3D 그래픽은 GPU의 발전과 함께했지만, 표현해야 될 화소가 확대되면서 성능 한계를 맞았다 / 출처=귀무자 : 검의 길 [IT동아 강형석 기자] 3D 그래픽은 반도체의 발전과 호흡을 맞춰 왔다. 그 과정에서 표현은 정교해졌고, 광원 효과는 현실의 빛에 가까워졌다. 다만 하드웨어 성능을 키워 문제를 푸는 전통적 방식은 한계에 부딪혔다. 해상도가 4K(3840 x 2160), 8K(7680 x 4320)로 확대되며 처리해야 할 그래픽 데이터가 기하급수적으로 불어나면서 그래픽 처리장치(GPU)의 순수 연산력만으로는 감당하기 어려운 지경에 이르렀다. 그래픽 처리장치 업계는 한계를 극복하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 업스케일링(Upscaling) 기술을 제안한다. 낮은 해상도의 화면을 고해상도로 확대하는 것이다. 엔비디아 DLSS(Deep Learning Super Sampling)를 선두로 AMD FSR(FidelityFX Super Resolution), 인텔 XeSS(Xe Super Sampling) 등이 등장하며 AI 업스케일링 기술은 게이머에게는 일종의 연금술처럼 받아들여졌다. 모든 GPU 제조사들이 AI를 활용해 성능 한계를 극복하고 있다 / 출처=엔비디아 원리는 이렇다. 화면을 풀HD(1920 x 1080)보다 낮은 저해상도로 가볍게 그린(렌더링) 뒤, 딥러닝 알고리듬과 정교한 필터를 거쳐 QHD(2560 x 1440)~4K 이상 화질로 확장한다. 처음부터 저해상도 데이터를 쓰므로 연산 부담은 크게 줄지만, 육안으로는 원래의 고해상도(네이티브) 화면과 구분하기 어려운 수준의 표현이 가능하다. AI를 사용하면 그래픽 개선 외에도 다음에 출력되는 영상까지 분석할 수 있어 초당 화면 출력 수(프레임)를 상승에도 기여한다. 문제는 AI 기술을 쓰려면 고성능 GPU가 필요하다는 점이다. 특정 GPU 플랫폼에 종속되는 점도 지적 대상이다. DLSS가 지포스 RTX GPU에 탑재된 전용 연산 장치, 텐서 코어(Tensor Core)가 없으면 아예 구동되지 않는 게 대표적인 예다. 인텔과 AMD는 조금 개방적인 소프트웨어 방식을 내세웠으나, AI 연산 가속 장치의 유무에 따라 화질과 성능이 크게 갈리는 한계를 피하지 못했다. AI를 활용해 정교한 그래픽 구현이 가능해졌지만, 모든 게임이 지원하는 건 아니다 / 출처=엔비디아 게임 개발 생태계가 떠안은 피로감은 더 근본적인 문제다. 이들 기술이 제 성능을 내려면 게임 ...
“고성능 외장 GPU 없어도 고화질 게임 OK?” 윈도 11의 자동 슈퍼 해상도
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