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» 2018年09月18日 11時30分 公開

RTコア1個で性能はCPUの100倍:“通常とは違う過程で登場”したGPU「Turing」は何が新しいのか (2/3)

[長浜和也,EE Times Japan]

浮動小数点演算と整数演算の同時実行が可能に

 演算機能の面では、Pascalまで浮動小数点演算と整数演算は命令のあった順に逐次処理していたが、Turingではこれらを同時に処理できるようにした。また、構成ではTensorコアとRTコアを加えただけでなく、L1(1次キャッシュメモリ)に対してバス幅をPascalアーキテクチャの2倍に、容量を2.7倍にした上でレイテンシを削減、また、L2(2次キャッシュメモリ)の容量も2倍に増やすことで演算処理速度の改善を試みている。柿澤氏は「これらの相乗効果で性能が30%向上した」と訴求する。

Turingでは浮動小数点演算と整数演算を同時に処理できるようになった(クリックで拡大)
さらにキャッシュメモリの扱いでもバンド幅を2倍にしたり(L1)、容量を増やしたり(L1で2.7倍、L2で2倍)と構成を拡張している(クリックで拡大)

 また、プログラマブルシェーダーでは新たに「Mesh Shading」に「Variable Rate Shading」(VRS)、「Texture-Space Sharing」、そして「Multi-View Rendering」(MVR)の機能を用意した。「これらのシェーディング機能の追加で、効率の良いプログラムが可能になる」と柿澤氏は説明する。また、後述するRTコアが処理するRay Tracingでこれらのシェーダー処理をパイプラインとして実施するため、その部分でも効率の高いプログラムが可能になるという。

新規に導入したシェーダ 導入で期待できる主な効果
Mesh Shading より高速で効果的なジオメトリ処理を可能にする演算ベースのジオメトリパイプライン
Variable Rate Shading motion、blur、foveatedなど別個に扱っていたシェーディングを一度に処理できるようになる
Texture-Space Sharing スクリーンスペースからのシェーディングを分離し、シェーディングの効率と再利用を向上
Multi-View Rendering 従来、右用左用それぞれで描画していたVR処理で、両画面共通部分は一度だけ描画し、右と左だけで必要な部分だけをそれぞれ描画することで、描画処理を高速にする
新規に導入したシェーダー機能の1つ「Mesh Shading」(クリックで拡大)
同じく「Variable Rate Shading」(クリックで拡大)
そして「Texture-Space Sharing」に「Multi-View Rendering」(クリックで拡大)

TuringのTensorコアはVoltaと何が異なる

 ディープラーニングに特化したTensorコアは、4×4の行列における積和演算を処理するハードウェアエンジンだ。その能力は1サイクルで128の演算を処理できる。Turingに実装したTensorコアには、FP16、INT8、INT4を組み込んでおり、それぞれの演算処理能力は、FP16で130.5TFLOPS、INT8で261TOPS、INT4で522TOPSに達する。TuringのTensorコアで実装したINT8とINT4は、VoltaのTensorコアでサポートしていない。Volta自体はINT8命令を実行できたが、これはSMで演算しており、このTensorコアの変更によってTuring実装TensorコアのINT8演算処理能力はVoltaの4倍になったと柿澤氏は説明する(FP16はVoltaと同等)。また、Tensorコアで扱える命令セットも増えている。加わったのは「8xSuperHMMA」(Matrix Multiply and Accumulate)と「16xIMMA」(Integer Matrix Multiply and Accumulate)、そして、「Int4 and 1-bit MMA」(Bit Matrix Multiply and Accumulate)だ。

4×4行列の積和演算処理イメージ。左はPascalで右はTuring。Pascalでは4×4の積和演算を1列ずつ処理するのに対してTuringでは4列を同時に演算できる(クリックで拡大)
TuringのTensorコアで追加された命令セット。「CUDA 10の開発者はかなり細かいところまでできるようになる。CUDA9ではサポートしていない」(柿澤氏)(クリックで拡大)

 柿澤氏は、GPUコンピューティング(そしてその目的がディープラーニング利用)を重視するVoltaとは性格が異なる、グラフィックス処理を重視するTuringにディープラーニングに特化したTensorコアを実装する、ひいてはFP16を実装する理由として、AIを利用するアンチエイリアシング技術「DLSS」(Deep Learning Super Sampling)を挙げる。DLSSは、ディープラーニングで得た学習成果を描画処理における補完(低解像度のデータからより高解像度の描画処理を行う場合、データの足りないピクセルの描画データを推測して補完して求める)に用いることで、線のがたつき(ジャギー)や色階調の増加、高解像度描画を可能にする。従来は、データが足りないピクセルの描画データに対して周囲の情報から「数学」的に求めていたが、DLSSでは、それまでに処理してきた描画処理の結果から適切なデータを推測して求めることでより高品位なグラフィックスを実現するとしている。

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