超並列高速計算で画像をリアルタイム表示するGPU

　交通事故の死亡者数数は過去10年以上減り続けており，2011年は4611人と日本がモータリゼーションを迎える前の昭和20年代後半と同レベルになっています。その背景はさまざまですが，自動車メーカーが衝突を事前に察知し，衝突時の被害を軽減する安全システムを開発，装備していることも大きな要因です。トヨタ自動車（株）はプリウスにミリ波レーダーで前方車両を検知，衝突の可能性があるとブレーキが作動する「TOYOTAプリクラッシュセーフティ（PCS)」を装備，富士重工業（株）は車載カメラで認識する「SUBARU Eye Sight」を車に搭載しています。そうした中，車に搭載したカメラやレーザーを使って，道路や周辺の歩行者や車両を検出し，運転者にとって危険かどうかを判断するITS （Intelligent Transport Systems：高度道路交通システム）技術は処理が複雑で，高速の演算が求められます（図1）。
　画像処理の高速化には，計算量を少なくするやり方とCPU（Central Processing Unit）を増やして，並列処理する2つの方法がありますが，計算量を少なくしようとすると，性能が劣化してしまいます。そこで，性能を維持・向上させながら，処理速度を上げるには，並列処理が望ましいのですが，現在のCPUは周波数向上が頭打ちで，これ以上高速な処理は望めません。そのために，コアプロセッサの並列化で，劇的に性能を向上させるGPU（Graphics Processor Unit）が注目を集めています。CPUの最新モデル（Intel Ivy biride)は4コア，クロック周波数が3.5GHz，理論演算性能が60.0GFlopsであるのに対して，GPU（nVidia GK104）は1536コア，クロック周波数は915MHzで，理論演算性能は3090GFlopsと，CPUの60倍です。このように，GPUはコア単体の性能はCPUよりもはるかに劣りますが，膨大なコア群による並列演算で，処理の劇的な高速化が可能です。 　GPUは主に画面出力を行うパソコン（PC）パーツで，滑らかな描画やリアルタイム表示を行い，超並列高速計算が可能です。コンピューターではグラフィックアクセラレータを使って，ポリゴンという平面の塊をうまく計算して配列し，3次元の画像を表示します。ところが，さらに表現力を向上させようとすると，計算能力が足りないため，GPUが作られました。そして，それを使って，光源や陰影の処理を行う，ピクセルシェーダーや頂点シェーダーなどのシェーディング機能が生み出されました。

＜次ページへ続く＞