DLSS 확장하는 엔비디아, “고성능·고화질 모두 잡는다”

엔비디아가 DLSS 라이브러리를 확장한다. 이는 4K를 비롯한 고화질 화면에서 더 많은 고성능 게임을 실감나게 즐길 수 있게 됐다는 것을 의미한다. “PC로 게임과 멀티미디어를 풍부하게 즐길 수 있도록 하겠다”라는 젠슨 황 엔비디아 CEO의 다짐처럼, 엔비디아의 DLSS도 사용자에게 풍성하고 몰입도 높은 콘텐츠를 제공해 나갈 방침이다.

여기서 DLSS는 딥러닝 슈퍼 샘플링(Deep Learning Super Sampling)의 약자로, 해상도를 높이는 업스케일링 기술의 일종이다. 고화질을 구현하기 위해서는 픽셀의 수를 더 늘려야 하는데, 딥러닝을 통해 새로운 픽셀을 예측하고, 이를 채우는 기술이다. 단순한 이미지 업스케일링뿐만 아니라 실시간으로 프레임을 업스케일링해 고화질의 영상을 구현할 수 있다.

엔비디아는 22일 온라인 간담회를 통해 DLSS가 더 많은 게임에 탑재될 것이라고 밝혔다. 헨리 린(Henry Lin) 시니어 제품 매니저에 따르면, 새롭게 DLSS가 탑재되는 게임은 러스트(RUST), 둠 이터널(Doom Eternal) 레고 빌더 저니(Lego Builder Journey) 등이다. 헨리 린 매니저는 “엔비디아와 게임 디자인업체 밸브(Valve), 그리고 리눅스 게임 커뮤니티는 윈도우 게임에서 고화질·고성능의 게임을 출력할 수 있는 기술을 제공할 것”이라며 “이는 엔비디아 지포스 RTX GPU의 전용 AI 코어를 통해 가능하게 했다”고 설명했다.

뒤이어 “부드럽게 게임을 출력하는 데 사용되는 불칸(Vulkan) API에 대해서는 이번 달부터 지원하며, 마이크로소프트의 인터페이스 다이렉트X(DirectX)에 대해서는 다음 달부터 지원할 것”이라고 전했다.

DLSS라는 용어가 등장한 것이 이번이 처음은 아니다. 엔비디아는 2018년 지포스 RTX 20 시리즈를 공개하면서 DLSS 기능에 대해 소개했다. 이후 엔비디아는 DLSS를 다양한 게임에 적용해 나갔다. 현재 DLSS가 적용된 게임은 55개로, 마인크래프트처럼 대중적인 게임도 포함돼 있다.

DLSS를 도입하면 빠르게 콘텐츠를 확장하고 출력할 수 있다. 헨리 린 매니저에 따르면, 기존에도 콘텐츠를 확장한 후 이를 뚜렷하게 만드는 업스케일 샤픈(Upscale Sharpen) 등의 기술이 존재했다. 하지만 업스케일 샤픈 기술의 경우, 고화질로 확장하는 것은 가능했지만 이미지의 경계선이 망가지는 등 전반적인 콘텐츠 품질이 낮아진다는 한계를 가지고 있었다. 하지만 DLSS는 딥러닝 알고리즘과 네트워크를 통해 픽셀 수 자체를 늘린 것이기에, 기본적으로 높은 해상도에서 좋은 이미지를 구현할 수 있다.

헨리 린 매니저는 DLSS를 네 단계로 나눠 설명했다. 처음에는 작은 크기의 콘텐츠를 레이 트레이싱(Ray Tracing)으로 구현해 낸다. 레이 트레이싱은 빛이 반사되거나 통과되는 모든 과정을 반영해 실제와 동일하게 콘텐츠를 구현해 내는 기술을 말한다. 이렇게 구현한 이미지는 1차로 모션 벡터를 통해 확장된다. 모션 벡터는 기존 패턴을 파악해 확장할 픽셀을 예측하는 기술로, 자연스럽게 픽셀을 늘릴 수 있다.

이후 2차로 딥러닝 알고리즘을 통해 픽셀을 늘린다. 동작과 동작 사이의 중간 동작 2, 3개를 AI로 추적한다. 이후 이를 동작과 동작 사이에 삽입하는데, 이를 통해 전체적으로 더욱 부드러우면서 고화질에 뚜렷한 콘텐츠를 출력할 수 있다.

이 모든 과정은 엔비디아의 RTX GPU에서 구동된다. 엔비디아의 RTX GPU에는 텐서코어라는 이름의 코어가 탑재돼 있다. 이는 반복적인 딥러닝 연산에 특화돼 있는데, 이를 통해 딥러닝 알고리즘을 통한 픽셀 확장이 가능한 것이다.

엔비디아 관계자는 “처음부터 딥러닝 학습을 시킬 때, 16K 크기를 기반으로 학습시켰기 때문에, 4K도 훌륭하게 출력할 수 있다”며 “실제로 게임을 할 때에는 더 빠르게 연산을 해야 하다 보니, 텐서코어가 큰 역할을 할 것”이라고 말했다.

마지막으로 헨리 린 매니저는 “DLSS는 디테일하면서 높은 품질의 콘텐츠를 제공하는 데 일조할 것”이라며 “이후에도 출력 성능을 높이고 라이브러리도 확장해 나갈 것”이라고 전했다.

글. 바이라인네트워크
<배유미 기자> youme@byline.network

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