Lenovoは、Snapdragon X Eliteを搭載したCopilot+ノートパソコン「Yoga Slim 7x」を発表しました。このプロセッサは45 TOPSのNPUを統合しており、AIタスクを高速化するために設計されています。3Dモデリングのニッチな分野では、重要な疑問が浮上します。このARMベースのハードウェアは、BlenderやUnreal Engineでのレンダリング、シミュレーション、ヘビーなワークフローにおいて、従来のワークステーションと競争できるのでしょうか？ 🤔
ARM CPUとAdreno GPU：レンダリングにおけるボトルネック 🖥️
Snapdragon X Eliteは、リアルタイムモデリングタスクに理想的な高いシングルコア性能を持つ12個のOryonコアを誇ります。しかし、統合されたAdreno GPUは、RTXやRadeon Proのような生の処理能力を欠いています。合成ベンチマークでは、CUDA/Optixのパフォーマンスは存在せず、CyclesやV-RayでのGPUレンダリングを妨げます。NPUはAIには強力ですが、従来のラスタライゼーションプロセスを加速することはありません。MayaやUnreal Engineでの物理シミュレーションでは、専用VRAMメモリの不足がシーンの複雑さを著しく制限します。CPUは有望ですが、GPUが足かせとなっています。
NPUとAIワークフロー：3Dの砂漠におけるオアシス 🌵
45 TOPSのNPUは、GPUが苦手とする分野、つまりAIによるテクスチャ生成やプレビュー用のビデオ翻訳で輝きを放ちます。ビジュアルサーチやAIによるアセット強化などのツールは、低レイテンシでローカル実行できます。しかし、高密度ポリゴンモデリングや最終レンダリングにおいて、このノートパソコンはNVIDIA搭載のシステムに取って代わることはできません。AIアシスタンスを優先するコンセプトアーティストには実用的ですが、生のレンダリングパワーを必要とするスタジオには非現実的です。冷めたコーヒーでさえ、成熟した3Dエコシステムを持たないNPUよりも有用です。
Snapdragon X Eliteが強力なディスクリートGPUを欠いていることを考慮すると、Yoga Slim 7xのような超軽量ノートパソコンにおいて、45 TOPSのNPUは、複雑なレンダリングや3Dモデリングタスクのために不足しているCUDAコアを補うことができるのでしょうか？
(追記：強力なGPUがあってもモデリングが上手くなるわけではありませんが、少なくとも自分の失敗をより速くレンダリングできるようにはなります)