要約:
人工知能プロセッサの普及に伴い、AI コンピューティング専用のニューラル ネットワーク プロセッシング ユニット (NPU) を搭載する PC が増え始めています。ただし、このタイプのハードウェアは現在、主にローカル AI モデル推論と画像処理に使用されており、日常的な Windows デスクトップは依然として主に統合グラフィック カードまたは独立したグラフィック カードに依存してグラフィック レンダリングを完了しています。
最近、labscommunity と呼ばれる開発チームがオープン ソース プロジェクト npu-driver を立ち上げ、かなり特殊な実験の実装に成功しました。これにより、Windows 11 は従来の GPU に依存する代わりに、NPU を通じて完全にデスクトップ グラフィックス合成を完了できるようになります。現在の実行速度は非常に遅いですが、この結果は、もともと主に人工知能の計算に使用されていた NPU が、従来のグラフィックス処理タスクの一部も実行できることを証明しています。
このプロジェクトは Apache 2.0 オープン ソース ライセンスに基づいてライセンスされており、ソース コードは GitHub で公開されています。開発チームの目標は、「もともと GPU によって完了していたデスクトップ レンダリング作業を、Windows アプリケーションとデスクトップ コンポジタを変更せずに NPU に完全に転送できるか?」という疑問を探ることです。
この目標を達成するために、開発者は、Windows デスクトップ ウィンドウ マネージャー (DWM) によってグラフィック カードに最初に送信されたグラフィック操作をインターセプトし、これらの操作を NPU が処理できるコンピューティング タスクに変換する特別なディスプレイ ドライバーを設計しました。
Windows アプリケーションは引き続き従来の方法で実行されます。メモ帳、ファイル エクスプローラー、スタート メニュー、Microsoft Edge、およびその他のウィンドウは、NPU に特別に適応させる必要はありません。実際に変わったのは、基礎となるグラフィックス処理パスです。もともと GPU によって実行されていたデスクトップ合成タスクが NPU に再割り当てされました。
具体的な実装に関しては、npu ドライバーはカスタム Direct3D 10 ユーザー モード ドライバーを使用して、グラフィックス操作をフレーム データのバッチとして記録します。その後、これらの操作がインテル NPU に渡されて、OpenVINO および専用の SHAVE コンピューティング コアを介して処理されます。このシステムは、頂点処理、テクスチャ サンプリング、レイヤー ブレンディングなどの従来のグラフィックス操作を担当する独自のラスタライズ処理モジュールも実装しています。
現在、このソリューションは Intel Panther Lake プロセッサを搭載したラップトップでテストされています。 Panther Lake は第 5 世代 NPU アーキテクチャを使用しており、関連プロセッサの NPU コンピューティング能力は 45 ～ 50 TOPS に達します。
しかし、実験結果はパフォーマンスという非常に明白な問題も明らかにしました。
npu ドライバーの現在のデスクトップ更新速度は 1 秒あたりわずか 2 ～ 3 フレームであり、テストによっては 0.6 フレームに達する場合もあります。比較すると、標準の Windows デスクトップは通常、1 秒あたり 60 フレーム以上で動作します。ゲームに関係なくても、ウィンドウを移動したり、エクスプローラーを開いたり、タスクバーを操作したりするだけでも非常に遅くなることがあります。
言い換えれば、このソリューションは現在、NPU が完全なデスクトップ グラフィックス合成タスクを実行できることを証明していますが、日常使用に必要なパフォーマンス レベルには程遠いということです。
開発者はリフレッシュ レートを 1 秒あたり 30 フレームに高めることを目指していますが、その目標にはまだ程遠いです。
実験中の重大な障害を回避するために、開発チームは自動ロールバック メカニズムも設計しました。 NPU ドライバーでエラーが発生した場合、またはユーザーが積極的に切り替えを要求した場合、システムは統合グラフィックス カードまたは独立したグラフィックス カードを再利用してグラフィックスのレンダリングを完了できます。ただし、この回復メカニズムにはまだいくつかの制限があります。一部のテストでは、すべてのアプリケーション ウィンドウの位置を完全に復元できませんでした。
プロジェクト開発者は、npu-driver は現時点では単なる研究プロトタイプであり、消費者向けの成熟した製品ではないと強調しました。特定の Intel Panther Lake ハードウェア、互換性のある NPU ドライバー、および追加の開発ツールが必要です。一般のユーザーは、単純にインストールして、GPU なしで Windows 11 システムを実行することはできません。
この実験の重要性は、実際には NPU がグラフィックス カードを置き換えることができることを証明することではなく、最新のプロセッサ内でさまざまなコンピューティング ユニットの作業を再分散する方法を検討することです。
今日の CPU、GPU、NPU にはそれぞれ異なる設計目標があります。 GPU は大規模な並列グラフィックス コンピューティングに優れていますが、NPU は行列演算とニューラル ネットワーク推論用に特別に最適化されています。 NPU にデスクトップ レンダリング タスクを引き受けさせるということは、開発者が従来のグラフィックス処理プロセスをニューラル ネットワーク コンピューティング ユニットに適したタスクに再変換する必要があることを意味し、それ自体が非常に複雑なプロジェクトになります。
ただし、将来的に処理効率が大幅に向上する場合、NPU は元々 GPU によって実行されていた軽量デスクトップ タスクの一部を引き受けることができるようになり、それによって GPU リソースがゲーム、ビデオ処理、またはローカル AI 推論のために解放される可能性があります。
現時点では、npu ドライバーが真に実用化されるまでにはまだ長い道のりですが、興味深い技術検証が完了しました。Windows 11 デスクトップは、従来の GPU を介して合成レンダリングができるだけではありません。最新のプロセッサの NPU もこの作業を引き継ぐことができますが、この段階で支払うパフォーマンスの代償はあまりにも大きくなります。
詳細:
https://github.com/labscommunity/npu-render
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