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駆け出しエンジニアの気ままにブログ

このブログでは、駆け出しエンジニアの私が興味をもったトピックについて不定期に発信しています。

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【レポート】第19回文化庁メディア芸術祭に行ってきたのでまとめてみる。  

JPmediaArt

文化庁メディア芸術受賞作品展に行ってきたので、今回はそのレポートです。

「文化庁メディア芸術祭」はアート、エンターテインメント、アニメーション、マンガの4部門において優れた作品を顕彰するとともに、受賞作品の鑑賞機会を提供するメディア芸術の総合フェスティバルです。

今年度の文化庁メディア芸術祭(※)では、世界87カ国・地域から過去最多となる4,417 の作品が寄せられたそうです。
※ 2016年2月3日(水)から2月14日(日)まで、東京・六本木の国立新美術館を中心に「平成27 年度[第19 回]文化庁メディア芸術祭受賞作品展」を開催。

アニメやエンタメ、マンガを文化として位置付け、活性化させていく試みはとても素晴らしいと思います。

個人的には「2.5次元マスク」、「Dark Echo」、「台風のノルダ」、「かくかくしかじか」、「機械仕掛けの愛」あたりが気になりました。

ただ、少し純文学的な作品が多かったような気がするので、大衆文学的な作品ももっと評価されても良いのではないかなと思ったりもしました。

以下、それぞれの大将作品を備忘録としてまとめておきます。

詳細は文化庁メディア芸術祭のWebページの内容を参照。


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アート部門:Shades of Grey
本作は、プログラミング言語を使用した、コンセプチュアルであると同時に視覚的な作品で、額装した6枚のシートで構成される。
作者は、過去30年間に学んださまざまなプログラミングの言語やソフトウェアを用いて、50段階の灰色のグラデーションでできたまったく同じ画像を制作した。
タイトルはオンライン小説として発表され、後にベストセラーとなった『Fifty Shades of Grey』という大衆小説を参照している。
かつて広く普及していた数々のソフトウェア・ツールは、現在ではそのほとんどが使用されなくなっている。コンピュータ産業においてもデジタルアートにおいても、前時代的になることへの恐れはつねにつきまとう。作者は、それらのプログラミング言語の一つひとつと旧友のように接し、それを最新の機械のなかに取り込み、新しい外貌やエネルギーをもたせて再活性化した。
これまでに開発された異なるテクノロジーが盛衰してきたさまを可視化する作品である。

エンタメ部門:正しい数の数え方
本作は、子どもたちのための音楽劇であり、人形劇+演劇+アニメーション+演奏といった複数の表現で構成される、観客参加型の作品である。
2015年6月、フランス、パリのデジタル・アートセンター「ラ・ゲーテ・リリック」の委嘱作品として上演された本作は、1900年のパリ万国博覧会が舞台となっている。
公演のため日本からパリを訪れた「川上音二郎一座」が、万博のパビリオン「電気宮」に現われた「電気神」が観客にかけた呪いを解くため、「正しい数の数え方」を求めて旅へ出る冒険物語である。
古来から存在する人形劇というアナログな手法と、インタラクティブなテクノロジーが随所で融合し、物語は展開していく。同年に東京で行なわれた公演では、作者率いるバンド「ワッツタワーズ」の生演奏も加わり、より挑戦的な試みが行なわれた。
舞台芸術の可能性の拡張に挑んだ意欲的なエンターテインメント・ショーである。

アニメ部門:Rhizome
圧倒的な緻密さと極端な構図で展開される短編アニメーション作品。最小単位から無限に生成される世界は宇宙そのものであり、変容を続けるすべての要素が相関し、影響しあっている。
タイトルは、フランスの哲学者ジル・ドゥルーズと精神科医フェリックス・ガタリの共著『千のプラトー』(1980)で複雑に展開されるリゾーム(Rhizome)の概念からつけられている。
本作では、そのリゾームの原則を網羅しながら、生物学的な意義と哲学観の考察が試みられている。作者によれば、スティーヴ・ライヒの音楽のコンセプトとエッシャーの数学的な作品、そしてボッシュやブリューゲルの絵画と、遺伝学のような生物の進化に関する理論やミクロとマクロの関係などの要素の間に生まれてくるような何かをつくりたいと考えるなかで、このドゥルーズ=ガタリの概念が頭に浮かび創作につながったという。
若い作者の興味と欲求を具現化した独創的な作品である。

