※ 本記事は、Sanjay Basuによる”Video game development on Oracle Cloud Infrastructure“を翻訳したものです。
2024年4月5日
競争の激しいゲーム開発環境において、高度なクラウド・インフラストラクチャを最先端のNVIDIA GPUと統合することで、ゲーム開発者はコストを削減しながらゲームの創造性とパフォーマンスを向上させました。NVIDIAの最新のGPU(特にNVIDIA L40SおよびNVIDIA H100 Tensor Core GPU)を搭載したOracle Cloud Infrastructure(OCI)は、大規模言語モデル(LLM)の強力な機能、ビデオとオーディオの処理、AIモデルを使用したリアルタイム・シーンのレンダリングを提供します。この記事では、さまざまなゲーム開発ワークフローのいくつかの重要なタスクについて説明し、OCIを使用するメリットを紹介し、NVIDIA L40SおよびNVIDIA H100 GPUのメリットについて説明します。
ビデオ・ゲーム開発のためのエンドツーエンドのワークフロー
ゲーム開発パイプラインは複雑で、コンセプト作りから展開まで、いくつかの段階を経ます。コンセプト・フェーズでは、アーティストとデザイナーが最初のコンセプトをスケッチし、テーマ、キャラクター、環境、ビジュアル・スタイルを探ります。これらのラフ・スケッチは、より詳細なコンセプト・アートへと進化し、ゲームの世界の本質が融合し、開発チームからフィードバックが組み込まれています。コンセプト・アートが承認されると、3Dモデリングとテクスチャリング・プロセスの青写真として機能し、キャラクター、環境、小道具に緻密なディテールで生命を吹き込むためにアーティストを導きます。コラボレーションと反復は中心的な役割を果たし、最終的な視覚的美観がゲームの包括的なビジョンとシームレスに連携できるようにします。
ゲーム開発スタジオは、開発プロセスのさまざまな段階でGenerative AIの力を活用して、アイデア、モデリング、およびアニメーションを強化できます。Gen AIアルゴリズムは、ゲームの伝承、テーマ、スタイル、ムード・ボードなどの入力パラメータに基づいて、リファレンス・アートやデザインを生成するために利用することができます。これによって、時間的な制約のために以前は不可能であったかもしれない、数多くの創造的な選択肢を探求することが可能になります。
アニメーションでは、基本的な移動サイクルから複雑なキャラクタの動作まで、Generative AIを使用してアニメーション・プロセスを自動化できます。たとえば、補強学習アルゴリズムを使用すると、実際のモーション・キャプチャ・データまたは事前定義されたアニメーション・シーケンスから学習することで、バーチャル・キャラクターをトレーニングして特定のアクションや動作を実行できます。このアプローチにより、ゲーム世界の臨場感と没入感を高める、リアルでダイナミックなアニメーションの作成が可能になります。これらの技術を使用することで、ゲーム開発スタジオは、二次および三次キャラクターおよびゲーム資産の全体的な品質を高めることができます。
ゲーム開発スタジオは、LLMを活用して、物語生成、対話システム、プレーヤー・サポート、コミュニティ・エンゲージメントなどのさまざまなプロセスを合理化することもできます。LLMを活用することで、スタジオはダイナミックなストーリーテリング、没入型の世界、レスポンシブなNPC、バランスのとれたゲームプレイの仕組み、自動化されたサポート・サービスを通じて、ゲームの質とプレイヤーのエンゲージメントを高めることができます。
開発者は、RAG (Retrieval-Augmented Generation)を使用してLLMの出力を最適化し、応答を生成する前に、LLMのトレーニング・データの外部で信頼できるナレッジ・ベースを参照することもできます。たとえば、NVIDIA GPUアクセラレーテッド・アーキテクチャ、LLM、および開発者のコード・リポジトリのNVIDIA GPUアクセラレーテッド・ベクトル・データストアを使用すると、プログラマはドキュメントとソース・コードを簡単に取得できるため、モデルの再トレーニングやFine-tuningにかかる時間とコストを節約できます。
