엔비디아는 AI를 소비자용 GPU에 통합하는 선두 기업으로, 게임과 그래픽 충실도에 혁신적인 영향을 미칠 것으로 약속하고 있습니다. 이 회사는 자사의 DLSS 3.5와 Ray Reconstruction 기술을 그래픽스의 픽셀 생성을 재정의할 핵심 기술로 강조하고 있습니다.
엔비디아의 Ray Reconstruction은 레이 트레이싱과 AI를 결합하여 시각적 품질을 크게 향상시킵니다. 이 기술은 표시되는 8개 픽셀 중 7개를 개선하며, 일부 시나리오에서는 해상도를 4배 늘릴 수 있다고 주장합니다. 이를 통해 개발자들은 DLSS를 사용하여 구형 게임을 활성화할 수 있으며, 레이 트레이싱 프로세스를 최적화하고 소비자에게 더 접근 가능하게 만들 수 있습니다.
엔비디아는 또한 Neural Texture Compression, Real-time Neural Appearance Models, NeuralVDB, Neural Radiance Cache 등 차세대 AI 기술을 소개하고 있습니다. Neural Texture Compression은 표준 텍스처에 비해 4-16배 압축률을 달성하며, NeuralVDB는 10-100배 비율로 볼륨 데이터를 압축합니다. Neural Radiance Cache는 방사 정보를 인코딩하여 동적 업데이트와 쿼리를 가능하게 합니다.
엔비디아의 Neural Appearance Models(NAMs)은 실시간 렌더링에서 획기적인 발전을 이루었으며, 16K 텍스처 해상도를 제공하고 전통적인 방식에 비해 렌더링 시간을 12-24배 단축할 수 있습니다. 이 모델은 실제 세계 재질의 시각적 특성을 이해하도록 학습되어 고도로 사실적이고 효율적인 렌더링을 제공합니다.
이 기사는 데이터 압축과 성능 향상에 있어 단순한 다층 퍼셉트론의 강점을 강조하는 한편, 전통적인 셰이더 코어와의 분기 문제와 같은 과제도 인정합니다. 향후 렌더링 기능의 실용적인 예시로, 험준한 지형을 주행하는 지프 차량의 사실적인 시뮬레이션을 보여주는 OpenAI 동영상이 소개되었습니다.
전반적으로 AI 주도 그래픽 기술의 발전으로 소비자용 GPU 시장이 성능과 시각적 충실도 면에서 혁신을 이룰 것으로 예상됩니다.
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