GPU Technology for CG/AI

本コラムは、GPUを活用したCGやAIに関する研究・最新技術について、第一線でご活躍されている方々にご協力いただき執筆いただきます。
2020年4月からスタートしました。2ヶ月に1回のペースで掲載予定です。

知識の向上や業務にお役立ていただけましたら嬉しいかぎりです。

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GPUの起源と進化

柿本正憲
東京工科大学教授、プロメテックCGリサーチ研究員

シリンダーマッピングによる実時間表示例

2021年3月

GPUの源流は、1982年に発表されたジオメトリーエンジン（Geometry Engine）です。
本稿ではGPUがどのように誕生し進化したかを振り返ります。筆者は ……

ハード、ソフトの両方を業務とし、技術製品開発者と顧客との橋渡しをした者の視点で、多少の人間ドラマも交えて、GPUの発展を振り返ってみたいと思います。

著者紹介

東京大学工学部電子工学科卒業後、富士通研究所、グラフィカ、ノバ・トーカイ、日本シリコングラフィックス（現日本SGI）、シリコンスタジオを経て現職。この間、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了、情報処理学会グラフィクスとCAD研究会幹事・可視化情報学会理事等を歴任。
所属：東京工科大学メディア学部メディア学科、大学院メディアサイエンス専攻／教授、メディア学部長

AlphaGo とその後

北岡伸也
Dwango Media Village

MuZero の構成

2020年12月

Google DeepMindによって開発されたコンピューター囲碁プログラムであるAlphaGo（アルファ碁）が、2016年３月のイベントで人間を超える強さを示したことは、大きな衝撃を持って世界に伝えられ、人工知能技術に注目をあつめる契機となりました。

しかし、AlphaGoに関連する技術が、そこから現在に至るまでにどのような進展をとげてきているかについて、よく知っている非専門家の方はそう多くないのではないでしょうか。

著者紹介

2010年に大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻を修了、博士（情報科学）。
現在は株式会社ドワンゴニコニコ事業本部 MLエンジニアリング部 (Dwango Media Village)
マルチメディア・エンジニアリング・セクションでマネージャーを務めている。
2017年度より人工知能学会の編集委員、2020年度より画像電子学会の編集理事。

CUDAを用いたシンプルなパストレーシング

岩崎慶
和歌山大学システム工学部准教授、プロメテックCGリサーチ研究員

カーネル関数renderの実行例
（すべて光沢反射として生成した画像）

2020年10月

近年では、NVIDIAの RTX Technology や Microsoftの DirectX Ray Tracing など、GPUを用いた高速なレイトレーシングが実装・開発されており、次世代の3Dグラフィクス技術として注目を浴びています。

本稿では、物体を球のみに限定し、NVIDIAの並列プログラミングモデルであるCUDAを用いて、画像を生成する手法について解説します。

著者紹介

1999年東京大学理学部情報科学科卒業
2001年同大学大学院新領域創成科学研究科博士前期課程修了
2004年同大学大学院新領域創成科学研究科博士後期課程修了
同年和歌山大学システム工学部情報通信システム学科助手
2007年同講師
2009年同准教授．科学博士．主としてコンピュータグラフィクスに関する研究に従事

流体シミュレーションの応用

土橋宜典
北海道大学大学院情報科学研究院教授、プロメテックCGリサーチ副所長

風切り音の数値解析

2020年08月

CGを用いてリアルな映像を生成するためには、色と動きをリアルに再現しなければなりません。
前回は色の計算方法に関して紹介しました。本稿では、もう一つの要素である動きについて私たちの研究を紹介します。

表題にもあるとおり、私たちは流体シミュレーションを応用した映像生成手法について研究しています。
流体の動きは複雑で、シミュレーションの難易度も高いものですが、CGによって流体を再現できれば迫力のある映像表現を実現できます。

著者紹介

1992年広島大学工学部卒業．1994年，同大大学院工学研究科博士課程前期修了．
1997年同大博士課程後期修了．同年，広島市立大学情報科学部助手．
2000年北海道大学大学院工学研究科助教授．
2004年同大大学院情報科学研究科助教授．
2008年同大大学院情報科学研究科准教授．
2020年同大大学院情報科学研究院教授．工学博士．
主としてコンピュータグラフィックスに関する研究に従事．
Eurographics Best Paper Award，芸術科学会国際CG大賞特別賞，文部科学大臣表彰科学技術賞他．

GPUを用いた高速レンダリング

土橋宜典
北海道大学大学院情報科学研究院教授、プロメテックCGリサーチ副所長

GPUを利用した散乱光の計算原理

2020年06月

CGはリアルな画像を生成することを軸として発展してきました。
レイトレーシング法やラジオシティ法は代表的な二大手法と言えるでしょう。

しかし、画像のリアリズムが向上するにつれて計算時間は指数関数的に増加していきました。
そこで脚光を浴びたのがGPUです。
当初はGPUとは呼ばず、グラフィックスハードウェアと呼ばれていました。

著者紹介

GPUを基盤としたCG/AIの技術進化

西田友是
東京大学名誉教授、プロメテックCGリサーチ所長

2020年04月

最近のIT業界では、人工知能（AI）、コンピュータグラフィック（CG）,　仮想現実（VR）、ビッグデータ、IoT、人型ロボット、ディープラーニング、スーパーコンピュータ、クラウドコンピューティングなどのキーテクノロジーが注目されています。
特にAIは、大学生や産業界で重要さが増してきており、AI教育を受けていれば給与がいいとか、起業ができるなど話題に尽きないこの頃です。
AIとCG研究はともに1960年初頭に始まりました。