Windowsでも更新が怪しいWindows11だが、Macではもっと厳しい。
Parallels Desktop
現在、私はIntel MacのMacBook Pro 2020を所有しているが、これは偏に仮想環境でWindowsを動作させる為に採った措置で、導入時もApple Silicon対応のMacにすべきかどうかをずっと悩んでいた。その結果として、Windowsの動作が確実なIntelコア搭載のMacBook Pro 2020を購入する事を選んだのだが、ここにきてWindowsが10から11へとアップグレードする事が発表され、Mac上で動作するWindowsもWindows11にできるのか気になっていた。
結論から言うと、Mac上で動作するWindows10はWindows11へアップグレードするには要件を満たさない事がわかっている。
おそらく、要件的に足りていないのはTPM2.0への対応といったところだと思うが、もともとMacはT2チップという専用のセキュリティチップを搭載している。だが、これはApple専用でもあるので、これではWindows11の要件を満たせない。対応できない原因はまさしくコレが原因ではないかと思うが、何に原因があるにしても、対応していない状況は変わらない。
MacでWindowsを動作させるにはいくつか方法があるが、私が採用している方法はParallels Desktopと呼ばれる仮想化アプリでWindows10を仮想OSとして動作させる方法だが、これを提供しているParallels社のサポート担当SVPのNick Dobrovolskiy氏は、このWindows11の対応に関して「エンジニアリングTeamは、Windows11 Insider Previewの公式ビルドを待って、今後のParallels Desktopのアップデートで完全な互換性を実現するために、新OSに導入された変更点を検討しています」とコメントしている。また「実現のために可能な限りの事を必ず行う」というコメントも付け加えている。
公式が言っている事なので、いずれは対応するという事は間違いないだろう。あとは技術力を信じるしかない。
macOS Monterey
Macは、次のmacOSのbeta版が公開されている。
Big Surが公開されてそろそろ一年になろうとしているが、OSが大型アップデートするタイミングという事である。
このMontereyと呼ばれる時期macOSに関しても、Parallels Desktopは対応していく必要がある。だからParallels社は、この新OSへの対応と、Windows11というOSへの対応の2つを同時に進めていかねばならない状況である。
しかも、M1 MacがARM版Windowsに対応している事を考えると、M1 Macへの対応も同時に進めていかねばならない状況になる。
一応、M1 Macの上で動作しているARM版Windows10で、Windows11プレビュー版は動作しているようだが、これの検証は一筋縄ではいかないと考えられる。
というのは、もし動作に問題があったとしても、それがParallels Desktopの問題なのは、それともWindows11プレビュー版の問題なのか、ハッキリしないからだ。
ただ、WindowsマシンでWindows11を動作させて、それと比較すればどちらの問題かはある程度予測はできる。検証作業は、そうした複数の環境で動作させた上での比較検証という形で進めるしかないので、より時間と手間はかかるだろうと予想される。
ハイセンスジャパン HPAC-22D
Switchとの接続にはUSBによる優先接続となるが、専用コントローラーの登場で、よりリアルな操作体験となった同作は、面白さが倍増するのではないかと思う。
パネルの曲率は1,500Rで、VA方式、リフレッシュレート144Hzで応答速度は1ms、ブルーライトカット、フリッカーフリー機能を持つのが特徴となっている。
理由としては、チェックツールのフィードバックではシステムが対応できるかどうかの詳細が掴めず、正確にユーザーの期待通りに伝える事ができず、Microsoft側としても準備が不十分だった、としている。
やはり思った通り、Windows11のインストール要件を満たしたようである。
それで全く問題なくWindows11に対応している、という結果が出た人は良いが、多くの人が対応していない、という結果が出て、さてどうしたものか? と思案しているのではないだろうか?
というわけで、そうしたUSB機器をワンタッチで切替えられる機器がサンワサプライから発売された。
DEATH STRANDINGは配達ゲームである。
処理は大きく分けて2つの段階があり、ユーザーが選択したプリセットに応じたスケーリングでターゲット出力より低解像度にレンダリングしたソースデータを用意し、このデータに対して画像分析、エッジ再構成を行う独自アルゴリズムを適用したり補完の処理をしてアップスケールを行う。この事で、画像処理の負荷低減、画質低下の抑制を行う事で、高品質な映像を保ちながら性能の向上を図れるとしている。

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