Arm, 고성능 모바일 그래픽 구현 위한 개발자용 신경망 기술 발표
Arm은 캐나다 밴큐버에서 개최된 ‘시그래프(SIGGRAPH) 2025’에서 신경망 기술을 발표하고, 2026년부터 Arm GPU에 전용 신경망 가속기를 도입할 예정이라고 13일 밝혔다.
이 기술은 그래픽 렌더링용 GPU 성능을 새로운 차원으로 끌어올려, 특히 모바일 게임을 비롯한 연산집약적 모바일 콘텐츠에서 GPU 작업량을 최대 50%까지 절감한다. 이는 시작에 불과하며, 이번 신기술은 업계 전반의 향후 온디바이스 AI 혁신을 위한 기반을 마련한다.
아울러 Arm은 공개 신경망 그래픽 개발 키트(neural graphics development kit)를 출시한다. 이 키트는 AI 기반 렌더링을 기존 워크플로우에 통합할 수 있도록 설계돼, 개발자가 하드웨어 출시보다 1년 앞서 개발을 시작할 수 있게 한다.
Arm의 모든 신경망 기술은 완전 개방형으로 제공되며, 여기에는 모델 아키텍처, 가중치(weights) 및 모델 재학습에 필요한 도구가 포함된다. 현재까지 개발 키트 지원을 밝힌 파트너사로는 엔듀어링 게임즈, 에픽 게임즈 언리얼 엔진, 넷이즈 게임즈, 수모 디지털, 텐센트 게임즈, 트래버스 리서치 등이 있다.
개발자는 신경망 그래픽 개발 키트를 통해 하드웨어 출시 전부터 AI 기반 그래픽을 통합하고 즉시 개발을 시작할 수 있다. 모바일 게임을 염두에 두고 설계된 이 키트는 AI 기반 시각 효과를 통합하고 맞춤화할 수 있게 한다. 언리얼 엔진 플러그인, PC 기반 불칸(Vulkan) 에뮬레이션, 업데이트된 프로파일링 도구, 깃허브 및 허깅페이스를 통한 완전 개방형 모델, 불칸용 Arm 머신러닝(ML) 확장 기능 등을 포함한다.
개방형 불칸용 Arm 머신러닝 확장 기능은 개발자가 익숙한 렌더링 파이프라인에 AI를 직접 통합할 수 있게 한다. 기존 불칸이 그래픽 및 컴퓨팅 파이프라인을 지원하는 반면, Arm의 확장 기능은 신경망 추론에 최적화된 세 번째 파이프라인인 그래프 파이프라인을 도입한다. 이를 통해 AI를 모바일 렌더링에 그래픽 파이프라인의 네이티브 구성 요소로 손쉽게 통합할 수 있게 된다.
Arm 신경망 슈퍼 샘플링(NSS)은 개발 키트의 모든 요소를 활용한 Arm의 AI 기반 그래픽 업스케일링 엔진이다. NSS는 이미 포트나이트와 인피니티 니키 등을 제작하는 개발사들이 활용 중인 Arm Accuracy Super Resolution(ASR)을 기반으로 구축됐다.
NSS는 540p 해상도를 1080p로 업스케일링 하는 데 프레임당 4ms의 처리 시간만을 소요하며, 원본에 가까운 화질을 제공한다. 이를 통해 개발자는 전통적인 전체 프레임 렌더링 방식 대비 GPU 워크로드를 최대 50%까지 절감할 수 있으며, 이 절감분을 전력 소모 절감, 더 높은 프레임 속도, 시각 품질 향상 중 필요에 맞게 배분할 수 있다. 또한 NSS는 표면 디테일, 조명, 모션 선명도를 AI로 보존해, 게임 특성에 맞춘 시각적 충실도와 에너지 효율의 균형을 가능하게 한다.
Arm은 내년 AI를 통해 렌더링 부하를 늘리지 않고도 프레임 속도를 두 배로 높이는 신경망 프레임 속도 업스케일링과 픽셀당 광선 수를 줄여 모바일에서 실시간 경로 추적을 가능하게 하는 신경망 슈퍼 샘플링 및 디노이징을 도입해 신경망 기술 애플리케이션 로드맵을 확장할 계획이다. 두 기술 모두 하드웨어 출시 이전에 제공될 예정이다.
이를 통해 Arm은 개방적이고 접근성이 뛰어나며 현실 환경 성능에 최적화된 신경망 그래픽을 구현한다. 통합된 개방형 플랫폼을 제공함으로써, Arm 기반의 다양한 온디바이스 경험 전반에 AI를 보다 쉽게 배포할 수 있도록 지원한다.
Arm AI 및 개발자 플랫폼 부문 펠로우인 게런트 노스는 “이 발표는 모바일에서 데스크톱 수준의 신경망 그래픽이 본격 도입됐음을 의미하며, 온디바이스 AI 전환의 최전선에 있는 게임 개발자들에게 중요한 이정표가 될 것”이라며 “Arm의 신경망 기술은 게임에만 국한되지 않고 신경망 기반 카메라 워크로드 등 다양한 애플리케이션에도 적용돼, 업스케일링부터 패스 트레이싱까지 온디바이스에서 대규모로 그래픽을 구현할 수 있는 도구를 제공한다”고 강조했다.
글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network
