엔비디아(NVIDIA)가 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 기술의 구체적인 성능 데이터를 공개하며 다시 한 번 주목을 받고 있다. 해당 기술 자체는 이미 이전부터 소개된 바 있지만, 최근 GTC 발표를 통해 VRAM 절감 효과와 압축 효율에 대한 구체적인 수치가 제시되면서 관심이 확대되는 흐름이다.

이번 발표에서 핵심으로 제시된 것은 Neural Texture Compression(NTC)이다. 이는 기존 텍스처 데이터를 그대로 저장하는 대신, 소형 신경망과 압축된 latent 데이터 형태로 보관한 뒤 필요 시 복원하는 방식으로 동작한다. 엔비디아는 이를 통해 동일 장면 기준 VRAM 사용량을 대폭 줄일 수 있다고 설명했으며, 데모에서는 약 6.5GB 수준의 메모리 사용량이 1GB 미만으로 감소하는 사례가 공개됐다. 단순 계산 기준으로 80% 이상 절감 효과에 해당하는 수치다.

기존 텍스처 압축 방식과의 차이도 강조됐다. 전통적인 블록 압축은 데이터 크기를 줄이는 대신 품질 손실이 발생하는 구조인 반면, NTC는 텍스처 정보를 신경망 형태로 압축하는 방식이다. 동일 용량 기준에서는 더 높은 품질을 유지할 수 있고, 동일 품질 기준에서는 훨씬 높은 압축률을 확보할 수 있다는 점에서 접근 방식 자체가 다르다. 단순 효율 개선이 아닌 저장 구조 전환에 가깝다.

또 하나 주목되는 부분은 기술 성격이다. 이번 뉴럴 렌더링 계열 기술은 생성형 AI 기반이 아니라 기존 데이터를 효율적으로 복원·계산하는 방식으로 설계됐다. 이 때문에 최근 DLSS 5에서 지적된 프레임 왜곡이나 오브젝트 일관성 문제와 같은 이슈가 발생할 가능성은 상대적으로 낮은 구조라는 점도 함께 강조됐다.