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엔비디아는 최근 인공 지능을 활용하여 레이 트레이싱 이미지에서 보다 정교한 픽셀 값을 생성함으로써 시각적 왜곡을 최소화하고 전반적인 화질을 개선하는 딥 러닝 슈퍼 샘플링(DLSS) 기술 버전 3.5를 출시했습니다.

레이 트레이싱은 광선이 장면의 물체와 상호 작용할 때 광선의 동작을 시뮬레이션하여 사실적인 조명 효과를 생성하기 위해 비디오 게임 및 기타 애플리케이션에서 사용되는 강력한 기술입니다. 기존 렌더링 기술은 각 픽셀에 대해 사전 계산된 레이 트레이싱 계산에 의존하는 반면, RTX 그래픽 카드의 적응형 셰이딩 기능은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 실시간 적응형 셰이딩을 수행하므로 복잡한 장면에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 GPU가 각 픽셀에서 여러 광선을 생성하여 다양한 재료와 조명 조건을 시뮬레이션한 다음 고해상도 사진의 대규모 데이터 세트로 학습된 ML 모델을 사용하여 최상의 결과를 선택하는 “적응형 광선 추적”이라는 프로세스를 통해 이루어집니다. 그 결과 표준 렌더링에 비해 이미지 품질이 향상되어 더욱 풍부한 디테일을 제공합니다.

DLSS 3.5는 뛰어난 시각적 충실도, 레이 트레이싱 타이틀의 향상된 게임 성능, 전체 RTX 시리즈 그래픽 처리 장치(GPU) 라인업에서의 폭넓은 호환성, 3D 콘텐츠 제작 애플리케이션의 확장된 잠재력 등 다양한 이점을 제공합니다. 이 업데이트 버전은 가을 시즌에 출시될 예정입니다.

NVIDIA의 획기적인 DLSS 기술은 최적의 성능 수준을 유지하면서 레이 트레이싱의 이점을 누릴 수 있게 함으로써 PC 마니아들의 게이밍 경험에 혁신을 가져왔습니다. 딥 러닝 슈퍼 샘플링의 약자인 DLSS는 고급 AI 알고리즘을 사용하여 이미지 충실도의 저하를 최소화하면서 저해상도 비주얼을 고화질 렌더링으로 확장하여 매끄럽게 향상시킵니다.

딥러닝 슈퍼 샘플링(DLSS)은 2018년 도입된 이후 지속적인 발전을 거듭해 왔으며, 최신 버전인 DLSS 3.5는 고급 인공 지능 알고리즘을 통해 레이 트레이싱 기반 게임과 애플리케이션의 성능을 더욱 향상시킬 예정입니다. 이 글에서는 DLSS 3.5의 복잡한 작동 메커니즘과 게이머와 콘텐츠 제작자 모두에게 미치는 영향에 대해 자세히 살펴봅니다.

DLSS 3.5란 무엇인가요?

엔비디아는 2023년에 딥 러닝 슈퍼 샘플링 기술의 발전을 나타내는 DLSS 3.5의 출시를 발표했습니다. 이 최신 버전은 인공 지능을 활용하여 레이 트레이싱을 통해 렌더링된 장면의 픽셀 값을 더욱 정교하게 생성하는 레이 재구성이라는 새로운 접근 방식을 특징으로 합니다.

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레이 트레이싱은 실제 세계에서 빛의 동작을 모델링하여 실제와 같은 그림자, 반사 효과 및 전반적인 조명을 구현하는 컴퓨터 그래픽 렌더링의 고급 방법입니다. 하지만 이 기술은 리소스 집약도가 높고 그래픽 프로세서의 상당한 연산 리소스를 필요로 합니다. 이러한 요구 사항을 해결하기 위해 엔비디아는 인공 지능을 활용하여 화질을 저하시키거나 개선하지 않으면서도 디테일을 향상시켜 저해상도 비주얼을 향상시키는 DLSS(딥 러닝 슈퍼 샘플링)를 개발했습니다.

DLSS 3.5는 인공 지능을 사용하여 레이 트레이스 환경 내에서 없거나 손상된 픽셀을 다시 생성합니다. 각 조명 단계에 맞게 수동으로 조정된 노이즈 제거 메커니즘을 사용했던 이전 버전의 DLSS와 달리, DLSS 3.5는 모든 조명 패스에서 우수한 품질의 픽셀을 생성할 수 있는 단독 신경망을 활용합니다. 따라서 DLSS 3.5는 색채 불일치, 일관되지 않은 조명, 레이 트레이싱에서 흔히 발생하는 스페터와 같은 시각적 이상 현상을 최소화할 수 있습니다.

DLSS 3.5는 어떻게 작동하나요? 광선 재구성이란 무엇인가요?

DLSS 3.5는 이전 버전의 고급 버전으로, 이전 반복의 가장 바람직한 특성을 통합하고 레이 재구성이라는 최첨단 방법을 도입했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 인공 지능을 활용하여 덜 정밀한 입력 데이터를 기반으로 보다 정제된 픽셀 값을 생성함으로써 레이 트레이싱의 시각적 충실도를 향상시킵니다.

레이 트레이싱 프로세스에는 가상 카메라에서 장면을 향해 광선을 방출하여 장면 내의 다양한 요소와의 상호 작용을 분석하는 과정이 포함됩니다. 이러한 광선은 디스플레이의 개별 픽셀에 해당하며, 광선 수가 증가하면 렌더링된 조명 효과의 사실성과 복잡성이 향상됩니다.

