AMD, '뉴럴 슈퍼샘플링'으로 엔비디아의 DLSS 따라잡기 목표
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AMD, '뉴럴 슈퍼샘플링'으로 엔비디아의 DLSS 따라잡기 목표
회사는 단일 AI 모델로 업스케일링과 노이즈 제거를 처리하고자 합니다
기대할 만한 점: 골드 스탠다드가 된 DLSS 기술 덕분에, Nvidia는 레이트레이싱 게임 씬의 성능 향상을 위한 업스케일링 및 노이즈 제거 기술에서 항상 선도적인 역할을 해왔습니다. 그러나 AMD는 가만히 있지 않았습니다. 팀 레드는 꾸준히 자사의 FSR 업스케일링 기술을 개선해 왔으며, 새로운 공식 블로그 게시물에 따르면 이 회사는 다음 단계로 나아가고 있습니다.
올해 출시된 최신 FSR 3.1 버전은 이전 버전에 비해 상당히 개선된 안정성을 제공했습니다. 그러나 패스 트레이싱 프레임에 대한 노이즈 제거에는 여전히 개선의 여지가 있습니다.
모든 조명 계산에 레이트레이싱을 사용하는 패스 트레이싱은 매우 계산 집약적입니다. 실시간 패스 트레이싱 성능을 달성하려면 픽셀당 계산되는 광선 샘플의 수를 극적으로 줄여야 합니다. 하나의 단점이 있습니다. 그것은 불완전한 조명 데이터의 형태로 노이즈를 발생시켜 청소가 필요하다는 것입니다.
우리는 이미 Nvidia의 DLSS가 Cyberpunk 2077 및 Alan Wake II와 같은 게임에서 패스 트레이징이 활성화된 상태에서 샘플링 노이즈를 제거하기 위한 Ray Reconstruction과 같은 기술 덕분에 얼마나 잘 처리하는지를 보았습니다.
한편, AMD는 게임 통합 노이즈 제거기에 더 의존하는 것 같으며, 이들은 만족스러운 작업을 수행하지만 Nvidia의 AI 기반 기술에 맞추기는 어렵습니다. 그 이유는 FSR이 DLSS와 달리 AI나 머신 러닝에 의존하지 않기 때문입니다. 대신 공간 및 시간 업스케일링의 조합을 사용합니다.
최근 AMD 게시물에 따르면 이 상황이 곧 변화할 수 있습니다. 현재 회사의 연구 노력은 AI 신경망을 활용하여 RDNA GPU 아키텍처에서 실시간 패스 트레이싱을 가능하게 하는 데 중점을 두고 있다고 합니다.
AMD가 작업 중인 혁신은 업스케일링과 노이즈 제거를 하나의 단계로 통합하는 단일 신경망 모델입니다. 즉, 완전한 장면 세부 정보를 재구성하는 동시에 노이즈를 제거하는 것입니다.
회사는 "RDNA GPU에서 실시간 패스 트레이싱을 목표로 몬테 카를로 노이즈 제거를 위한 신경 기술을 적극적으로 연구하고 있다"고 언급했습니다.
목표는 "실시간 패스 트레이싱을 위해 하나의 신경망으로 렌더링 해상도보다 높은 디스플레이 해상도에서 고품질 노이즈 제거 및 슈퍼 샘플링된 이미지를 생성하는 신경 슈퍼 샘플링 및 노이즈 제거 기술을 가능하게 하는 것"입니다.
이 기술이 언제 출시될지는 아직 밝혀지지 않았습니다. 모든 RDNA 세대에서 작동할지, 아니면 미래의 RDNA 4 및 이후 GPU에서만 작동할지는 확실하지 않습니다. 가장 가능성이 높은 시나리오는 이 신경 노이즈 제거 기술이 FSR 4 출시의 일부로 제공될 수 있다는 것입니다. 어쩌면 제한된 형태로 제공될 수도 있습니다.
AMD가 이를 어떻게 구현할 계획인지도 불분명합니다. 지금까지 FSR의 가장 큰 판매 포인트는 보편적인 호환성이었지만, 이 기능이 특정 RDNA 하드웨어를 요구하는 경우 변경될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 모든 것이 원활하게 진행된다면, FSR의 향후 버전이 AMD가 마침내 Nvidia의 DLSS와 경쟁하게 도와줄 수 있을 것입니다.
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