macOS GPU最適化：速度向上のためにリソースを無駄にする
2024-12-15
Anukariの開発者は、macOSでのGPUパフォーマンスの最適化においてボトルネックに遭遇しました。GPUパフォーマンスに対するシステムの制御が限られているため、AppleのGPUパフォーマンス調整メカニズムはAnukariのユースケースではパフォーマンスが低く、オーディオのグリッチが発生しました。開発者は回避策として、GPUスレッドグループワープを無駄な計算に割り当て、「だます」ことでシステムにGPUクロックスピードの増加を強制し、オーディオレイテンシを大幅に削減し、パフォーマンスを向上させました。粗雑な方法ではありましたが、この方法はmacOSのパフォーマンス問題を解決する上で効果的であることが証明されました。しかし、異なるDAW（AbletonとGarageBand）間でパフォーマンスの向上が大きく異なっており、さらなる最適化が必要です。