アイデア、モデリング、アニメーション、およびゲームプレイ全体にGenerative AIを活用することで、ゲーム開発スタジオはクリエイティブなプロセスを加速し、効率性を高め、イノベーションの新たな可能性を引き出し、より豊かで魅力的なゲーム体験をプレイヤーに提供することができます。
ゲーム開発におけるOCIの利点
OCIは、ゲームおよびメディア企業のニーズに合わせてカスタマイズされた差別化されたインフラストラクチャを提供します。OCI RDMAスーパークラスタに支えられたL40S GPUやH100 GPUなどの強力なNVIDIA GPUを使用して、OCIは映像や音声処理、AIによるシナリオ作成などの重労働を効率的に処理することができます。LustreやOCI File Storageサービスなどの高パフォーマンスのファイル・システムは、ゲーム・アプリケーションのI/O要件を満たし、データに迅速にアクセスできるようにします。
OCIの高パフォーマンス・ネットワーク・サービスは、毎月最大10TBの無料のエグレスと各リージョン内の非ブロッキング・ネットワークを備えており、スムーズで効率的なデータ移動を促進します。これらの要因は、質の高いオンライン・ゲーム体験を提供し、遅延や中断なくメディア・コンテンツをストリーミングするために重要です。
ゲーム開発におけるNVIDIA L40SおよびH100 GPUの利用
NVIDIA L40S GPUは、合成データの作成や高性能の仮想ワークステーションの提供など、グラフィックスを多用するタスクに役立ちます。NVIDIA L40S GPUは、忠実度の高いグラフィックスを必要とするゲームアプリケーションに最適です。次の表に、NVIDIA L40S GPUを使用したOCIベア・メタル・サーバー仕様を示します:
- GPU: Four L40S
- CPU: Two 8480+ 56c
- Memory: 16 64 GB
- Local storage: NVMe
- Boot drive: Block
- Host NIC: CX7 1×200
- Smart NIC: One BF3
- RDMA (CN) NIC: Two CX7 1x400G
NVIDIA H100 GPUは、AIおよび高性能コンピューティング・タスク用に構築されています。これは、NeRF (Neural Radiance Field)に必要な体積データの処理を高速化することで、フォトリアリスティック・シーンを作成するためのNeRFの処理など、AIトレーニング、推論および計算集中型のタスクにおいて重要な役割を果たします。これらの機能は、動的および没入型の環境を効率的に生成するのに役立ちます。
次の表に、NVIDIA H100 GPUを使用したOCIベア・メタル・サーバー仕様を示します:
- GPU: Eight NVIDIA H100 80GB Tensor Core GPUs
- CPU: 4th Gen Intel Xeon processors, two 56 Cores
- Memory: 2 TB DDR5
- SSD: 16 3.84-TB NVMe
- Boot drive: Block
- Host NIC: CX7 2×200
- SMART NIC: One BF3
- RDMA (CN) NIC: Eight 400 Gb/sec
AIモデリング、特に、ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマ(GPT)のようなLLMでは、ゲーム体験の説明深度、インタラクティブ性、パーソナライズを大幅に強化することで、ゲーム業界で重要な役割を果たす可能性があります。ゲームでLLMを使用すると、ダイナミックなストーリーライン、レスポンシブな非プレイヤー・キャラクター(NPC)インタラクション、さらには手続き的なコンテンツ生成のための新しい道が開かれます。LLMはゲームにおいてより重要になりつつあり、NVIDIA H100 GPUはそれらをさらに改善するのに役立ちます。
