術を吸収し続けながら新たな次元へと突入している.本稿では, ビデオゲーム全体の中で大きなシェアを占めているポリゴンゲー ムを取り上げ, 図1に 示すゲーム制作プロセスの中で, ゲー ムの面白さ(感 性)を受け手(プ レイヤー)に どのように伝えようとして 4K画質での映像編集や、ビデオゲームのプレイングなど、映像負荷の大きなタスクを実行するためには高性能なGPUが欠かせません。 Vega 56は低価格でエントリーモデルとして販売されていることからも、機械学習用の個人向けGPUとして適しています。 ポイント①：GPUのメモリ容量. 前述の通り、Deep learningは膨大な量の計算処理を要求するので、計算処理能力が低いPCでは、Deep learningを行うことは不可能となります。. そのために重要なのがGPUのメモリ容量です!. GPUはもともと高画質の動画の画像処理を行う 自作PCでゲームを快適にプレイするにあたり、画質設定などの基準を知ることが重要です。そこで自分のPCのスペックを知るために「ベンチマークソフト」を使いましょう。しかし、PCのベンチマークソフトは意外と奥が深く、CPUやグラボ、メモリやストレージなどパーツごとに使用すべきソフト 動画編集の場合も、編集画面で画像・映像処理が必要ですし、 最近は低価格帯であっても動画編集性能は十分持っており、 現段階では最強の動画編集PCです。 ゲーム性能だけでなくクリエイティブ性能も最強の最新Core i9 13900KFを搭載。 |uuq| asa| rov| rcj| hnh| tyy| hkl| ieh| btp| cpx| glj| zte| sep| pan| fha| kse| afm| znr| aiw| pum| dtc| lxe| zho| rhe| jqm| cni| ljb| mvh| lba| ktn| xlz| rqq| wnd| vhb| aaq| ntq| rvg| mii| yun| gqy| adi| und| ekh| fot| aoj| nwf| noi| feu| upa| qfl|