PlayStation®4のGPGPUを活用した剛体シミュレーション最適化事例
受講スキル
GPGPUプログラミングについての知識<br />剛体シミュレーションの基礎的な知識
受講者が得られるであろう知見
剛体シミュレーションのGPGPU最適化テクニック<br />GPUへの適応が難しいアルゴリズムへの対処方法
セッションの内容
最近のゲームに使用されている実用レベルの剛体シミュレーションには、演算を高速化するための様々なアルゴリズムが活用されています。しかし、そのほとん どは本来シングルスレッド動作を前提としており、GPUのような高い並列度によって効果を発揮するようなハードウェア上では、そのまま走らせることは困難 です。本セッションでは、剛体シミュレーションのGPU最適化の実例を通して、GPUを効果的に活用するための手法を紹介します。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
株式会社ソニー木原研究所でGPU関連の技術開発に従事しました。その後スタジオでタイトル製作に近い立場から、GPUを用いて各種処理を高速化する方法を考えています。
《講師からのメッセージ》
剛体の物理処理というのはどちらかといえばGPU化がやりやすい分野かもしれません。それでも実装を行ってみるといろいろとつまづくところが出てきました。本講演ではどういうところに悩んで、その中でどういう解決策を取ったかについて、できるだけ具体的にお話しできればと思います。
プロフィール
主に、内製物理シミュレーションライブラリの開発とゲーム制作のサポート業務に従事しています。過去、CEDECでは2009年に「ゲーム物理の扱い方」、2013年は「コリジョン抜けを防ぐための衝突検出テクニック」の講演を担当しました。書籍は「Game Physics Pearls」(A K Peters Ltd.)の第３章、「ゲーム制作者のための物理シミュレーション 剛体編」（インプレスジャパン）の執筆を担当しました。
《講師からのメッセージ》
GPGPUをうまく活用することで、CPUと比べ、数倍～数十倍のパフォーマンスを引き出すことができますが、実装上の落とし穴がたくさんあるのもまた事実です。無駄な時間を費やさないように、情報を共有していきましょう。
共同研究・開発者
吉田 弘一 Sony Computer Entertainment Inc.