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モルガンスタンレーは試作的なGPU技術の成果を理解が出来ずにnVidiaの評価を下げた

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ご存知のようにアーリーアダプターをターゲットとした製品と市場を混乱させる可能性のある製品によって「Bleeding Edge」という言葉が作り出されました。

※ アーリーアダプターとは新たに現れた革新的商品やサービスなどを比較的早い段階で採用・受容する人々のこと。「Bleeding Edge」とは試作段階にあるという意味ですが、ここでは固有名詞として扱っています。

それは、評価対象の製品が現在主流の製品と恐らく少し違っていることを意味しています。

モルガンスタンレーは最先端のRTXシリーズの評価において、硬直的な思考と関係する基礎技術に対する理解の不足によってRTXシリーズがまだ試作段階であるという点を全く理解できなかったのが印象的だ。

彼らは従来と違った製品の性能を見て「失望」という結論に達したが、RTXの新機能は従来の性能を向上させる機能を含んでおり、その2/3はいまだ利用可能ではなく、これが実際の性能だった場合はこの評価はそれほど的外れではない。

しかし、これはAMDに$11ドルの価格予想を設定したときと同じであり、のちに大幅に見積もりを修正しています。

RTXシリーズの最終的な性能と機能のほとんどがまだ発揮できない状態のため、モルガンスタンレーの解説はよくても誤解、最悪の場合は不正確といったところです。

モルガンスタンレーのアナリストは怪しげな水晶玉にアクセスできるように見える。

なぜなら、現在私たちはnVidiaがRTXとDLSSに対応してくれるのを待っている状態だからだ。

彼らはこの怪しげな水晶玉と相談して、既にRTXシリーズには価値が無いと結論を出した。

この怪しげな水晶玉がAMDの業績予測の役に立たなかったのは残念だ。

モルガンスタンレーがAMDの評価で犯した間違いは最先端企業が連合を組んでいるPC業界の微妙な変化と技術的な理解が不足していることが原因でした。そしてそれは今まさにnVidiaで繰り返されています。

私たちが1-2年前にEPYCについて話をしていた時、アナリストは誰もそれを知りませんでした。そして、AMDの株価が$6でも高すぎると分析していました。

Turingが大きな成功もしくは失敗と判断するためのデータは現時点では存在しません。

だから私はここに問題を提起します。

nVidiaのTuringはPascalを置き換えるものではありません。

彼らには競合が存在していないため、Pascalを置き換える必要はなく、すでにそれらを持っている場合は、勝つ必要はありません。

その代わりに高い小売り価格を設定して、Padcalの上位モデルとしてラインナップに追加しました。

nVidiaがこれほど高価なカードのラインナップが許されると思っているのは古いグラフィックカードにはなかった二つの新しいエンジンをサポートしているからです。

実際、スプライトベースの(2D)グラフィックスから3Dラスタライズされたグラフィックスに進化して以来Turing以上の設計上の機能拡張はありませんでした。

Pascalは従来のGPUと同じようにシェーダーエンジンのみを含んでいますが、TuringはレイトレーシングとAI(Tensor)コアの二つの新しいエンジンタイプが含まれています。

これはPCゲーム業界に大きな影響を与える可能性があります。

 

主な利用不可能な機能:RTX

モルガンスタンレーはなぜRTXシリーズの名前がRTXとなったのか疑問に思っていないようだが、今は無効になっているが名前にふさわしい機能を持っているラインナップに判断を下すことがふさわしいかどうか疑問に思ったかもしれない。

この10年の映画のCGの様にゲームの映像が見えないのはなぜなのか不思議に思うかもしれない。

その理由は現代のゲームはラスタライズで表現されているが、映画はレイトレーシングで表現されいるからです。

それは平均的な一般人が手で書いたものと印刷したものの違いと同じです。

熟練した芸術家はかなり正確に表現することが出来ます(これはラスタライズが目指すものと同じです。)しかし、プリンタなら常に数学的に完全です。

レイトレーシングの3Dモデルは完全な画像ですが、ラスタライスされたものは他のゲームの画像と同じように見えます。

レイトレースされた側2011年の時点で2時間47分かかりましたが、ラスタライズされた側(GPUはGTX580)は2011年の時点で47秒で出力されました。

フレーム当たりの秒数ではなく、秒数当たりのフレームが必要とされるゲームでラスタライズが好まれる理由です。

これはnvidiaが主張していることで変わります。nVidiaはゲームでリアルタイムでレイトレース出来ると言っていますが、これには最低でも30FPSは必要です。

nVidiaがこれらの主張を一部でも満たすことが出来るとすれば、それはゲーミングにおける大きな変化であることは言うまでもありません。

これがこの製品を「失望」と呼ぶ前にRTXがどのようになるのかを待つ必要がある理由の一つです。

こうしてみると最初のiPhoneが市場に出回っていた様々なキーボード付きの携帯電話と比べても大したことはないと評価されたことと同じだ。

最初のiPhoneは市場を変え、三代目のiPhoneをほとんどの人が手にした。

これはnVidiaがこれからやろうとしていることだ。

これが起きるためにはゲーム開発者が自分のゲームに新しい技術を取り入れ、一旦それが起きると、宣伝されている通りの性能を発揮します。(それはあなたが求めているはずの真の質問でしょう)

