AIに任せてNPU上でDoomを動かすまで

AI PCに搭載されるNPUの処理力を実際に使うため、Claude CodeにDoomのNPU移植を依頼した過程を解説します。NPUでは「条件分岐」が原理的に難しいとされる点を、数式への書き換えでどう回避したかというアプローチが中心です。

■ NPUとDoomの相性
- 本来のNPUの役割と、日常用途での活用状況
- DoomをNPUで動かすのが難しいとされる理由の整理
■ AIによる移植の実践
- Claude Codeへの依頼内容と開発の進め方
- 条件分岐を掛け算で代用する仕組みの考え方
- 壁の描画や当たり判定への適用方法
- CPUに残した処理と、修正した不具合の種類
■ 性能と結果
- 解像度や最適化の影響を含むフレームレートの推移
- 使用したNPUの違いによる結果の比較

AIにコードを書かせて処理を分解し、計算量と速度の関係を数値で確認した内容です。自作PCやAIコーディングに関心がある方、NPUなど搭載資源の活用方法を知りたい方向けで、視聴後は自分のデバイスにある未使用の計算資源に目を向けるきっかけになります。詳しい仕組みは記事版も参照してください。