1. 自己紹介 1. 自己紹介 Interactive Brains 2

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しょうぶつなかわ
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1 クラウドで 3D レンダリング Android Bazaar & Conference 2009 Fall November 30 Tokyo 株式会社インタラクティブブレインズ代表取締役笠井秀行 Interactive Brains 1

2 1. 自己紹介 1. 自己紹介 Interactive Brains 2

こんなことしてました 2003 年リッジレーサー BNG 2004 年機動戦士ガンダム 3D BNG 2004 年ディープラビリンス 2005,6 年フィストグルーヴ 1,2 2008 年バーチャファイターモバイル

3 こんなことしてました 2003 年リッジレーサー BNG 2004 年機動戦士ガンダム 3D BNG 2004 年ディープラビリンス 2005,6 年フィストグルーヴ 1, 年バーチャファイターモバイル 2007 年はじめの一歩森川ジョージ / 講談社 / I.B. SEGA 2008 年モバイルゴルフパンヤ! Ntreev コンテンツプロバイダとして携帯上で 3D を動かしてました Interactive Brains 3

4 こんなこともしてますサーバーサイドレンダリングモバイル 3D アバターシステム Interactive Brains 4

5 2.Android とクラウド 2.Android とクラウド Interactive Brains 5

6 Android といえば Android といえばクラウドなぜ? Android のアプリは下記の主要な 4 種類のコンポーネントの組み合わせで構成される Activity アクティビティ画面やアプリそのもの Intent Receiver インテントレシーバ情報の種類に合わせた挙動選択 Service Content Provider サービスバックグラウンドで動作し続けるコンテントプロバイダ入出力情報種類各アプリ間はインテントのやり取りにより起動や画面遷移を制御される Interactive Brains 6

7 Android の仕組みインテントにより各アプリは疎結合に保たれマッシュアップが容易機能ごとにアプリの乗り換えが可能機能単位で入れ替えが容易ローカル処理かクラウド処理かを気にせずサービスを構築そもそもミドルウェア以下のレイヤーもオープン化されていてマッシュアップできる例 ) FEP だけ入れ替えする Shimeji クラウドベースの FEP = Social IME とか容易に提供可クラウドとの親和性が高い! Interactive Brains 7

Android を使った実験的な取り組み http://iappli.labs.nttdocom

8 Android を使った実験的な取り組みみんなのドコモ研究室最新技術研究室へ実機登録後にダウンロード ( 残念ながらすでに実験は終了していますが ) Interactive Brains 8

9 こんな感じ

10 3D 地図ビューア Interactive Brains 10

11 3. クラウドで 3D 3. クラウドで 3D Interactive Brains 11

12 Android の 3D レンダリング公式で OpenGL/ES 1.0 をサポート相当するソフトウェアレンダラが自前で用意されているもちろんドライバがあればハードウェアでもアクセラレーション可能 NDK 1.6 を使えば C++( ネイティブ ) から扱えるし OpenGL/ES 1.1 もサポート G1 の CPU は Qualcomm MSM7201A グラフィクスコアに Imageon2300 を搭載数万ポリゴン毎秒くらいは出せそう! ( と思っていましたが ) Confidential 12

13 で動かしてみました試しに某有名対戦格闘を Android に実験的に移植してみたのですが 3D 描画が遅い & Dalvik による演算がこれまた遅い JNI でかなり速度が上がるのは分かったけどカクカクしてまるでゲームになりませんガラパゴスケータイマンセー! これでは巨大なリアル 3D 地図は難しい Confidential 13

14 クラウド側での 3D レンダリング 1 万円台強の GPU ボードを追加するだけでもかなりのパフォーマンスソフトウェアレンダリングだとぶっちゃけヘボいですが標準的に DirectX10 または OpenGL2.0 サポート GeForce GTS250 の積和演算は 500GFLOPS HD4850 では 1.2TFLOPS に上る! クライアント環境に関わらずいかようにもスケールアップスケールアウトが可能数 GByte の街の 3D データもクラウド側なら楽々レンダリング Confidential 14

15 クラウドレンダリングでの要注意点マルチコンテキストがメイン 1 台で複数のクライアントを捌く様なサーバー動作となるのが一般的コンテクストスイッチングを意識したサーバー動作にする必要がある簡単にスケールできるとは限らないハードウェア増強などで対応できるうちはスケールアップは容易しかし上記の観点からスケールアウトは工夫が必要レスポンスとのトレードオフを考慮それなりに帯域を食うのでユーザーストレスを減らすための仕掛けが必要例 ) ローカル側でのインタラクションを許せるような形の複数データをまとめて送るなど Confidential 15

16 4. クラウドとの役割分担 4. クラウドとの役割分担 Interactive Brains 16

17 Android 側でやるべきことそもそもローカルでしか得られない情報各種センサーの情報キーカーソルタッチパネル ( ユーザー操作 ) カメラ音声入力 GPS 加速度方位地磁気 ( ロケール情報 ) 血圧脈拍体温 ( ヘルスチェック ) ユーザーとのインターフェースフィードバックスクリーンサウンド振動クイックレスポンスが要求される部分 Confidential 17

18 クラウド側でやるべきことレスポンスはそこそこでいい場合現状では帯域レイテンシが馬鹿にならない大規模なデータ容量が必要な処理ストレージサービス高速に大量な演算が必要な処理データベース検索マッチングクラウド側に情報を保存したい場合シンクロナイズサービス汎用化できる処理クライアントに依存しない処理 Confidential 18

Android の性能 Android 端末の基本スペック ARM9 clock 200-400MHz ROM 64M-128M RAM 64M-128M 1つのアプリケーションあたり8MB (on Dalvik)

