メモリ圧縮

2025年10月28日

メモリ圧縮

英語表記: Memory Compression

概要

メモリ圧縮は、グラフィックス処理においてGPUの性能を最大限に引き出すために、メモリサブシステムの効率を大幅に向上させる技術です。特にGPUが扱う大量のテクスチャデータやレンダリング結果（カラーバッファ、Zバッファなど）を、物理的なメモリ帯域幅の限界を超えて高速に転送するために使用されます。データを一時的に圧縮してメモリに格納し、必要なときに専用のハードウェアで瞬時に展開することで、実質的なデータ転送速度を向上させるのが主な目的です。この技術は、高解像度化や複雑なシェーディング処理が求められる現代のGPUアーキテクチャにおいて、必須の要素となっています。

詳細解説

1. 目的と背景：なぜGPUに圧縮が必要なのか

現代のGPUは、非常に高い演算能力（GPGPUを含む）を持っていますが、その性能を制約する最大の要因の一つが、外部メモリ（VRAM）へのアクセス速度、すなわちメモリ帯域幅です。GPUは、画面上の数百万のピクセルに対して同時に処理を行うため、大量のデータを頻繁に読み書きする必要があります。

私たちが扱うトピックの文脈である「グラフィックス（GPU, GPGPU, レイトレーシング）」では、テクスチャ、フレームバッファ、深度情報など、非常に大きなデータセットが扱われます。もし、これらのデータが非効率にやり取りされると、演算ユニット（シェーダーコア）がデータの到着を待つ「アイドル時間」が増えてしまい、せっかくの高性能なGPUアーキテクチャが宝の持ち腐れになってしまいます。

メモリ圧縮は、このメモリ帯域幅のボトルネックを緩和するために導入されました。データを圧縮することで、物理的なメモリバスを流れるデータ量が減り、結果として、より多くの有効な情報を単位時間あたりに転送できるようになります。これは、メモリサブシステム全体の効率を飛躍的に高める、非常に賢いアプローチなのです。

2. 動作原理：ロスレス圧縮の力

GPUにおけるメモリ圧縮は、基本的にロスレス圧縮（非可逆圧縮）を採用しています。ロスレスとは、データを圧縮しても元の情報が完全に復元できることを意味し、画質や計算精度を一切損なわないことが保証されます。グラフィックス処理では、わずかでも情報が失われるとレンダリング結果にアーティファクト（ノイズや欠陥）が生じてしまうため、このロスレス性が非常に重要です。

動作の仕組みは次の通りです。

書き込み時（圧縮）: GPUがレンダリング結果（例えば、色情報や深度情報）をVRAMに書き込む際、メモリサブシステム内に配置された専用の圧縮エンジンがデータをリアルタイムで分析します。特に、同じ色や深度が連続する領域（冗長なデータ）を見つけ出し、効率的な短いコードに変換してメモリに格納します。
読み出し時（展開）: GPUがそのデータを後続の処理（シェーディング、合成など）のために読み出す際、展開エンジンが瞬時に元のデータに復元します。

この圧縮・展開のプロセスは、パイプラインの他のステージと並行して、非常に高速な専用ハードウェアによって実行されます。これにより、圧縮・展開にかかるオーバーヘッドが最小限に抑えられ、実質的なメモリ帯域幅が2倍、あるいはそれ以上に向上するケースもあります。これは、GPUアーキテクチャの設計において、電力効率と性能の両立に不可欠な要素となっています。

3. グラフィックス特有の応用

特に効果的なのは、Zバッファ（深度バッファ）とカラーバッファへの適用です。

Zバッファ圧縮: 3Dシーンのどの部分が手前にあり、どの部分が奥にあるかを記録するZバッファは、隣接するピクセル間で深度値が連続しやすい性質を持っています。この冗長性を利用して高い圧縮率を実現できます。
カラーバッファ圧縮: 均一な色や、緩やかなグラデーションを持つ領域が多い場合、カラーバッファも高い圧縮率が得られます。

メモリ圧縮は、レイトレーシングなど、膨大なデータを扱う最新のグラフィックス技術においても、その性能を支える土台となっているのです。

具体例・活用シーン

メモリ圧縮の働きは、私たちが日常的に体験するゲームやCG制作の裏側で、目に見えない形で高性能を支えています。

1. 高速道路の物流革命

メモリ圧縮を理解するための最も分かりやすいアナロジーは、「高速道路の物流革命」です。

GPUとVRAMを結ぶメモリバスは、荷物を運ぶための高速道路だと考えてください。この高速道路の車線数（物理的な帯域幅）は、一度設計されると簡単には増やせません。しかし、最新のゲームや高解像度（4K、8K）のレンダリングは、輸送すべきデータ量（荷物）を爆発的に増やしています。

このとき、メモリ圧縮は、「荷物を極限まで小さく詰め替える技術」に相当します。

通常、データは大きな箱（非圧縮）に入っていますが、GPUのメモリサブシステムは、データを小さな効率的な箱（圧縮データ）に詰め替えてから高速道路に載せます。受け取り側（GPUのコア）では、瞬時に元の大きな箱に戻します。これにより、物理的な車線数は変わらなくても、一度に輸送できる情報量が2倍、3倍に増えるのです。これにより、渋滞（ボトルネック）が解消され、GPUコアは必要なデータを待たずに処理を進めることができます。

2. リアルタイムレンダリングへの貢献

活用シーン：ゲームのテクスチャストリーミング
広大なオープンワールドゲームでは、プレイヤーの動きに合わせて大量のテクスチャデータがVRAMにロードされます。メモリ圧縮が効率的に機能することで、より大きなテクスチャをVRAMに保持できるだけでなく、ロード時間も短縮されます。これにより、ゲーム中にカクつき（スタッタリング）が発生するのを防ぎ、シームレスな体験を提供できます。これは、GPUアーキテクチャ全体のスループットを高める直接的な効果です。
活用シーン：高解像度・高リフレッシュレート環境
4Kや8Kディスプレイ、あるいは144Hzや220Hzといった高リフレッシュレートでの描画は、毎秒数十億、数百億のピクセルデータを処理することを意味します。メモリ圧縮がなければ、これらの膨大なデータがメモリバスを常に飽和させてしまい、性能が大幅に低下します。この技術があるからこそ、我々は非常に滑らかで高精細なグラフィックスを享受できているのです。

資格試験向けチェックポイント

メモリ圧縮は、ITパスポート試験では直接的な出題テーマになることは稀ですが、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験では、コンピューターアーキテクチャの性能向上技術、特にI/Oやメモリボトルネック対策として、その概念が問われる可能性があります。

試験対策のコツ:

キーワードの関連付け: 「メモリ圧縮」＝「実効帯域幅の向上」＝「メモリボトルネックの解消」と関連付けて覚えてください。
文脈の理解: メモリ圧縮が、OSの仮想メモリ管理技術としてではなく、グラフィックス処理のパイプライン内で、データ転送効率を上げるために使われているという文脈をしっかり押さえましょう。