TuringはnVidiaがこのRTX以降のポストAI GPUの普及させることが出来た場合のみ成功とみなすことが出来ます。

同社がやろうとしていることが成功すればシェードエンジンだけを持つGPU(キーボード付き携帯のような)は同じものとしては比較できなくなります。

彼らがゲーム市場を独占しているということを考えればこれは決して達成不可能な目標ではありません。

 

現在利用できない機能 AI(Tensor) / DLSS

それでは、このAIコアについて説明しましょう。

nVidiaのTuring GPUにはTensorコアも含まれています。

Tensorコアはグラフィックスの別の面を向上させるように設計されています。

RTXは品質をターゲットにしていますが、Tensorコアは速度をターゲットにしています。

Tensorコアは非常に便利なものです。

誰もがAIの深層神経ネットワークを訓練して画像分解能CSIスタイル(強化・強化・強化)を向上させられると考えており、それが実現するのは時間の問題と思われていました。

※ 画像分解能CSIスタイルとはnVidiaが特許を取った映像の揺れ、暗さ、ノイズ、不明瞭さを即座に除去する技術です。

同じ手法がGPUに適用されて負荷が軽減されて、まるで魔法のように理論的なピーク性能を上回ることが出来るようになりました。

この発想はnVidia HQのスーパーコンピューター上で二つのゲームのインスタンスを実行することです。1つは1920X1080、もう一つは3840X2160です。

AIの深層神経ネットワークは1920X1080のグラフィックスが3840X2160にどのようにマッピングされるかを習得するように訓練されます。

この情報はnVidia RTXの所有者がダウンロードして1920X1080から3840X2160までのネイティブに実行されるゲームのアップスケーリングに使用できます。

他のアップスケーリング機能とは違いこれは真のアップスケーリングです。4Kでネイティブに動作するゲームと事実上区別がつきません。

RTXと同じようにこの機能はゲームのタイトルではまだ有効になっておらず、単独では意味のないデモしか存在しません。

これにより、nVidia RTXの所有者は他の方法で実現可能な約二倍の性能を達成することが出来ます。

言うまでも無く、これは現時点でのnVidiaの約束事ですが、これが実現されるかされないかの結果が前にRTXに結論を出すことはお勧めできません。

これを実現するハードウェアはRTX GPU内部に存在しており、nVidiaが(ネットワーク接続を使って)ゲーム性能をいずれ大幅に向上させることが出来るようになるでしょう。

貴方はインターネットからGPU(の処理を)ダウンロードできないかもしれませんが、これは間違いなく次善のものです。

モルガンスタンレーのアナリストはRTX2080Tiのシェーダー性能(DLSS無し)をGTX1080Tiと比較してGTX980TiからGTX1080Tiで見られたような性能ジャンプが無かったことを嘆いています。

もちろんGTX980TiからGTX1080Tiは製造プロセスのジャンプ(28nmから16nm)と設計のアップグレードであり、GTX1080TiからRTX2080Tiはほとんどが単なる設計のみのアップグレードです。(12nmは本質的には16nmの拡張です。)

それでもnVidiaが未知のもので市場を混乱させたくなければ伝統的なシェーダーでダイを覆い、同様の結果を達成することが出来たでしょう。

もちろん、ゲームの性能を向上させるだけならばこうしたTensorコアを使うことが唯一の方法ではありません。

世界中の学生や研究者はPascalよりもはるかに多くのモデルを学習し、(AI深層学習の)神経網を鍛えるためにRTXカードを利用できるでしょう。

彼らにとってRTXは非常に安価です。

 

本当に注意すべきこと:モルガンスタンレーはこの点に関してよい仕事をしなかったので、ここでnVidiaの本質的な欠点を指摘します。

実際にはこれは最先端の製品であって最初のiPhoneの様にそれは完全ではありません。

実際、RTXとDLSSの現実世界での性能を見ずにnVidiaの評価を下げるのは全くの愚かなことだと思いますが、全てのテストが終わるまでvalue-oriented consumerが購入するのはお勧めできません。

※value-oriented consumerとはイノベーター理論におけるアーリーマジョリティ以降の消費者の全部またはいずれかと思われる。

アーリーアダプターは最高の技術を購入したいと考えており、そうすることで一定のリスクを冒すことになります(私たちは皆さんが思っているよりnVidiaがゲーム市場を完全に支配しているとは思ってません) この事実はRTXシリーズのGPUでは変わらないでしょう。

