NVIDIAは、Turingと呼ばれる新たに開発されたGPUアーキテクチャと、Turingアーキテクチャに対応する最初のGPUであるNVIDIA Quadro RTXグラフィックカードを発表した。これらの新しいグラフィックカードは8Kワークフローを容易にすることを目的としており、NVIDIAはREDと連携し、REDCODE RAWファイルで最適化のテストを行っている。Quadro RTX GPUにより、フル解像度で8K映像をリアルタイムで編集できるようになる。
NVIDIA Turingアーキテクチャ
同社は新開発の技術を“greatest leap since the invention of the CUDA GPU in 2006“(2006年のCUDA GPUの発明以来の最大の飛躍)と表現している。 Turingはレイトレーシングを加速する新しいRTコアと、リアルタイムレイトレーシングを可能にするAIを備えている。
RTコアは、3D環境で光と音の動きを1秒あたり最大10GigaRayで計算する。 Turingは、従来のPascal世代の25倍でリアルタイムのレイトレーシングを行い、GPUノードはCPUノードの30倍以上の速度でエフェクトの最終フレームレンダリングに使用できる。
Tensor Coreはディープラーニングを加速する。その潜在能力は、例えば、高品質のモーションイメージ生成するDLAA(ディープラーニングアンチエイリアス)、ディノアイズ、解像度スケーリング、ビデオ再タイミングといったものを加速させる可能性がある。
この新しいアーキテクチャの潜在的可能性は、主にビジュアルエフェクト業界の新しい世代のハイブリッドレンダリングで使用される。ハイブリッドレンダリングは、映画品質のインタラクティブな体験や、非常に複雑なモデルでのニューラルネットワーク、あるいは流体インタラクティビティによる新しいエフェクトを可能にする。
NVIDIAはまた、主要なグラフィックスアプリケーションがRTXプラットフォームでTuring機能を利用する予定であることを発表した。
NVIDIA Quadro RTX Professional GPU
TuringベースのGPUには新しいストリーミングマルチプロセッサ(SM)アーキテクチャが搭載されており、2倍の帯域幅を持つ新世代の整数実行ユニットと新しい統合キャッシュアーキテクチャを搭載する。可変レートシェーディングなどの新しいグラフィックステクノロジーと組み合わせることで、Turing SMはコアごとに従来にないレベルのパフォーマンスを発揮する。最大4,608個のCUDAコアを持つTuringは、最大16兆回の浮動小数点演算と1秒間に16兆回の整数演算を並列にサポートする。
更にNVIDIAは3種類の新しいQuadro RTXグラフィックカードを発表した。このカードは2018年第4四半期に発売予定とされている。
- Quadro RTX 8000 with 48GB memory, 10 GigaRays/sec, 4,608 CUDA cores and 576 Tensor cores. 予定価格 10,000ドル
- Quadro RTX 6000 with 24GB memory, 10 GigaRays/sec, 4,608 CUDA cores and 576 Tensor cores. 予定価格6,300 ドル
- Quadro RTX 5000 with 16GB memory, 6 GigaRays/sec, 3,072 CUDA cores and 384 Tensor cores. 予定価格2,300 ドル.
また、高度に構成可能なオンデマンドレンダリングとデータセンターの仮想ワークステーションソリューションのリファレンスアーキテクチャであるQuadro RTX Serverも発表された。
NVIDIA Quadro RTXカードは、高速のSamsung GDDR6メモリを搭載している。 2つのGPUと高速NVIDIA NVLinkを組み合わせて最大96GBのメモリ容量を持ち、最大100GB / sのデータ転送でより高いパフォーマンスを実現することも可能だ。
NVIDIAはREDと協力して、Quadro RTX GPUで編集とグレーディングのTuringアーキテクチャを最適化し、フル解像度で8Kの映像をリアルタイム(24フレーム/秒以上)で処理する方法を研究している。
その結果、新しいTuringベースのモデルだけでなく、他のNVIDIA GPUでもREDCODE処理パフォーマンスをスピードアップすることができた。さらに、AI対応のアップスケーリングといった新機能を利用することで、過去の映像素材を混在させる事もできる。
この先、ソフトウェアメーカーがNVIDIAの新技術を利用することが望まれる。 ソフトウェアパッケージは、GPUを十分に活用するのではなく、CPUでのコンピューティングを優先することが多いからだ。 なお、この技術はPC向けのものなので、Appleがどのように反応し、新しいMac Proでどのように対応されるか興味あるところだ。
Source: nVidia