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Qualcomm、ANF SDKを公開 AI超解像とフレーム生成をVulkanに統合

モバイルゲーム向けの超解像とフレーム生成のインターフェースを提供し、ネイティブ統合ドキュメントも公開。初版のフレーム生成では、実際にレンダリングされる1フレームの時間分だけ入力遅延が増えるため、効果は消費電力や画質と併せて評価する必要がある。

Coolcaesar at en.wikipedia · CC BY-SA 3.0 · Image source
zh-Hant

Qualcommはこのほど、Adreno Neural Fusion(ANF)SDKを公開した。AI超解像とフレーム生成を、モバイルゲームのVulkanレンダリングフローに組み込む。公式の説明によると、行列演算コアを備えたAdreno GPUは既存の画像バッファを直接読み取り、オンチップメモリに中間テンソルを保持することで、プロセッサ間のデータ転送と外部メモリへのアクセスを削減できる。[技術発表](https://www.qualcomm.com/developer/blog/2026/09/introducing-adreno-neural-fusion-sdk-for-snapdragon-mobile-platforms)

超解像には、投影ジッターを適用したカラーと深度、およびジッターのオフセットを除いたモーションベクトルが必要で、連続するフレームの情報を使って細部を再構成する。統合ドキュメントに記載されたパフォーマンスモードでは、出力の幅と高さがそれぞれ入力の2倍になる。モーションベクトルには、カメラの移動によって生じる静止物体の変位も含める必要がある。これが欠けると、過去のフレームが誤った位置に再投影される可能性がある。[統合ガイド](https://github.com/SnapdragonGameStudios/adreno-neural-fusion/blob/main/INTEGRATION-GUIDE.md)

フレーム生成を後段に接続する際には、リソースのサイズにも制約がある。フレーム生成の入力と出力は、作成時に指定したサイズに一致している必要があり、サイズの異なる低解像度の深度やモーションベクトルをそのまま渡すことはできない。UIのテキストや照準などの要素は別途合成し、時間方向の蓄積や補間処理に含めないようにする必要がある。こうした要件は、レンダリング段階の構成やバッファの割り当てに影響する。[リソース仕様](https://github.com/SnapdragonGameStudios/adreno-neural-fusion/blob/main/INTEGRATION-GUIDE.md)

同期もアプリケーション側が担う。記録モードでの呼び出し後は、コマンドバッファのバインド状態を未定義とみなし、後続の処理で使用するパイプラインとリソースを再バインドする必要がある。即時モードではセマフォを通じて実行を調整するが、画像メモリの依存関係への対応は引き続き必要となる。このため、統合作業はレンダリングフロー全体に及ぶ。[同期仕様](https://github.com/SnapdragonGameStudios/adreno-neural-fusion/blob/main/INTEGRATION-GUIDE.md)

公開されたパッケージには、Android ARM64向けランタイムライブラリ、ヘッダー、ドキュメントが含まれる。READMEにはSnapdragon 8 Elite Gen 6および後続プラットフォームが記載されており、実行時に機能のサポート状況を照会し、フォールバック経路を確保することも求められている。ヘッダーにはBSD 3条項ライセンスが適用される一方、プリコンパイル済みランタイムライブラリにはQualcommのバイナリライセンスが別途適用されるため、パッケージ全体を完全なオープンソース実装とみなすことはできない。[パッケージ内容](https://github.com/SnapdragonGameStudios/adreno-neural-fusion)

パッケージにはデバッグオーバーレイも付属し、深度、モーションベクトル、再投影誤差を確認できる。ただし、現時点では超解像のみをサポートする。有効にすると画像リソースに必要な使用フラグも変わるため、リソースを作成する前に設定へ反映する必要がある。[デバッグドキュメント](https://github.com/SnapdragonGameStudios/adreno-neural-fusion/blob/main/DEBUG-OVERLAY.md)

公式の説明によると、初版では実際にレンダリングされるフレームごとに生成フレームを1枚挿入し、実際の1フレームの時間分だけ入力遅延が増える。そのため、技術評価では操作遅延、長時間動作時の消費電力、高速な動きで生じる画像のアーティファクトを併せて測定する必要がある。表示のリフレッシュレートが上がっても、それだけで操作応答やバッテリー駆動時間の改善幅を推定することはできない。[フレーム生成の制約](https://www.qualcomm.com/developer/blog/2026/09/introducing-adreno-neural-fusion-sdk-for-snapdragon-mobile-platforms)

出典

  1. Introducing Adreno Neural Fusion SDK for Snapdragon mobile platforms
  2. Adreno Neural Fusion 公開 SDK
  3. ANF SDK integration guide
  4. ANF SDK debug overlay guide