SIGGRAPHとHPG 2025で、Intelは内蔵GPUとディスクリートGPUのビジュアル忠実度とパフォーマンスの改善について語った。
Intelは内蔵GPUのビジュアル画質と性能の拡大に注力、Arc B580のパストレースによる1兆トライアングルのデモを披露、レイ再構成ライクなデノイザーで30FPS@1440Pで動作
内蔵GPUまたはiGPU（統合GPU）は長い道のりを歩んできた。
ほんの10年前まで、iGPUはメディアやビデオ用途に使われており、iGPUでゲームをするのは良くないと誰もが知っていた。
しかし、ここ数年で大きく変わった。
ほとんどのiGPUは、エントリーレベルのディスクリートGPUの性能を快適に提供できるようになり、Intelはこれらのチップのビジュアル忠実度と性能の拡大にさらに注力する予定だ。
dGPUにも追加されるであろう次世代iGPUのこれらの目標を達成するために、ブルーチームは以下のことに注力しています：
- パストレーシングの効率改善
- ニューラルグラフィックス
- 新しい物理ベースのエフェクト（蛍光など）
最初の目標は、iGPUを搭載した低消費電力デバイスで、パストレーシングのような忠実度の高い視覚効果を実現することです。
パストレーシングはコストがかかり、シミュレーションに多くの光子パスを使用します。
これらのパスを注意深くサンプリングしたとしても、ノイズ除去する必要があり、GPUリソースに余計な負担をかけることになります。
解決策は、10倍の視覚的品質を向上させるリサンプリング・インポータンス・サンプリングです。
以下は、この品質向上の実現方法である：
SIGGRAPH 2025に採択されたこの研究は、Resampled Importance Samplingを強化することで、リアルタイムのパストレーシングを改善している。 サンプルはローカルヒストグラムに整理され、アンチテーゼパターンによる準モンテカルロサンプリングが採用され、最小限のオーバーヘッドでノイズを低減する。 ブルーノイズと組み合わせることで、この方法は視覚的品質を大幅に向上させ、最大10倍の改善結果を達成する。
この研究は、Cyberpunk 2077のようなAAAゲームで使用されている技術の現状を改善し、ハイエンドの体験を私たちの低電力ハードウェアに近づけます。
多くの課題にもかかわらず、私たちは、初期の探索と単純なシーンの再構築から、アニメーション化された木々、植生、葉、さまざまなマテリアル、ダイナミックな影と照明条件を特徴とする非常に困難な大規模なJungle Ruinsシーンまで、長い道のりを歩んできました。
Intelより
Intelはまた、オープン・イメージ・デノイズ2を紹介しながら、次に来るものについて話している。
興味深いことに、IntelはAIアクセラレーションによるレイトレーシングにも注力している。Intel Open Image Denoiserライブラリは、そのオープンソースの性質により非常に人気があり、第2版では、すべての主要GPU（Intel/NVIDIA/AMD）にまたがる最適化されたクロスベンダーサポートを新たに導入している。
Intelはまた、ビジュアルとパフォーマンスを向上させるニューラルネットワーク・アーキテクチャを採用する次期バージョンの開発にも同時に取り組んでいる。
同社は最近、Intel Arc B580 GPU上で1440pで動作し、安定した30FPSを提供する「Path Tracing a Trillion Triangles」デモを公開した。
性能と画質は、パストレーシングの各段階におけるレイの数に比例する。
計算機とメモリーのトラフィックを節約するために、我々は1sppを使用し、すべてのバウンスで1本のレイを使用します。パストレーシングの確率的性質のため、レンダリング画像には大きなノイズがあります。各ピクセルは単一のランダムな光路によって決定されるため、特に間接照明、コースティクス、ソフトシャドウなどの複雑な照明シナリオでは、明るさと色に極端な変動が生じます。ノイズを除去し、ディテールを再構築するために、時空間ジョイント・ニューラル・デノイジングとスーパーサンプリングモデルを使用します。
Intel経由
以下は、このデモの主なハイライトである：
- リアルタイム性能を達成するためにパストレーシングのコストを削減することは重要な課題であり、産業界と学界の両方で活発な研究分野です。この一連のブログ記事では、Intel Arc B580 GPU上で、1440pで30FPSを達成した、アニメーション化された1兆三角形のJungle Ruinsシーンのリアルタイム・パス・トレーシングに関する実用的な発見を共有します。
- このブログシリーズでは、1ピクセルあたり1サンプル（1spp）のノイズ除去とスーパーサンプリングの実用化、ビジュアル品質評価に使用したメトリック、1兆インスタンス化された三角形で構成される高複雑度シーンでのアニメーションの処理、コンテンツ作成のトレードオフ、パフォーマンスに焦点を当てています。
興味深いことに、Intelは時空間ジョイント・ニューラル・デノイジングとスーパーサンプリングモデルを使って、ディテールを再構築し、ノイズを除去しようとしているようだ。
