Metalには、低オーバーヘッドのAPI、ハイレベルのシェーディング言語、緊密に統合されたグラフィックスと演算プログラム、GPUのプロファイル／デバッグ用の高度なツールセットが用意されているため、Appleプラットフォームでハードウェアアクセラレーターを使用するグラフィックスの強化が可能です。またMetal 3には、ゲームやプロ向けAppでAppleシリコンのポテンシャルを最大限に発揮するためのパワフルな機能が追加されました。より短時間での高解像度グラフィックスのレンダリング、より高速なリソースの読み込み、GPUを活用した機械学習ネットワークのトレーニングなどが可能になりました。
ハイパフォーマンスのアップスケーリングとアンチエイリアスにより、複雑なシーンのレンダリングでフレームごとの処理時間を短縮します。時間的アルゴリズムや空間的アルゴリズムの組み合わせを選んで、パフォーマンスを高めることができます。
非同期I/Oを使用して、最適な方法でアセットのデータをストレージから直接Metalのテクスチャとバッファにストリーミングできます。
コンパイラはGPUバイナリをプロジェクトのビルド時に生成できるため、App内でのシェーダコンパイルがなくなります。これにより、ゲームのパフォーマンスが向上し、読み込み時間が短縮されます。
この新しいジオメトリパイプラインは、頂点シェーダを2つの新しいシェーダ段階（オブジェクトとメッシュ）に置き換えます。これにより、カリングとLODをより柔軟に選択し、ジオメトリのシェーディングと生成の効率をさらに高めることができます。
PyTorchバージョン1.12の新しいMetalバックエンドにより、MPS GraphとMetal Performance Shaderプリミティブを使用した、パフォーマンスの高い、GPUによって高速化されたトレーニングが可能です。
Metal Ray Tracingの最新機能により、GPUはより短時間で高速化構造を構築でき、カリングなどの処理をGPUに移行してCPUのオーバーヘッドを削減できます。また、プリミティブデータに直接アクセスすることで、積集合とシェーディングの両方を最適化できます。
APIリファレンスや記事など、最新のドキュメントを確認できます。
低オーバーヘッドのMetal C++ヘッダを使用するグラフィックスAppやゲーム、ゲームエンジンにMetalの機能を追加できます。
TensorFlow-Metal PluggableDeviceは、GPUによって高速化された新しいオペレーション、カスタムオペレーション、分散トレーニングなどを通して機械学習トレーニングを改善します。
グラフィックス性能をリアルタイムで分析するための新たなヘッドアップディスプレイパネルについて紹介します。
テクスチャ変換ツールとMetalシェーダコンパイラを使って、ハイエンドのゲームとアセットをMac向けに作成しましょう。