インテルのメタバース計画は、まず「借りる」グラフィックカードから始まる。
私たちは現在のサーバーの1000倍以上のクラスタ計算性能が必要です。編集：TSknight
最近のテクノロジー分野で最もホットな話題として、メタバースの存在は無数の企業に自社の技術的な蓄積や技術的な配置を誇示する機会を与えています。AMDやNVIDIAなどの半導体業界の巨人たちが次々とメタバースに関連するニュースを発表し、株価が急騰する中、インテルも最近ついに静かにしていられなくなりました。
最近の報道で、インテルの上級副社長兼インテルアクセラレーテッドコンピューティングシステムおよびグラフィックス部門の責任者であるラジャ・コドゥリ（前AMDグラフィックス部門のチーフアーキテクト）は、「メタバースはWWWやモバイルインターネットに次ぐ次の主要なコンピューティングプラットフォームになる可能性がある」と考えています。また、彼は「現在のコンピュータ、ストレージ、ネットワークインフラは本当のメタバースを実現するには全く不十分であり、サーバーの1000倍以上のクラスターコンピューティング性能が必要だ」とも述べています。
ラジャ・コドゥリはメタバースが現在は実現できないと考えていますが、インテルがメタバースに関連する技術に取り組むことを妨げるものではありません。プロセッサやサーバーなどのメタバースの基盤インフラを除いて、ソフトウェア分野でもインテルは新しい技術を発表しました。この技術はメタバースの基盤の一つになる可能性があるとコメントされています。
インテルのメタバース、ソフトウェアから始まる？
最近、インテルは全く新しいゲーム技術を発表しました。この技術は「Continual Compute（継続計算）」と呼ばれ、主な目的は低性能デバイスが高性能要求のアプリケーションを効果的に実行できない問題を解決することです。これにより、任意のデバイスで3Aやメタバースレベルのゲームやアプリケーションを実行できるようになります。
技術デモの中で、インテルは独立したグラフィックスカードを搭載していないノートパソコンで『ヒットマン3』を成功裏にスムーズに実行しました。今年発売された3A級ゲームである『ヒットマン3』はPCの構成要求が高く、一般的な独立したグラフィックスカードでもスムーズに実行できません。
インテルの継続計算技術の助けを借りて、ノートパソコンは同じネットワーク内の別のデバイスからそのデバイスに搭載された高性能独立グラフィックスカードを呼び出し、計算が必要なデータをネットワークを通じてそのデバイスに送信し、計算された結果をネットワークを介して取得して最終的にユーザーのディスプレイに表示しました。
聞き覚えがあるように思えますか？PCゲームに慣れたプレイヤーは、すぐにクラウドゲームやストリーミング転送を思い浮かべるかもしれません。これらの技術は現在では新しいものではありませんが、長年の間、さまざまな理由で十分に普及していませんでした。
説明しておくべきことは、これらの技術と似ているように聞こえますが、インテルの継続計算技術はアプリケーションの面で本質的に異なります。クラウドゲームやストリーミング転送は、ゲーム本体をクラウドデバイスまたは別のデバイスで実行し、ネットワークを介してゲーム画面をあなたのデバイスに転送します。
一方、インテルの継続計算技術は、他のデバイスの高性能ハードウェアを呼び出して計算に参加させ、高速ネットワークと特別なソフトウェアプロトコルを介して計算データを直接転送します。両者の違いは、前者の計算結果の変換が実際にはあなたのPC上で行われ、あなたのPCが全体の計算システムの一部であるのに対し、後者のシステムではあなたのPCは単なるディスプレイであり、あなたは「ビデオ」を見ているだけです。
ネットワーク環境が悪い場合、後者は明らかな画質のカクつきなどの問題が発生しますが、インテルの新技術はネットワークの変動などの問題に直面した際、フレーム数を減少させるなどの方法でデータ転送の要求を一時的に下げ、ユーザーのゲーム体験をスムーズに保つことができます。
さらに、デバイスを直接呼び出すため、NVIDIAのDLSS 2.0などのハードウェア専用の機能もサポートされます。これらの技術はクラウドゲームなどのストリーミング技術では実現が難しいですが、インテルの継続計算技術の助けを借りて、将来的には自分のノートパソコンでこれらの先進的なAI技術の支援を受ける機会が得られるでしょう。
さて、問題は、高性能なグラフィックスカードやプロセッサを搭載したデバイスはどこから取得するのかということです。インテルが示した答えは「同じネットワーク内の空いているデバイスを借用する」ということです。もちろん、前提として相手が「自分のデバイスが借用されることに同意する」必要があります。簡単に言えば、この機能を有効にするには二つの前提条件が必要です。一つは同じネットワーク内にいること、もう一つは相手が自分のデバイスが借用されることに同意することです。この二つの条件が同時に満たされて初めて関連機能が起動します。
