今、最高のグラフィックカードは、これまで以上に、その純粋なパフォーマンスだけでなく、その機能によって定義されるようになっています。NVIDIAはDLSSでその基盤を築き、アップスケーリング、フレーム生成、レイトレーシングデノイザーを網羅しました。AMDもFSR 3でNVIDIAに迫っています。しかし、次世代のグラフィックカードを定義するものは何でしょうか？
DLSS 3やFSR 3といった機能が2024年にグラフィックカードを購入する際の重要な要素であることは周知の事実であり、AMDとNvidiaもこのトレンドを把握していると思われます。Nvidia、AMD、そしてIntelの次世代GPUにどのような機能が搭載されるかは既に明らかになっており、PCゲームに大きな変化をもたらす可能性があります。それはニューラルテクスチャ圧縮と呼ばれるものです。
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まずはテクスチャ圧縮から始めましょう
ニューラルテクスチャ圧縮について説明する前に、まずテクスチャ圧縮とは何かについて説明する必要があります。他のデータ圧縮と同様に、テクスチャ圧縮はデータを圧縮することでテクスチャのサイズを縮小しますが、例えばJPEGなどの画像圧縮技術と比較すると、いくつか独特な要素があります。テクスチャ圧縮では画質を犠牲にして速度を優先しますが、静的圧縮技術では速度よりも画質を優先する傾向があります。
これは重要です。ゲームテクスチャはレンダリングされるまで圧縮されたままだからです。ストレージ、メモリ、VRAMで圧縮され、実際にレンダリングされるときにのみ解凍されます。テクスチャ圧縮はランダムアクセスにも最適化する必要があり、レンダリングは必要なテクスチャに応じてメモリの異なる部分を使用します。
これは現在、ブロック圧縮によって実現されています。これは基本的に4×4のピクセルブロックをエンコードするため、「ブロック」という名前が付けられています。ブロック圧縮は数十年前から存在しています。さまざまなフォーマットがあり、モバイルデバイス向けの適応型スケーラブルテクスチャ圧縮（ASTC）などの技術もありますが、基本的な概念は変わっていません。
問題はここにあります。テクスチャは小さくなっていません。非常に精細なゲーム世界には、非常に精細なテクスチャが求められ、それらのテクスチャをデコードするためにハードウェアだけでなく、メモリやVRAMにも大きな負担がかかります。ReturnalやHogwarts Legacyのようなゲームではメモリ要件が高くなり、 Halo InfiniteやRedfallのようなゲームでは8GBのグラフィックカードでも対応が困難になっています。また、 Oodle Texture の ようなツールによる超圧縮もあります（Oodle Krakenのようなツールによるデータ圧縮と混同しないでください）。Oodle Krakenは、既に圧縮されたテクスチャをさらに圧縮してダウンロードサイズを小さくします。この圧縮はCPUで解凍する必要があり、ハードウェアへの負担が増大します。
解決策は AI を活用して問題を解決することのようです。これは現在 Nvidia と AMD の両社が検討していることであり、新しいグラフィック カードを購入する理由になるかもしれません。
神経の違い
昨年8月、NVIDIAはSIGGRAPHでニューラルテクスチャ圧縮（NTC）を発表しました。この技術は、一般的なブロック圧縮に比べて16倍のテクセルを保存できるため、テクスチャの解像度が4倍になります。これだけでは目新しい技術ではありませんが、「当社の手法は、GPUにおけるブロックテクスチャ圧縮と同様に、ランダムアクセスによるオンデマンドかつリアルタイムの解凍を可能にします」という部分は印象的です。
NTCは、小規模なニューラルネットワークを用いて、これらのテクスチャをGPU上で直接解凍します。しかも、その時間枠はブロック圧縮と同等です。概要にあるように、「これにより、ディスクストレージからメモリに至るまで、圧縮の利点を拡張することができます。」
Nvidiaだけではありません。AMDは、今年のSIGGRAPHでニューラルブロックテクスチャ圧縮について独自の研究論文を発表すると発表しました。Intelもこの問題に取り組んでおり、3Dオブジェクト向けのAI駆動型詳細度（LoD）技術を導入した際に、VRAMの限界を具体的に指摘しました。
これらはあくまで研究論文ですが、いずれもニューラルレンダリングに焦点を当てています。AIがコンピューティングの世界を席巻していることを考えると、AMD、Nvidia、Intelがニューラルレンダリングの新たなフロンティアを模索していることは驚くべきことではありません。さらに説得力のある説明が必要であれば、NvidiaのCEOであるジェンスン・フアン氏が最近のQ&Aでこの件について述べた内容をご覧ください。「ゲーム向けAIです。私たちは既にニューラルグラフィックスにAIを活用しており、少数の入力ピクセルに基づいてピクセルを生成することができます。また、フレーム間のフレーム生成も行っています。これは補間ではなく、生成です。将来的にはテクスチャやオブジェクトも生成し、オブジェクトの品質を下げても見栄えを良くすることができます。」
上昇する潮
現時点では、ニューラルテクスチャ圧縮がどのように実現されるかは予測できません。ミドルウェアに追いやられ、ゲーム起動時のロゴに埋め込まれ、誰の目にも留まらないかもしれません。特に、他にもっと有効な用途がある場合は、ゲームに搭載される機能として実現しない可能性もあります。あるいは、次世代グラフィックカードで際立つ重要な機能の一つになるかもしれません。
そうなるとは言いませんが、AMD、Nvidia、そしてIntelは明らかにこの点を認識しています。インストールサイズ、メモリ使用量、そしてゲームにおけるテクスチャの最終的な品質の間には一定のバランスがあり、ニューラルテクスチャ圧縮は開発者により多くの自由を与える鍵となるようです。もしかしたら、より精細な世界が実現するかもしれませんし、あるいはメモリ使用量を大幅に削減しながら、ディテールをわずかに向上させるかもしれません。そのバランスは開発者次第です。
明らかなメリットがあるものの、要件は依然として謎に包まれています。AMDは今のところ研究成果を発表しておらず、NVIDIAの研究はRTX 4090の性能に基づいています。理想的には、ニューラルテクスチャ圧縮（より正確にはニューラルデコンプレッション） は、幅広いハードウェアで動作する開発者向け機能となるはずです。しかし、これらの研究論文が示唆するほど重要なものであれば、PCゲームの新たなフロンティアとなるかもしれません。
少なくとも、これがこの話題の最後ではないだろう。NVIDIAのRTX 50シリーズからAMDのRX 8000 GPU、そしてIntel Battlemageまで、私たちは新世代のグラフィックカードの登場を目前にしている。これらのGPUについて学び始めると、ニューラルテクスチャ圧縮が話題に上らないとは考えにくい。
