS FGやFSR FGに匹敵するほどの性能ではありません。さらに、UIの不具合はユーザーが対処しなければならない問題です。しかし、ハードウェアレベルで動作するため、発生する可能性のあるエラーに対処する準備ができている場合は、非常に良い選択肢となります。
- 必要ありません ゲーム開発者を支援する
- 用途 光学フロー解析のみ
- グラフィック プロセッシング ユニットのみをサポートします。 RDNA2 以上
- 作品 純粋に こんにちは 演算子定義レベル
NVIDIA は AFMF に応じるでしょうか?
明白な答えは「我々は知りません「NVIDIA はそのようなオプションに関してまだ声明を出していないからです。」 アーロン・スタインマン AMD は、この動きにより NVIDIA がすぐに AFMF に類似したものを開発するようになるだろうと考えています。
「NVIDIA が現在、これらのソリューションの一部をドライバー定義にするという私たちの取り組みに匹敵するべきだと考えているかどうか、興味があります。」
アーロン・スタインマンのために PCゲーマー
興味深いことに、RTX 40シリーズにはAFMFが搭載されると誇らしげに宣言されていたにもかかわらず、NVIDIA版のAFMFはまだ登場していない。 光フロー加速器 比較すると アンペア (RTX 30)。これが、NVIDIA FG (オプティカルフロー+モーションベクトルを使用) が、 エイダラヴェレス.
一方、NVIDIA はこのプロジェクトのために別のモデルをゼロからトレーニングする必要がある可能性があり、それには多大な追加コストがかかることになります。
↪ 本当に価値があるのでしょうか？
オプティカルフロー解析とモーションベクトルの両方を使用したフレーム生成には欠点がないわけではありません。 入力遅延 これらの機能の効果は、ゲーマーにとって非常に魅力のないものとなっています。一方、ドライバーベースのAFMFも同様で、補間処理によってフレームレート（FPS）が消費され、一貫性がなく、視覚的な問題やエラーが発生しやすいという欠点があります。
より良い質問は次のとおりです。NVIDIA はまず DLSS フレーム生成を改善すべきではないでしょうか?AIは時間とともに進化する傾向があるため、レイテンシの問題はほぼ解決されるはずです。NVIDIAが自社のデータモデルに厳密に縛られていない限り、ドライバーレベルのフレーム生成（FG）ソリューションの作成はそれほど難しくないはずですが、その努力に見合う価値があるのでしょうか？
↪ それは無意味でしょうか？
デフォルトでは、NVIDIA は AFMF のバージョンをどこで使用するのでしょうか? NVIDIA は、この機能を 500 シリーズの GPU に制限する可能性があります。 RTX 40 あるいはそれ以上の性能で、古いゲームを優れたフレームレートで実行できるほど強力です。 最新のゲームには以下が含まれます DLSS 3 FG / FSR 3 FG のサポート。
تعد モバイル グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) 別のケースですが、ドライバーレベルのアプローチは、次のようなレガシーアーキテクチャに非常に役立ちます。 パスカル و マクスウェル و ケプラー و フェルミ残念ながら、技術的な理由により、これらのユニットにこの機能を拡張することは事実上不可能です。 テンソルコア一方、CUDAはあまり機能しません。AFMFでさえ、RDNA2以降のビルドでしか動作しません。
RTX 50「Blackwell」への期待
噂によるとシリーズが登場する RTX 50 初めて 2024年第4四半期多数の発表が予想されますが、その中にはユニバーサルフレーム生成ソリューションが含まれる場合と含まれない場合があります。RTX 40/50シリーズではハードウェアロックインが予想されるものの、NVIDIAはどの分野でも後れを取っているわけではありません。しかし、これはあくまで憶測であり、噂はない これは NVIDIA のそのような計画を指します。
結論
人工知能（AI）はかつてないほど成長を遂げていますが、AIの推論と高速化には十分なハードウェアが必要です。GPUコアの速度が十分でなければ、リアルタイムのフレーム補間は不可能です。この処理をサーバーにオフロードすることも可能ですが、サブスクリプションが必要になり、レイテンシも非常に悪化します。GPUメーカーにとって、このバランスを取ることが重要です。この点について、皆さんはどうお考えですか？コメント欄でご意見をお聞かせください。
よくある質問
ドライバーベースのフレーム生成とは簡単に言うと何ですか?
簡単に言えば、定義レベルのフレーム生成は、ゲーム開発者のサポートを必要とせずにフレーム内にフレームを生成するための汎用ソリューションです。
リリースされた場合、NVIDIA はドライバー レベルのフレーム生成 (FG) ソリューションを RTX 40 シリーズ以上の GPU に制限しますか?
おそらくそうです。DLSS 3 FGは新しい「オプティカルフローアクセラレータ」を搭載しているため、RTX 40シリーズGPUを必要とするため、公式ドライバーベースのソリューションにも同様の要件が求められると予想されます。
RTX 50 ラインナップは、私たちが知っているフレーム生成テクノロジーに革命をもたらすでしょうか?
これについては確証のある噂はありません。NVIDIAが2年前に発表するまで、フレーム生成技術についてほとんどの人が知らなかったため、今後の展開は時が経てば明らかになるでしょう。
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