LLMは、リッチで適応性の高いナラティブをリアルタイムで生成し、一貫性のある魅力的なストーリー・アークでプレーヤーの選択に対応できます。これらの要因により、より没入的でパーソナライズされたゲーム体験が可能になり、ストーリーは個々のプレーヤーの行動と意思決定に基づいて進化します。LLMを使用すると、NPCはより現実的で多様な会話に従事し、自然言語応答でプレーヤーの入力に対応できます。 このレベルのインタラクションは、ゲームの世界をより生き生きと感じさせ、応答性を高め、プレーヤーの没入感を大幅に向上させることができます。
開発者は、手続き型コンテンツ生成にLLMを使用し、クエスト、ダイアログ、伝承などのテキストベースのコンテンツを作成することもできます。このコンテンツは、膨大なゲームの世界に独自の多様なコンテンツを移入し、コンテンツ作成に必要な時間とリソースを削減するのに役立ちます。
LLMは、さまざまな地域のゲーム・コンテンツの翻訳とローカライズを支援し、世界中の視聴者がゲームにアクセスできるようにします。ライターは、ゲームの設定やキャラクターのパーソナリティに合わせて言語スタイルを適応させ、全体的なナラティブの一貫性を高めることもできます。
直接的なゲームプレイ以外では、ゲーム開発者はプレーヤー・サポートにLLMを使用し、ゲーム内支援、ヒントを提供したり、フォーラムやソーシャル・メディアでのコミュニティ・インタラクションを管理したりすることができます。ニュースレターやアップデートなど、プレイヤーのゲーム内アクティビティを反映したパーソナライズされたコンテンツを生成できます。
NVIDIA H100 GPUを使用する利点
NVIDIA H100 GPUには、次の利点と利点があります:
- スピードと効率性: H100 GPUは、LLMのトレーニングや推論など、加速コンピューティング向けに構築されています。自然言語の入出力をリアルタイムで処理できるため、インタラクティブなゲーム体験に不可欠です。
- スケーラビリティ: H100 GPUは大規模なモデルのトレーニングと推論をサポートし、より微妙な複雑な出力を生成できる洗練されたLLMを使用できます。このスケーラビリティは、深くインタラクティブで魅力的なゲームの世界を構築するために不可欠です。
- AIの最適化: H100 GPUにはNVIDIA Transformer Engineのような機能が装備されており、トランスフォーマ・ベースのモデルで共通する計算のタイプのFP8精度を実現できます。この最適化により、モデルのトレーニングと推論が迅速かつ効率的になります。詳細については、ブログ投稿を参照してください: H100 Transformer EngineがAIトレーニングを加速、精度を損なわずに最大 6 倍のパフォーマンス向上を実現
- エネルギー効率: H100 GPUは、特に大規模なAIモデルをゲームに導入する際に、持続可能な開発慣行と運用コストの削減に不可欠な、エネルギー効率がよいように設計されています。
NVIDIA H100 GPUは、高度なAIモデルをゲームの世界に統合するために必要な計算能力と効率を提供するための鍵となります。彼らの能力は、ゲーム開発者が可能なことの限界を押し広げ、より魅力的でダイナミックなだけでなく、プレイヤーの想像力と選択によりアクセスしやすく反応するゲームを作るのに役立ちます。
OCI上のNVIDIA GPUがゲーム開発ワークフローにどのように役立つかをご覧ください
OCIの堅牢なクラウド・インフラストラクチャとNVIDIA L40SとH100 GPUの相乗効果は、ビデオ・ゲーム開発のための強力なプラットフォームを提供します。この組み合わせは、ゲーム作成のエンドツーエンドのワークフローを合理化するだけでなく、ダイナミックなストーリーテリング、現実的なレンダリング、インタラクティブなゲームプレイのための新しい可能性を引き出すのに役立ちます。ゲーム業界が技術と創造性の限界を押し広げ続ける中、これらの先進技術の統合は、ビデオゲーム開発の未来を形作る上で重要な役割を果たし、世界中のゲーマーにより没入的で魅力的な体験を提供するように設定されています。
OCI Computeにアクセスし、Oracle営業チームに連絡して、Oracle Cloud InfrastructureでNVIDIA GPUをお試しください。また、Game Developer Conference (GDC) 2024でブース: S941にアクセスしてください。そこでお会いしたいと思います!