‘화질이 경쟁력이다!’ AMD·인텔·엔비디아의 화질향상기술 삼파전

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그래픽카드는 과거 3D 가속을 위한 장치에 불과했습니다. 그러나 점차 물리연산이나 특정 연산을 빠르게 수행하기 시작하더니 현재는 인공지능 영역까지 확대되어 널리 쓰이고 있습니다. 그럼에도 그래픽카드는 여전히 우리에게 있어 ‘화질’에 영향을 주는 제품입니다. 여기에서 화질은 해상도와 3D 효과, 1초당 표현하는 이미지 수 등 복합적인 형태를 말합니다. 우리가 모니터를 통해 시각화되는 모든 작업이 그래픽카드를 통해 이뤄지니 말이죠.

이렇다 보니까 그래픽 프로세서 제조사들은 그래픽카드 본연의 기능을 극대화하는 노력을 기울이고 있습니다. 그중 하나가 바로 ‘업스케일링(Upscaling)’ 기술입니다. 저해상도 이미지나 영상을 분석해 보정하고 이를 최대한 선명하게 출력하는 기술입니다.

▲ 업스케일링은 해상도가 낮은 원본 이미지나 영상을 고해상도로 깨끗하게 변환하는 기술입니다 (이미지 – 엔비디아)

업스케일링 기술은 과거에도 존재했습니다. 과거 SD급 화질의 영상을 FHD 수준으로 보정해 표현하는 형식이 대표적이지요. TV에도 적극 사용됐습니다. 4K 미치 8K TV가 그랬죠. 현재 주력 콘텐츠들이 FHD 혹은 4K 정도이니까 이들 영상을 자체적으로 보정해 더 높은 해상도와 면적의 TV에서 최대한 거부감 없이 즐길 수 있도록 했습니다.

그래픽카드에서의 업스케일링은 조금 다릅니다. 오로지 게임 한정으로 적용되고 있는데요. 물론 소프트웨어와 결합해 정지 및 동영상의 해상도를 높여 제공하기는 합니다. 그렇다면 그래픽 프로세서 제조사는 왜 게임의 업스케일링 기술 향상에 힘을 쏟고 있는 것일까요?

저해상도 화면을 고해상도로, 업스케일링 기술 경쟁이 뜨겁다

우리는 그냥 키보드와 마우스 혹은 게임패드 등으로 조작하며 즐기는 게임이지만, 실제 게임을 실행하는 데에는 많은 자원이 요구됩니다. 프로세서와 그래픽카드 등이 열심히 화면에 표시되는 효과와 캐릭터의 데이터를 처리하지요. 이것이 고도화될수록 더 뛰어난 성능의 부품이 필요하게 됩니다.

해상도도 무시할 수 없습니다. 일반적으로 FHD 해상도에서 잘 되던 것이 해상도를 높이면 표시되는 이미지 수(프레임)가 점차 떨어집니다. 4K가 되면 더욱 심해집니다. 4K는 단순히 FHD 해상도 면적의 4배에 달하는 데이터를 처리해야 되기 때문입니다.

▲ 그래픽카드의 업스케일링 기술은 품질과 성능 모두 확보하기 위해 도입되고 있습니다. (이미지 – 엔비디아)

그러나 여기에 업스케일링으로 FHD 해상도 수준의 이미지를 잘 다듬어 4K 해상도의 화면에서도 거부감 없는 화질을 보여준다면 어떨까요? 단순히 봤을 때 FHD 해상도 영상을 처리하는 수준의 부하로도 고해상도 영상을 경험할 수 있을 겁니다. 하드웨어에 인가되는 부하가 적어진다는 것은 곧 남은 자원으로 다른 것을 처리하는 여유가 생김을 뜻합니다. 저사양 시스템도 부담 없이 고해상도 게임을 즐길 수 있음은 물론이고요.

이런 장점으로 인해 그래픽 프로세서 제조사는 각자의 개발 경험을 살려 다양한 업스케일링 기술을 개발하고 있습니다. 전통의 AMD와 엔비디아 외에도 후발주자지만, 적극적인 행보를 보이는 인텔도 개발 중이라고 합니다. 그것이 무엇인지 하나씩 살펴볼까요?

인공지능을 활용한 것은 우리가 먼저다 – 엔비디아 DLSS

엔비디아는 볼타(Volta)와 튜링(Turing) 아키텍처를 공개하며 그래픽 프로세서 내에 딥러닝에 필요한 코어를 탑재할 것이라고 발표했고, 실제로 텐서코어를 통해 추론 연산 성능을 크게 향상시켰습니다. 이는 현재 주력 제품군인 암페어(Ampere) 아키텍처에서도 그대로 이어지고 있습니다.

인공지능은 여러 연산에 큰 도움을 주고 있는데, 여기에는 화질 향상도 포함되어 있습니다. 인공지능이 여러 화면들을 학습하고 분석한 뒤, 화질을 개선해 낮은 부하에서도 최고의 화질을 경험하게끔 만들겠다는 것이 목표입니다. DLSS가 Deep Learning Super Sampling인 것도 이런 이유일 것입니다.

▲ 엔비디아의 인공지능 기술을 활용해 이미지 품질과 성능을 함께 확보하는 DLSS 기술 (이미지 – 엔비디아)

그래픽 프로세서 내에 인공지능 자원을 사용하지만, 품질을 개선하는 일은 엔비디아가 보유한 슈퍼컴퓨터에서 진행합니다. 게임 데이터를 슈퍼컴퓨터에 입력하고 꾸준히 학습시켜 최적의 결과물을 얻는 것이죠. 해당 데이터를 가지고 엔비디아가 주기적으로 업데이트를 진행합니다. 시간이 지날수록 점차 개선되는 효과를 기대할 수 있다는 것이 장점입니다.