理論的には、ソフトウェアプロトコルを満たすハードウェアであれば、すべて「借用デバイス」ネットワークに組み込むことができます。相手がAMDやNVIDIAのハードウェアであっても、サポートする意志があればあなたのPCが借用することができます。ただし、現在インテルが示した技術プレビューでは、インテルのプロセッサ間でのみプロトコルのハンドシェイクがサポートされており、グラフィックスカードの種類については説明がありません。
インテルが示したゲーム動画を見る限り、同等の画質で継続計算技術を使用して実行されたゲームと、ローカルで直接実行されたゲームとの間に明らかな流暢さの違いはありません。ただし、注目すべきは、インテルが実行した『ヒットマン3』の画面設定が低であり、インテルは高画質でのこの技術のパフォーマンスを示していないことです。インテルが提供した説明文書によれば、この技術はまだ開発段階にあり、現在示されているのは一つの段階的成果に過ぎません。
継続計算技術は「メタバース」の基盤の一つになる？
インテルが継続計算技術を示した後、なぜそれが未来の「メタバース」の基盤と呼ばれるのでしょうか？メタバースについて話すとき、ARやVRなどの仮想現実技術に触れざるを得ません。これらの技術の助けがあってこそ、私たちは本当の「メタバース」を実現できるのです。
しかし、ARでもVRでも、あるいはより包括的なXRでも、ユーザーにサービスを提供する前提は、ユーザーがソフトウェアが許可する性能を持つデバイスを所有していることです。VRゲームの例を挙げると、現在の普通のVRゲームを実行するには、PS4を超える性能を持つデバイスが必要であり、しかもその効果はプレイヤーに没入感を与えるには不十分です。
没入感のある体験に必要なレンダリング画面とリアルタイムフィードバックを考慮すると、現在の最高級の個人PCでもその要求を満たすことはできません。だからこそ、インテルの幹部は関連する記事の中で、私たちは計算性能を1000倍以上向上させる必要があると指摘したのです。それが本当の「メタバース」ソフトウェアの実行要求を満たす可能性を持つためです。
技術の発展の観点から見ると、将来的にはその性能要求を満たすデバイスを製造できるようになるでしょうが、初期の体積や消費電力は必ず高く、個人が持ち運ぶことは難しいでしょう。もしその時のメタバースユーザーがより簡単に完全なゲーム体験を得たいのであれば、インテルの継続計算技術を利用して、部屋の反対側に置かれた高性能PCをネットワーク経由で直接呼び出すか、ネットワークから高性能PCを借りることができます。
継続計算技術を使用する前提の下で、ユーザー自身のデバイスは一定の性能を持つ計算処理器、表示デバイス、ネットワークデバイスさえあれば、高性能ハードウェアが必要なアプリケーションを実行できます。簡単に言えば、継続計算技術はユーザーがいつでもどこでも高性能PCの性能を取得し、ゲームやアプリケーションを起動するのを支援します。そしてメタバースの世界では、この技術によりプレイヤーはより低コストでいつでも完全な体験を得ることができるでしょう。
では、インテルのこの技術はクラウドゲームなどのクラウドコンピューティングサーバーに対してどのような利点があるのでしょうか？一つは、サービスを提供する個人やサービスプロバイダーが巨大なオンラインサーバーを構築する必要がなく、関連ハードウェアを搭載したデバイスをインテルの共有ネットワークに接続するだけで済むことです。次に、ユーザーは自分に最も近いデバイスからデータを取得できるため、データの長距離転送による遅延やパケットロスの問題を最大限に改善できます。
さらに、インテルの計画によれば、この技術は将来的にネットワークレベルで計算リソースプールを構成し、Windowsなどのシステムのインテリジェントなリソース配分メカニズムを通じて計算リソースを割り当てます。ネットワークに接続されたすべての空いているコンピュータは、このリソースプールの一部となります。
ここまで読んで、小雷は「フェニックス計画」などの空いているPCリソースの利用計画を思い出しました。参加するユーザーは提供したリソースに応じて異なる程度の報酬を得ることができます。将来的なメタバースの世界では、私たちはデータ量を購入するようにリソースプールの計算リソースを購入できるかもしれません。そして、高性能ハードウェアに必要なコストや支出を負担する必要はありません。
さらに、インテルによれば、継続計算技術はメタバースに関する技術的な蓄積の一つに過ぎず、彼らは深層学習や神経ネットワークなどの技術手段を通じて、VRなどの没入型体験コンテンツの計算性能要求を低下させる方法を探求しています。
ただし、インテルも認めているように、今後5〜10年の間にチップの性能が本当のメタバースプログラムの実行要求を満たすことは依然として難しいでしょう。リアルタイムのインタラクションや超精細なリアルタイムレンダリングなどの問題は、性能やネットワークなどの基盤インフラにとって大きな挑戦です。したがって、この継続計算技術の最初の用途は、別の「クラウドゲーム」プロジェクトになる可能性が高いです。少なくとも現在のMinecraftレベルの「メタバース」ゲームでは、この技術はあまり活用されていないようです。