하지만 투사되는 광선의 수를 늘리려면 그에 비례하여 컴퓨팅 리소스가 증가해야 하므로 시스템 효율성과 이미지 품질이 저하됩니다. 이러한 딜레마를 피하기 위해 레이 트레이싱은 일반적으로 기존 디스플레이 픽셀보다 적은 양의 광선을 사용하고 인접 픽셀을 검사하여 부족한 픽셀을 보완하는 픽셀 평균화 또는 보간과 같은 노이즈 감소 기술에 의존합니다.

노이즈 제거 알고리즘은 특정 시나리오에서 효과가 입증되었지만, 레이 트레이스 비디오 게임의 사실성과 몰입감을 떨어뜨리는 이미지 흐림, 색상 누수 또는 유령과 같은 바람직하지 않은 결과를 초래할 수도 있습니다.

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레이 재구성은 인공 지능을 사용하여 딥 뉴럴 네트워크를 활용하여 픽셀 품질을 향상시키는 고급 노이즈 제거 알고리즘입니다. 누락된 픽셀을 채우기 위해 수동 튜닝이나 휴리스틱에 의존하는 기존 노이즈 제거 알고리즘과 달리, 레이 재구성은 레이 트레이싱을 통해 생성된 방대한 양의 고품질 이미지 데이터를 학습 기반으로 활용하는 데이터 중심 전략을 채택하고 있습니다.

이 기술은 디스플레이 표면의 개별 픽셀을 검사하고 묘사된 장면 내에서 각각의 이미지 광선과 비교하는 과정을 포함합니다. 이러한 광선으로부터 얻은 데이터를 활용하여 색조, 강도, 방향 등 조명 광원의 특성을 정확하게 반영하는 향상된 픽셀을 생성합니다.

DLSS 3.5의 장점은 무엇인가요?

딥러닝 슈퍼 샘플링(DLSS)의 이전 버전은 업스케일링 작업에서 경쟁력 있는 성능을 입증했지만, 진정한 장점은 게이머와 콘텐츠 크리에이터가 각자의 애플리케이션에서 사용하는 레이 트레이싱 기술과 원활하게 통합할 수 있다는 점입니다. 그 결과 우수한 이미지 품질, 렌더링 시간 단축, 최적화된 리소스 활용 등의 이점을 얻을 수 있습니다.

DLSS 3.5는 데이터 활용도를 높이고 고급 인공 지능 인프라를 배포하여 이전 버전에 비해 우수한 이미지 품질을 생성할 수 있습니다. 또한 조명, 색 번짐, 노이즈의 부정확성 등 레이 트레이싱과 관련하여 종종 발생하는 바람직하지 않은 효과를 완화하면서 중요한 디테일을 보존합니다.

DLSS 3.5는 레이 트레이싱 게임의 프레임 속도와 해상도를 높이는 동시에 효율적인 업스케일링 기술을 통해 GPU 워크로드를 효과적으로 관리하고 화질을 최적화하는 측면에서 괄목할 만한 개선 사항을 보여주었습니다. 또한 그림자, 반사, 굴절, 전역 조명, 앰비언트 오클루전 등 다양한 요소를 렌더링하기 위해 레이 트레이싱에 의존하는 패스 트레이싱 게임의 성능을 훨씬 더 크게 향상시킵니다.

DLSS 3.5는 최신 RTX 40 시리즈 GPU에만 국한되지 않고 다양한 RTX 시리즈 그래픽 처리 장치(GPU)와 호환되므로 이전 버전보다 더 폭넓은 호환성을 자랑합니다. 따라서 더 많은 마니아들이 선호하는 레이 트레이싱 비디오 게임을 플레이하면서 DLSS 3.5가 제공하는 향상된 성능 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

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곧 출시될 DLSS(딥 러닝 슈퍼 샘플링) 3.5 버전은 게이머뿐만 아니라 Chaos Vantage, D5 Render, Nvidia Omniverse와 같은 3차원 편집 애플리케이션 내에서 레이 트레이싱 기술을 활용하는 콘텐츠 제작자에게도 혜택을 제공할 예정입니다. 이러한 아티스트는 DLSS 3.5를 사용하여 향상된 품질과 정밀한 렌더링 미리보기를 실시간으로 생성할 수 있으므로 귀중한 시간과 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다.

실제로 DLSS 3.0에서 DLSS 3.5로 발전하면서 기능이 전반적으로 크게 향상되었습니다.

DLSS 3.5는 언제 출시되나요?

NVIDIA는 DLSS 3.5를 2023년 가을 시즌에 사용할 수 있을 것으로 예상하고 있지만, 아직까지 구체적인 시기는 발표되지 않았습니다. 또한 이 회사는 DLSS 3.5가 시작될 때부터 어떤 비디오 게임이 지원을 제공할지 공개하지 않았지만, 사이버펑크 2077과 앨런 웨이크 2를 포함하여 레이 트레이싱 또는 경로 추적 기술을 통합한 향후 출시될 타이틀이 눈에 띄게 등장할 것으로 추측됩니다.

By 박준영

업계에서 7년간 경력을 쌓은 숙련된 iOS 개발자인 박준영님은 원활하고 매끄러운 사용자 경험을 만드는 데 전념하고 있습니다. 애플(Apple) 생태계에 능숙한 준영님은 획기적인 솔루션을 통해 지속적으로 기술 혁신의 한계를 뛰어넘고 있습니다. 소프트웨어 엔지니어링에 대한 탄탄한 지식과 세심한 접근 방식은 독자에게 실용적이면서도 세련된 콘텐츠를 제공하는 데 기여합니다.