毎年最上位のGPUにアップグレードするのに大金を費やさないほとんどの方はDLSSがどんな風になるかを待ってみて、それが価値がある場合にのみ飛び込むことをお勧めします。

代わりに彼らはPascalを手にすることが出来るでしょう。それは今やずっと安価で非常識な価値を提供するでしょう。

これが彼ら(PascalとTuringを比較するというモルガンスタンレー)の意見が非常に反動的で合理的でないと私が思う理由です。

RTXを買う余裕のないゲーマーはどうするでしょうか?AMDでしょうか?いいえ、彼らのほとんどはPascalに行くだろう。

Turingの唯一の本当の代用品がnVidia(Pascal)になるという事実は基本的に知っておくべきことです。

AMDはRX580の存在する非常に特殊な価格帯でのみ競争力がありますが、それはGPU購入の意思決定において、無視できる程度のものです。

私がnVidiaの株価を見るときの最大の注意点は暗号通貨市場が崩壊した後、強力な推進装置を失ったということです。

AMD(マイニング市場では神のような存在だった)ほど影響は出ませんでしたが、ほぼ確実に収益に影響し、Jensen(nVidiaのCEO)が甘いお菓子のような記録的な四半期の業績を続けることが出来るかは分かりません。

RTXシリーズが成功すれば多くの未来が待っていますが、それはRTXとAIを使ってみないとわからないことであり、最初のRTXとDLSSペースのタイトルがどうなったかを見てからこれを判断すべきでしょう。

※ 残念ながら私たちは水晶玉へのアクセス権を持っていませんので、これらのタイトルが出るまで待たなくてはなりません。

ソース:wccftech - Morgan Stanley’s Failure To Comprehend Bleeding Edge GPU Tech Results In NVIDIA Downgrade

 

 

以上です。

いやあ、疲れました。多分かなり誤訳やニュアンスの違いが含まれていると思います。

あくまで参考程度にしてください。

翻訳ではDLSSが画像処理に必要な「何か」をネット上からダウンロードしなければ機能しないという風に読めるのですが、これ本当なんですかね。

翻訳していて「あれっ」と思いました。

→2018年9月25追記 コメントでご指摘頂きました。記事の説明のままであっています。

DLSSがこのような仕組みで動作しているということも初めて知りました。

私はIm〇ressなどで活躍されているスーパーテクニカルライターの皆さんほど技術に詳しいわけでも英語力が高いわけでもありませんので、もし英語と技術的知識に堪能かつ造詣の深い方が間違いを指摘していただけるなら有難いです。

よろしくお願いします。

ご指摘をしていただける場合は、翻訳の間違いとご自分の意見とを明確にわかるようにしていただけると幸いです。

一応私のへぼ翻訳に間違いがないと仮定して話を勧めます。

今まで述べてきたことからRTXとDLSSはまだ真の能力を発揮にしていないということになります。

RTXはそうでしょうが、DLSSもこのような仕組みになっているとは知りませんでした。

上の文章を読むとPascalも生産し続けるように見えるのですが、本当のところはどうなのでしょう。

このRTXとDLSSが成功したかどうかという「未来」がいつ頃を想定しているのかというのははっきり書いてません。

FF15などDLSS対応タイトルもかなりありますので、一応、結果は出ているように思うのですが・・・

またRTXシリーズをお持ちの皆さんはDLSS対応タイトルを動作させるときにネット上から何かをダウンロードしていますか?

マニュアルにそのように書いてあるんでしょうか?

DLSSに対応しているタイトルはDLSSを動作させるための学習データを内蔵しているという理解でよいのですかね。

その場合はいちいちネットにアクセスしなくても機能することになります。

これが本当なら凄いなと思いますが・・・

DLSSの動作の仕組みがFullHDと4Kのレンダリングを比較して学習しているというのも知りませんでした。

論理的な速度を超えているという指摘も海外の記事でありましたが、確かにこういう仕組みならば理論的な限界値も超えられるのかなと思います。

著者のプロフィールを見てみましたが、愛好家という肩書ではっきりしたことは分かりませんでした。

コメントを見るとかなり否定的な意見が付いています。

「モルガンスタンレーの評価は正しい」ということです。

欧米でもRTX2000シリーズの新しいフィーチャーについては賛否両論のようですね。

「RTX2080Tiは単に高価なだけのGTX1080Tiである」という意見もあります。

凄い微妙でセンシティブな話題をさらに怪しげな翻訳をしてしまい、ちょっと後悔しました。

こんな風に賛否両論の意見が付いているトピックであると解釈してください。

一応日本のテクニカルライターさんの書いている記事を幾つか読んでみましたが、このライターさんの言っていることを裏付ける内容は確認できませんでした。

 

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