많은 게임이 이를 지원하고 있다는 점도 특징입니다. 대부분 인기 작품이고요. 앞으로 출시되는 신작도 DLSS를 통해 고품질 그래픽 효과를 최적의 성능으로 즐길 수 있습니다.

하지만, 아쉽게도 DLSS를 경험하려면 최신 엔비디아 그래픽카드가 필요합니다. 지포스 RTX 20 및 30 시리즈가 여기에 해당됩니다. GTX 16 시리즈는 RTX 20에 기반하지만, 인공지능 코어가 없습니다. RTX 10 시리즈 이하 그래픽카드도 DLSS를 사용할 수 없습니다. 인공지능 코어의 유무에 따라 사용 가능 여부가 나뉘는 것은 어쩔 수 없는 듯합니다.

범용성 앞세워 향후 성장 가능성을 남겨두다 – AMD FSR

AMD도 FidelityFX Super Resolution(FSR)이라는 이름으로 업스케일링 기술을 제공하고 있습니다. 그런데 속을 들여다보면 엔비디아 DLSS와는 사뭇 다른 느낌을 줍니다. 인공지능 학습에 기반한 결과물을 활용하는 DLSS와 달리 AMD FSR은 그래픽 프로세서를 활용하는 것은 같은데 저해상도 이미지를 최대한 보정해 품질은 확보하자는 부분에 초점을 두고 있습니다. 어떻게 보면 앞서 언급한 영상 업스케일링 기술(화질저하 보간)과 유사하다는 인상입니다.

▲ AMD의 FSR 기술도 그래픽 프로세서의 기능을 활용해 품질을 최대한 확보하고 부하를 줄여줍니다. 그러나 활성화에 이르기까지는 시간이 조금 필요해 보입니다. (이미지 – AMD)

하지만 이런 방식의 장점은 하드웨어의 제약이 상대적으로 적다는 것입니다. 특정 알고리즘을 활용한다면 하드웨어 활용에 제약이 생깁니다. 엔비디아 DLSS가 성능이 뛰어나도 RTX 20 및 RTX 30 시리즈 그래픽카드만 사용 가능한 것이 이를 잘 말해주죠.

반면, FSR은 RX 400 시리즈 이후의 모든 라데온 그래픽카드와 호환 가능합니다. 심지어 개발사가 지원해 주면 지포스 GTX 10 시리즈 이후 그래픽카드도 사용 가능하다고 하니 범용성 측면에서는 우위에 있습니다. AMD가 FSR 기술을 얼마나 꾸준히 잘 관리하느냐가 중요해 보입니다.

후발주자지만 철저하게 준비했다 – 인텔 XeSS

인텔도 자체 개발한 그래픽 프로세서 아크(ARC)에 업스케일링 기술을 도입했습니다. 이름은 XeSS로 Xe Super Sampling이라고 하네요. Xe는 아키텍처니까 이를 활용한 슈퍼 샘플링 기술이라고 보면 되겠습니다. 이 기술은 대체로 엔비디아 DLSS와 유사한 것으로 알려져 있습니다. 저해상도 이미지의 신호 불안정성(지터) 수치와 움직임, 속도 등을 분석해 고해상도 이미지를 구성하게 됩니다. 이 과정에서 반정밀 연산이라 부르는 FP16 혹은 Xe 매트릭스 명령어(XMX – Xe Matrix eXtensions)를 활용합니다.

▲ 인텔 XeSS 기술도 인공지능 혹은 그래픽 프로세서의 가속 능력을 바탕으로 이미지 품질과 성능을 최대한 제공합니다. (이미지 – 인텔)

XMX는 인텔이 도입한 인공지능 관련 계산 엔진인데요. 저해상도 이미지를 후보정하는 과정에서 적극 개입합니다. 그러나 슈퍼컴퓨터를 활용해 이미지를 사전에 미리 분석한 후 그에 따른 결과물을 가지고 인공지능 연산을 진행하는 DLSS와 달리 출시 당시에는 성능 체감에는 한계가 있을 것으로 예상됩니다.

그러나 흥미로운 부분은 범용성인데요. XMX 기반이라면 아크 기반 그래픽카드만 쓸 수 있겠지만, 동일한 인공지능 가속 명령어인 DP4a를 활용하면 지포스 GTX 10 이상 기반 혹은 라데온 RX 시리즈 그래픽카드에서도 사용 가능하다고 합니다. 인텔과 게임 개발사가 잘 활용한다면 잠재력이 적지 않은 기술이 아닐까 전망해 봅니다.

업스케일링 기술은 꾸준히 발전할 것

AMD, 인텔, 엔비디아 모두 이름은 달라도 각자의 기술을 가지고 저해상도 이미지를 고해상도로 깔끔하게 정리해 주는 업스케일링 기술을 제안하고 있습니다. 사용하는 기술은 다르지만, 부하를 최대한 낮추면서 선명하고 화려한 효과를 제공하겠다는 목표는 동일합니다. 때문에 얼마나 빨리 기술 숙련도를 높이느냐가 관건이 되지 않을까 생각됩니다.

그래픽카드 활용도는 다양합니다. 그러나 현재 다수의 PC 사용자는 이 그래픽카드를 다양한 해상도와 화면비를 가진 디스플레이에 연결해 콘텐츠를 소비하고 있지요. 업스케일링은 빠르게 변화하는 디스플레이 환경에 유연하게 대응하기 위한 필수 기술 중 하나로 개발이 치열하게 진행 중입니다. 과연 어떤 기술이 시장의 마음을 사로잡을 수 있을지 궁금해집니다.

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