19 Android の性能 Android 端末の基本スペック ARM9 clock MHz ROM 64M-128M RAM 64M-128M 1つのアプリケーションあたり8MB (on Dalvik) Processor Qualcomm MSM7201A, 528 MHz Operating System Android Memory ROM: 256 MB RAM: 192 MB Confidential 19

20 クラウド側の性能 Amazon EC2 の VM 基本スペック (Large Instance の場合 $0.4/1 時間 ) 4 EC2 Compute Units (2 virtual cores with 2 EC2 Compute Units each) 7.5 GB memory 850 GB instance storage (2 420 GB plus 10 GB root partition) 64-bit platform Confidential 20

21 Android vs クラウドプロセッサ名 IPS IPS/Hz Intel Pentium III 1,354 MIPS at 500 MHz 2.7 MIPS/MHz Freescale MPC MIPS at 400 MHz 1.9 MIPS/MHz AMD Athlon 3,561 MIPS at 1.2 GHz MIPS/MHz Pentium 4 Extreme Edition 9,726 MIPS at 3.2 GHz MIPS/MHz ARM Cortex A8 2,000 MIPS at 1.0 GHz 2.0 MIPS/MHz Xbox360 IBM "Xenon" Triple Core 19,200 MIPS at 3.2 GHz 6.0 MIPS/MHz PS3 Cell BE (PPE only) 10,240 MIPS at 3.2 GHz 3.2 MIPS/MHz AMD Athlon FX-60 (Dual Core) 18,938 MIPS at 2.6 GHz MIPS/MHz Intel Core 2 Extreme X ,079 MIPS at 2.93 GHz MIPS/MHz Intel Core i7 Extreme 965EE 76,383 MIPS at 3.2 GHz MIPS/MHz てゆーか単純に比較するべきものでもない互いに相補的な関係にある! Confidential 21

22 Android vs クラウド技術通信速度年代 2G PDC 9.6k G PDC Packet 28.8k G W-CDMA 384k G HSPA 3.6M G LTE(Super 3G) 50M ~ 100M G 100M ~ 1G 2011 策定 LTE がくればクラウドと Android はもっと密接につながる事ができる Confidential 22

23 5. クラウドで 5. クラウドで Interactive Brains 23

24 実施例その 1 巨大なデータ処理 Layer AR アプリの代名詞にポケナビ with 羅針盤 Android でさくっと MashUp の実例見せ方の差はあれどリアルタイムに必要な情報を巨大なデータベースからスクリーニングして返すことはクラウド側の仕事の基本 Confidential 24

25 実施例その 2 レンダリングモバゲーも Any もアバターを 3D でレンダリング EC 向けの画像変換出力も一種の画像処理 ( セラーテム社 ) GoogleStreetView や MS の PhotoSynth は描画のほとんどをクライアント側と協調しているが広義のクラウドレンダリングとも言える Confidential 25

26 実施例その 3 画像認識 (1) 顔ちぇき (J-Magic) は顔画像を認識し類似判定フォトナビワイン ( ゼータブリッジ ) はワインラベルで DB 検索 Confidential 26

27 実施例その 3 画像認識 (2) SR Engine ( 金村氏 ) での画像認識初期はサーバー連携で認識していたが iphone3gs ではスタンドアロンに AR 的なアプローチで東のエデンを髣髴とさせる Confidential 27

28 実施例その 4 音声認識 AmiVoice ( アドバンスドメディア ) 社の音声認識エンジンスタンドアロンとサーバーへの分散型がある shazam は音楽のフレーズをクラウドに投げて音楽 DB を検索 Confidential 28

29 実施例その 5 音声合成携帯翻訳 J-Server ポケット (KODENSHA) バックエンドは PENTAX の音声合成エンジンナレッジクリエーション社の音声合成は MashUpAwards5 に API 提供 Confidential 29

30 実施例その 6 ストリーミング汎用的なものは割愛ここでは独自にクライアント協調して動くものを紹介 Live Server( セーバー ) 携帯アプリ向けのエンジン字幕などがつけられる anymo( フレックスファーム ) 管理情報などを一括して扱える Confidential 30

31 実施例その 7 ゲームサービス OnLive 2009 年冬にはサービス開始? すでにそうそうたるメンバーがコンテンツ供給を明言 OnLivElectronic Arts(EA),UBISOFT,Take-Two Interactive Software, Warner Bros. Interactive Entertainment,THQ,Epic Games,Eidos,Atari, Codemasterse Confidential 31

32 まとめ (1) マッシュアップは既に十分にコモディティ化 Web アプリ側もどんどん連携強化の方向に JavaScript Flash Silverlight 更に HTML 自体が HTML5 で強化 WebSockets WebStorage WebWorkers 低位レイヤーからこれらをさらに使いこなせる Confidential 32

33 まとめ (2) クラウドと連携させたサービスが作りやすいのが Android の醍醐味単に Activity を実装するのでなく Service や ContentProvider をうまく使いましょうクラウド側と Android 側での特性を考慮すべし Android クライアントとクラウドではそれぞれ得意分野が違います臆せずとりあえず作ってみるべしクラウドも Android も個人で簡単に扱える時代です Web サービス組み込みいずれもオープンな環境を利用してやりたいようにやってみましょう Confidential 33

34 御清聴ありがとうございました Confidential 34

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スライド 0 株式会社センシンソフトはじめよう Android 目次概要開発環境の構築アーキテクチャ概要アプリケーションフレームワーク層ライブラリ層ランタイム層カーネル層ライセンス規約スキルアップしよう 2 概要 Android とは米グーグル社 (Google Inc.) がモバイル向けプラットフォームとして発表した無償で誰にでも提供されるオープンソースのオペレーションシステムミドルウェア