これは、DLSS 3.5で初めて採用され、その後DLSS 4でも採用されたNVIDIAのRay Reconstructionや、AMDのFSR Redstone技術向けのRay Regenerationによく似ている。
- 微細なテクスチャのディテール - デノイザーは一般的に、平均化を好む損失関数を使用して目に見えるノイズを減らすように最適化されているため、より滑らかな結果を生成する傾向があります。その結果、特にモデルが高周波ノイズと実際の信号を区別できない場合、より細かいディテールが失われる可能性があります。
- ちらつき - 1つのノイズ除去されたフレームはきれいに見えるかもしれませんが、フレーム間の小さな不一致は、時間の経過とともに目に見えるちらつきにつながります。このような不一致は、照明の変化、動き、またはモデル自体の時間的コンテキストの欠如によって発生する可能性があります。適切な時間的ロスは、モデルが出力を安定させるように促しますが、積極的に使用すると、ゴーストのアーティファクトが発生してしまいます。
- モアレパターン - 高周波数のディテールがアンダーサンプリングされ、シーンのディテールとピクセルグリッドの間に干渉が発生すると現れます。その結果、シーンには存在しないが、解像度やサンプリング精度が不十分なために現れる波状のパターンが発生する。これに対処する1つの方法は、このようなアーチファクトをよく引き起こすテクスチャや構造を持つ、より多くのサンプルでモデルをトレーニングすることです。十分に多様で代表的なトレーニングデータがあれば、モデルはノイズ除去中にこれらの問題を解決するように学習します。
- 影の再構成 - 影は、モーションベクトルやガイドバッファにサポート情報がない場合、ノイズ除去器にとって本質的に厄介なものです。このモデルは、ノイズの多いカラー入力のみに依存しています。異なる照明条件やアニメーションを使用したトレーニングサンプルを導入すると、モデルが徐々にシャドウをより効果的に再構成できるようになることがわかります。
- 非閉塞 - 私たちのモデルの最も困難な側面の1つは、非閉塞の処理です。これは、前のフレームでは隠されていた領域が、カメラやオブジェクトの動きによって現在のフレームでは見えるようになることで発生します。これらの新しく見える領域は、以前にノイズ除去されたフレームからの情報がないため、再構成が困難になります。一貫したパターンがないため、モデルの一般化が難しくなり、ゴーストアーチファクトが発生することもある。他のアーチファクトと同様に、多様で代表的なトレーニングデータを追加することで、この問題を軽減することができます。
- 反射 - 影と同様に、反射モデルの再構築はノイズの多い色入力のみに依存します。補助バッファに最初の非スペキュラーヒットを提供することで、特に鏡のような表面の場合、反射の品質を大幅に向上させることができます。
Intelより
Intelによれば、TSNCは通常のBC6圧縮と同等かそれ以上のパフォーマンスを、テクスチャメモリフットプリントの数分の一で実現する。
Compusemableのボーナスビデオでは、NTCがどのように見栄えの良いテクスチャを実現し、VRAM使用量を削減するかを紹介しています。
Intelによるデモやブログの投稿は、同社が次にどこへ向かおうとしているのかを私たちに教えてくれる。
Intelは、私たちが過去から知っているIntelではない。
未来に備え、GPUセグメントで驚異的な革新を遂げつつある、まったく別の存在だ。
Xe2のようなアーキテクチャーは、エントリーレベルのディスクリートGPUセグメントでも、統合スペースでも、Intelが強力な競争相手であることを示している。
これらのイノベーションにより、Intelは統合GPUセグメントを想像を絶する高みへと導くことができる。
解説：
Intel、SIGGRAPHとHPG 2025でパストレーシングとレイ再構成相当の技術を説明
AMDもそうであるようにIntelも必死にNVIDIAのAI技術をフォローしています。
特にゲームに関してはリアルタイムレンダリングにAI技術を応用して画質を上げたり性能を向上させたりしています。
基本的にNVIDIAの技術が発表されてから、AMDは1年遅れで、Intelは1世代2年程度遅れて実装しています。
Intelの場合、ハード的な性能がAMD、NVIIDAの約一世代遅れになっており、こちらはどこかで帳尻を合わせるのでしょう。
IntelのAI技術のフォローはかなり早いですが、やはりどこかの段階でハード性能を上げていかない限り、市場での存在感を高めることはできないと思います。
理由はPC市場、特に自作市場ではパーツごとに厳しく性能が問われるからです。
ゲーム性能が高ければAMDのように一部AI技術が使われていなかったとしても評価はさほど(?)落ちませんが、性能が振るわなかった場合はその限りではありません。
この点に関してはIntelはどこかの時点で1世代分のビハインドを挽回しなくてはならない時が来ると思います。
Intelが先行2社に追いつくまで3-5世代といっていましたが、最近の動向をみると、やはり最低でも5世代10年はかかるのではないかと思います。
B770がすぐに発売されなかったのはなかなか厳しい状況なのかなと思います。