写真：PC Watch

　2月23日のことであった。大阪日本橋にいた筆者は、某店でIntel Arc A580を搭載したAR-A580D6-E8GB/DFが2万円程度で販売されているという情報を聞き、購入してしまった。 【画像】Intel Arc A580がしっかり認識している 　第16回で紹介したようにIntel Arc A380 Challenger ITX 6GB OCは所有しているが、正直性能には物足りなさを感じていた。この時はビデオカードを積める検証用PCがDeskMeet X300であったが、その後より大きなPCケースを購入して長いビデオカードでも積めるようになった。より高速なIntel Arcを試してみるいい機会だったのだ。 　発売時期に公開されたレビュー記事「「Intel Arc A580」ついに発売へ。シリーズ最後のピースの性能やいかに？」を読むと、性能はまずまずだが、ワットパフォーマンスは悪く、特に価格がネックであったことが分かる。2万円というのは特価であったものの、普通に購入しても2万円台半ばともあれば、このネックがなくなったと考えていいだろう。 ■ 使用するハードウェアとソフトウェア 　検証に使用したPCの構成は次の通りだ。 　IntelのビデオカードではUEFI BIOSでResizable BARを有効にしろといわれるが、ASRockのマザーボードではC.A.Mという名称のようで、ほかのメーカーのマザーボードを使用している場合は注意が必要だ。 　OSはUbuntu 22.04 LTSだ。24.04 LTSがリリースされた今であっても、ハードウェアベンダーが提供するドライバを使用する場合は、当面は22.04 LTSを使い続けたほうがいい。しっかりUbuntu側でサポートしているNVIDIA製GPUを使用している場合は除くが。 　第47回でも紹介しているように、ただIntel Arcを使用するだけであれば最新版にアップデートすると認識される。しかし今回は画像生成AIを使う関係で別途ドライバをインストールすることになった。Client Intel Package Repository Configurationを参考にドライバをインストールする。 　ほぼそのままコピー&ペーストだが、次のコマンドを実行しよう。 $ wget -qO - https://repositories.intel.com/gpu/intel-graphics.key | sudo gpg --yes --dearmor --output /usr/share/keyrings/intel-graphics.gpg $ echo "deb [arch=amd64,i386 signed-by=/usr/share/keyrings/intel-graphics.gpg] https://repositories.intel.com/gpu/ubuntu jammy client" | sudo tee /$ etc/apt/sources.list.d/intel-gpu-jammy.list $ sudo apt update $ sudo apt install -y intel-opencl-icd intel-level-zero-gpu level-zerointel-media-va-driver-non-free libmfx1 libmfxgen1 libvpl2 libegl-mesa0 libegl1-mesa libegl1-mesa-dev libgbm1 libgl1-mesa-dev libgl1-mesa-drilibglapi-mesa libgles2-mesa-dev libglx-mesa0 libigdgmm12 libxatracker2 mesa-va-drivers mesa-vdpau-drivers mesa-vulkan-drivers va-driver-all vainfo hwinfo clinfo 　「このシステムについて」を見てみると次のようになる。 ■ Vulkanベンチマーク 　第53回を筆頭に本連載では何回かUbuntuでSteamのゲームができることを紹介している。Windows用のゲームも動作し、Protonという仕組みを使ってリアルタイムでDirect3DをVulkanに変換している。ということはVulkanが速ければWindows用のゲームも速くなるはずだ。Phoronix Test Suiteで簡単にVulkanのベンチマークを測ってみた。 　比較対象はRX6600XT CLI 8Gだ。すなわちRadeon RX 6600XTである。 　簡易なベンチマークであるGravityMarkでは、あまり大きな差は見られない。グラフではGPUの名称が誤っているが、間違いなくA580での結果である。 　一方Waifu2x-NCNNでは、TAA(Temporal Anti-Aliasing)を有効にすると無視できない差が出る。 　とはいえ、それほど重くない3Dゲームであれば特に問題なくできそうだ。「ライザのアトリエ」はA380では少し重かったが、A580では全く問題ないであろう。 ■ 画像生成 　せっかくVRAMが8GBもあるのだから、画像生成をやってみよう。 　「5万円台で生成AIに理想的なVRAM 16GBの「Intel Arc A770」でStable Diffusionが使えるか試してみた」を読むと分かるのだが、IntelのGPUは画像生成(だけではないが)を加速するライブラリがIPEXとOpenVINOの2種類ある。今回はIPEXを使用することにした。 　この記事によるとWindowsでAUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUIが動作したようだが、筆者が試したところではUbuntuではうまく動作しなかったので、SD.Next版Stable Diffusion WebUIを使用することにした。 　ドキュメントに従って、インストールは次のコマンドを実行した。 $ wget -O- https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS.PUB | gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/oneapi-archive-keyring.gpg ＞ /dev/null $ echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/oneapi-archive-keyring.gpg] https://apt.repos.intel.com/oneapi all main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/oneAPI.list $ sudo apt update $ sudo apt install intel-basekit git python3.10-venv libgl1 libglib2.0-0 $ git clone https://github.com/vladmandic/automatic.git $ cd automatic $ ./webui.sh --use-ipex 　768×768ドットで20枚連続生成してみた。結果は次の通りだ。 　約9分で非常に速い。なお3回計測した3回目である。 　同条件でRadeon RX 6600XTでも計測してみたところ、次のようになった。 　17分以上かかった。ほぼ倍の時間だ。 　同条件ではないものの、似たような条件でGeForce GTX 3060(VRAM 12GBモデル)を動作させてみたところ、おおむね6600XTと同じくらいの時間がかかった。どうやら「A580がダントツで速い」という結果で間違いなさそうだ。 　というわけで、画像生成をやってみるなら、Intel Arc A580はいい買い物だといえる。