マンガ部門:かくかくしかじか
少女マンガ家を夢見ていた頃から、夢を叶えてマンガ家になるまでとその後の半生を題材にした自伝的作品。
「自分は絵がうまい」とうぬぼれていた高校3年生の林明子は、美術大学入学を志し、海の近くにある美術教室に通うこととなる。そこで出会った絵画教師・日高健三は、初対面で絵画教師とは思えない強烈なインパクトを放ち、明子が描いたデッサン作品を見るなり、竹刀を振りかざして「下手くそ」と言い切った。そこから日高先生と明子、2人の物語が始まっていく─。
作者の人生に大きな影響を与えた恩師との数々の思い出とともに、自らの高校生活から大学での生活、そしてマンガ家デビューへの道のりを描く。
マンガを「描く」ことへの愛が、個性的なキャラクターたちとさまざまなエピソードを通して表現され、笑いと涙の要素が随所に盛り込まれた作品。
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category: レポート

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GPUの基本について改めてまとめてみる。  

GPUとは、Graphics Processing Unit「画像処理装置」の略。 初期のGPUはCPUの演算結果を所定の解像度とリフレッシュレートを備えた映像として出力するだけの装置でしたが、現在の「GPU」の受け持つ役割は、グラフィックに関連する三次元データの頂点とテクスチャ、アンチエイリアスの処理や、HDを初めとする圧縮されたビデオ映像のデコードと各種フィルタ処理、インターレースの解除などと拡大している。

ということで、今回のテーマは「GPU」です。

GPUは、CPUとともにコンピュータの処理能力を考える上で重要なモジュールの一つです。

以下、次の3つのポイントからGPUについてまとめていきます。
 
・シェーダとは
 
・GPGPUとは
 
・GPUの性質
 

・シェーダとは

「シェーダ」とは、3次元コンピュータグラフィックスにおいて、シェーディング(陰影処理)を行うコンピュータプログラムのこと。
「shade」とは「次第に変化させる」「陰影・グラデーションを付ける」という意味で、「shader」は頂点色やピクセル色などを次々に変化させるものを意味します。

GPUの主要な機能に「シェーダ・プロセッサ」「ストリーミング・プロセッサ」と呼ばれる「統合シェーダ」があります。
統合シェーダは、ハード的に分かれていた「ピクセル・シェーダ」(画像処理)と「バーテックス・シェーダ」(頂点処理)をまとめて、汎用的な演算ユニットで兼任させようと誕生した方式です。統合シェーダのことを、AMDでは「ストリームプロセッサ」と呼び、NVIDIAでは「CUDAコア」インテルでは「EU(Execution Unit)」と呼んでいます。
統合シェーダは、GPUの心臓にあたる部分であり、その数や性能はGPUの性能にそのまま反応されるといえます。

GPUに搭載されるストリーミング・プロセッサは増え続けています。
グラフィック処理は極度に並列化可能な処理となることが多く、ストリーミング・プロセッサを増やせば増やすほど、ほぼ直線的にパフォーマンスを上げていくことが可能です。
「NVIDIA SLI」や「AMD CrossFire」で実現するビデオカードの複数装着などの方式もあります。
いずれの方式にしても、技術のポイントは複数ビデオカードにより分割レンダリングをすることです。

現行のハイエンドGPUに搭載されているストリーミング・プロセッサ数はNVIDIAで512基、AMDで1536基となっており、CPUなどとは桁違いのマルチプロセッサ構成です。 これだけのストリーミング・プロセッサを搭載するGPUの演算能力は1.5〜2.7TFLOPSをオーバーします。

FLOPS(フロップス、Floating-point Operations Per Second)はコンピュータの性能指標の一つ。1秒間に浮動小数点数演算が何回できるか 数値の大きさだけでなく、理論的に算出された値の何%で実際のプログラムが動作するかということも重要。

