もしGPUのVRAMを通常のPCメモリと同じように拡張できる選択肢があったらと想像してみてほしい。
現代ではできないが、過去にはそのような選択肢があったのだ。
90年代のGPUには、専用ソケットを介してメモリを拡張するオプションがあった
NVIDIAとAMDの現行GPUでは、VRAM容量に常に問題があり、特に最近の8GBモデルは業界に全く新しい議論を巻き起こしました。
8GBのVRAMを搭載したGPUは、数年前までは評判の良い選択肢と見なされていましたが、現代では最新のAAAタイトルを実行するには十分ではありません。
VRAMが足りなくなるようなゲーマーはいないだろうし、もし足りなくなったとしても、追加メモリをスライドさせればいい。
Running out of memory with your GPU? No problem, add some memory was easy pic.twitter.com/zsUrPzi087
— konkretor (@konkretor) July 18, 2025
簡単に答えれば、技術的な障壁からGPUに拡張可能なメモリを搭載することはできませんが、1998年にATI 3D Rage Pro GPUでそのようなソリューションが存在したことをご存知でしょうか？
90年代当時、GPUの販売で有名だった某社は、カード自体に専用のメモリスロットを搭載することで、オンボードのVRAMを拡張する機能を備えていた。
基本構成には4MBのSGRAMがプリント基板にハンダ付けされており、ユーザーはスロットを通して4MBのモジュールを追加し、最大8MBのVRAM容量にすることができた。
マリオカート64をプレイし、より高いパフォーマンスが必要な場合は、追加モジュールをスライドさせて終了することができたと想像してほしい。
現代のGPUがこのような技術を備えていれば魅力的だったが、複雑な問題がたくさんある。
GPUメーカーは、PCメモリのDIMMのようなソケット式のGDDRメモリを設計していない。
ソケット式でない理由は、GDDR7のような現代のモジュールは巨大なメモリ帯域幅で動作し、そのような速度を達成するには、適切なメモリコントローラと電源供給で複雑なPCB設計を作成する必要があるからです。
スワップ可能なVRAMを搭載することは、現代では回路を混乱させることになり、メーカーがこの問題を解決できたとしても、モジュール式メモリスロットは一般的に、より長い信号経路と追加のコネクタを必要とするため、性能が損なわれ、最適な速度が得られません。
GPUの性能は進歩しているが、一般消費者がこれらのデバイスにアクセスしやすくすることはあまり行われていない。
NVIDIAのRTX Blackwell GPUのような最新の選択肢は、一般消費者にとって入手が難しい。
さらに重要なことに、希望小売価格で購入できるモデルはまったくないため、一般的なゲーマーにとってGPUの入手は日を追うごとに難しくなっている。
スワップ可能なVRAMは現代では方程式から外れているように見えますが、分からないものです。
解説：
かつて大昔、VRAMの追加ができたGPUがあったとのことで、現代のGPUにそれが可能かどうかという話ですね。
私はこの追加VRAMの搭載が可能なGPUというのは申し訳ないですが、覚えてないです。
かなりマイナーな製品だったのかもしれません。
さて、現代のGPUでは同じことは可能なのかという点ですが、まず無理というか不可能だと思います。
理由はメモリ1チップ32bitバス幅の18-21Gbps程度の高速なものをバス幅の分だけ基盤に実装しているからです。
192bitなら6つですね。
そして、チップを取り囲むように配置されています。
これは、レイテンシやノイズ対策でしょう。
全てのメモリチップができる限りチップと均等な距離に、また近くに実装して安定して動作させるようにとのことだと思います。
このような設計になっているのは基本的にGDDRというものが高速、広帯域な動作を要求されるからだと思います。
それでもインフィニティキャッシュのような大容量キャッシュを搭載したら大幅に動作速度が上がったのは、現状のGDDR6/7メモリでも帯域不足でチップの性能が生かし切れていないからだと思います。
GPUのメモリは広帯域、高クロックが要求され、高い転送速度が求められます。
そのため、CPUメモリのようなモジュール式にして交換、拡張できるような仕組みとは馴染みません。
現状では「夢のような話」としか言いようがないですね。
それよりも、GPUの性能自体をガンガン上げてDirect Storageのような仕組みを導入してゲームのデータをシームレスに読み込んでできる限りメモリ不足を感じさせないようにするか、ニューラルテクスチャ圧縮のような仕組みを導入してGPUの演算能力をメモリの節約に使うかどちらかの方がVRAM不足を補う可能性が高いと思います。