・GPGPUとは

GPGPUは、Global Purpose computing on GPUの略で「汎用目的でのGPU演算処理」を意味する言葉です。
PC用ゲームにおける3D-CGのリアルタイムレンダリングを目的として機能向上と高性能化を進めてきたGPUを、グラフィックレンダリング意外の目的でも活用しようとする技術です。
GPGPUが注目を集めているのには、大きく分けて2つの理由があります。
1つ目は、CPUよりも並列処理に優れたGPUは、特定の演算に限定すれば、CPUの十倍以上もの性能を発揮するため、この特性を活用できれば、飛躍的な性能向上が見込めることです。
2つ目は、CPU自体の多コア化およびヘテロジニアス化(多種多様なコアによる演算の分散処理化)の流れです。

GPGPUのための開発環境およびAPIとしては、NVIDIAのCUDAとAMDのATI Streamが知られています。また、統合規格として「OpenCL」も提唱されています。
「CUDA」はNVIDIAが提供するGPU向けの当該開発環境であり、専用のコンパイラやライブラリなどを追加することで、C言語で開発してきたプログラムを手軽に高速化できる点が特徴として挙げられます。
「OpenCL」は、もともとアップル社が提案をはじめた規格でしたが、現在は標準化団体クロノス・グループの作業部下によって策定が進められています。

NVIDIAの外付けGPUのラインナップは、大まかに「Tesla」シリーズ、「Quadro」シリーズ、「GeForce」シリーズの3種類に分類できます。
GeForceシリーズは、外付けGPUの一般向け定番シリーズであり、エントリークラスからハイエンドまで幅広くカバーする製品が揃っています。
Teslaシリーズは、「ワークステーション」で活躍するハードです。
Quadroシリーズは、映像編集や開発者などの業務向け製品群で、CADや高度な3D映像編集などに利用される、非常に高価なGPUです。
NVIDIAの最新アーキテクチャである「Fermi」を採用したGPGPU用プロセッサ「Tesla 20」シリーズは、1TFLOPS以上の演算性能を1枚のカードで発揮できます。

・GPUの性質

GPUは、グラフィックス演算に特化した複数演算器による並列処理により、特定演算についてはCPUとは比べものにならない高速処理を実現します。
根本的なアーキテクチャ自体が、「大量のスレッド発行」、「CPUとは比べものにならない並列化」によって、処理の高速化を図るものとなっています。したがって、GPUの高速化には「GPUのトランジスタ数を限界まで増やすこと」が不可欠とも言えます。

トランジスタ数の増加に伴って問題になるのが、「ダイ・サイズの限界」と、「消費電力」「発熱」です。
GPUに限らず、プロセッサは供給された電力を、ほとんど熱に変換してしまいます。いわゆる「TDP」で示されるワット値の電熱器とも言い換えられます。
GPUの温度を100度以下の安定運用可能な領域に保つには、適切な冷却装置が必要不可欠です。
冷却はチップの上にヒートシンクを密着して取り付けることによって行いますが、このとき鍵になるのは、単位ダイ面積当たりの電力消費である「電力密度」です。
トータルで出る熱量が一定であれば、ダイ・サイズが小さいほど、電力密度が高くなり、より高速に熱を奪う高性能なヒートシンクが必要になります。

一般的にダイ・サイズは「トランジスタ数×プロセスルールの2乗」に比例します。
つまり、プロセスルールが2倍微細化すれば、同じダイサイズに4倍のトランジスタを載せることができる計算です。
しかし、回路の微細化が進むと「リーク電流」が増える現象が起こるため、必ずしも順調に消費電力を低減できるわけではありません。

ーーーーー
消費電力:「(動作周波数)×(動作電圧)+リーク電流」に比例
ダイ・サイズ:「プロセスルールの自乗×トランジスタ数」に比例
動作電圧:プロセスルール(nm)に応じて減る。
歩留まり:ダイ・サイズが大きいと、急激に悪化。
電力密度:「消費電力 / ダイ・サイズ」で求める。
電力密度:発熱量の密度とほぼイコール。
冷却装置:発熱量の密度が高いほど、高性能な製品が必要。
ーーーーー

ということで、今回は以上です。





category: その他

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