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퀘이사존 컴퓨텍스 2024 특집 기사 바로가기 + Point
오늘날 디스플레이 업스케일링, 다운스케일링 기술은 흔하게 볼 수 있는 기술이 되었습니다. 그중에서 특히 업스케일링 기술이 널리 사용되는 기술이죠. 게임에서는 NVIDIA DLSS 기술이 업스케일링 기술을 선도하고 있습니다. 이러한 업스케일링 기술은 비단 게임뿐만이 아니라 동영상 스트리밍, TV 등 다양한 분야에서 쓰이고 있습니다.
다운스케일링은 고해상도의 이미지를 보다 저해상도로 바꾸는 것이죠. 예를 들어 4K의 이미지를 FHD 화질로 바꾸는 것이 있습니다. 업스케일링은 그 반대입니다. 저해상도를 고해상도로 바꾸는 것이죠. 예를 들어 FHD 이미지를 4K 화질로 바꾸는 것입니다.
하지만 이러한 업스케일링/다운스케일링 기술과 관련해서 각 그래픽카드 제조사마다 부르는 명칭이 다르고, 같은 제조사에서도 이름이 비슷한 경우가 있죠. 이번 칼럼에서는 다운스케일링 및 업스케일링 기술을 간략하게 짚어보고 그에 해당하는 각 기술 명칭의 교통정리를 진행해보도록 하겠습니다.
먼저 다운스케일링부터 알아보겠습니다. 다운스케일링은 기존의 디스플레이(모니터) 해상도에서 얻지 못하는 세부 묘사(디테일)을 확보해 이미지 품질을 개선하고자 하는데 그 목적이 있습니다. 디스플레이 해상도 그대로 렌더링을 하게 되면 픽셀 수의 한계로 세부 묘사 품질이 부족할 수 있습니다. 하지만 다운스케일링을 하게 되면 더 고해상도에서 렌더링이 이루어지기 때문에 기존에는 확보하지 못한 세부 묘사를 얻으면서 전반적인 이미지 품질이 개선되죠.
NVIDIA DSR처럼 다운스케일링 했을 때 원래 해상도에서는 표현이 어려운 디테일 표현이 가능하다
하지만 다운스케일링은 오늘날 대중화된 기술은 아닙니다. FHD 모니터에서 4K 화질급의 세부 묘사, 이미지 품질을 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 더 큰 해상도를 렌더링 해야하기 때문에 GPU 부하가 더 심해지는 문제가 있습니다. 또한 이러한 다운스케일링을 통한 이미지 품질 향상을 체감하지 못하는 경우도 있죠. 이러한 이유 때문에 다운스케일링 기술은 품질을 향상시킬 수 있는 좋은 기술이지만 대중화되지 못하고 다소 마니아층의 기술로 여겨지게 되었습니다.
이러한 다운스케일링 기술은 대표적으로 NVIDIA DSR(Dynamic Super Resolution) 그리고 AMD VSR(Virtual Super Resolution) 기술이 있습니다. 한편, NVIDIA DSR에 딥러닝 기술을 접목한 DLDSR 기술도 있습니다.
반면 동영상이나 이미지의 경우 온라인상의 빠른 공유와 저용량을 위해, 또는 웹사이트 부하량을 덜기 위해 다운스케일링을 이용하는 경우를 심심치 않게 볼 수 있습니다. 대표적으로 카카오톡의 경우 별도 설정 없이 고해상도 이미지/동영상을 업로드할 경우 업로드 과정에서 압축과 다운스케일링이 적용되고 있죠.
업스케일링은 그래픽카드 성능 부족을 커버하고자 했습니다. 특히 이러한 수요는 콘솔 시장에서 컸죠. PC와 다르게 콘솔은 하드웨어 사양 업그레이드가 제한적이다 보니 하드웨어 출시 이후 나오는 게임의 그래픽 품질과 고해상도를 모두 만족하기는 쉽지 않았습니다. 이를 해결하기 위해 저해상도에서 높은 그래픽 품질로 렌더링하고, 이를 업스케일링 하는 방식이 주로 이뤄져왔죠.
하지만 업스케일링은 기존 렌더링 된 이미지에서는 없는 픽셀을 만들어가는 과정이기 때문에 제한된 정보에서 얼마나 네이티브에 가깝게 세부 묘사를 구현하는지가 중요해졌습니다. 이를 위해 다양한 업스케일링 알고리듬이 등장했죠.
업스케일링 알고리듬 중 하나인 체커보드(checkerboard) 방식의 업스케일링 과정 (자료=A gamer's guide to the galaxy)
체커보드 방식 업스케일링의 품질 비교 (자료=A gamer's guide to the galaxy)
이러한 업스케일링의 대중화는 특히 NVIDIA가 지난 2018년 RTX를 도입하며 게임에도 실시간 레이트레이싱(Ray Tracing)이 주요 계기가 되었습니다. 이 실시간 레이트레이싱은 광원과 빛 반사 등 빛을 보다 사실적으로 묘사하는 실시간 렌더링 기술이죠 본격적으로 도입되었습니다. 문제는 이러한 레이트레이싱을 위해서는 기존 렌더 방식 대비 막대한 연산 능력이 필요하다는 점이었죠.
때문에 이러한 레이트레이싱 방식 렌더링을 활용하면서, 고해상도과 높은 FPS를 동시에 달성하기에는 어려워졌습니다. 둘 중 하나를 포기하기엔 너무 아쉽죠. 하지만 그 두 마리 토끼를 잡을 수 있게끔 도와줄 기술이 있었으니, 바로 업스케일링입니다
NVIDIA의 DLSS 2.0 구조
하지만 앞서 언급한 것처럼, 업스케일링을 위한 기존 고정된 알고리듬 방식은 게임과 같은 환경에서 실시간으로 활용하기엔 여러모로 이미지 품질이나 성능 등 아쉬운 점들이 있었습니다. 하지만 여기에 AI, 머신러닝, 딥러닝을 접목시키면서 업스케일링 성능 및 품질을 올릴 수 있었습니다.
인공지능, 머신러닝 및 딥러닝이 원래 렌더링된 이미지에는 없는 정보(픽셀)를 만들어내는 과정에 사용되면서 보다 효율적이고 정교한 업스케일링이 가능해졌습니다. 오늘날에는 네이티브 해상도에 비견되거나 혹은 더 나은 디테일 묘사를 구현하는 수준까지 발전했습니다.
그렇지만 여전히 네이티브 해상도과 비교했을 때 세부 묘사가 떨어지는 경우가 있습니다. 또한 인공지능 및 머신러닝이 결합되어 세부 묘사 품질이 개선되고 있지만 오히려 네이티브의 품질보다 과장되게 표현한다는 의견도 있어 앞으로 발전이 더 진행돼야 할 여지가 있습니다. 이러한 업스케일링 기술을 주요 그래픽카드 제조 3사는 어떤 이름으로 소개하고 있는지 확인해 보겠습니다.
NVIDIA 기술은 크게 NIS(NVIDIA Image Scaling)과 DLSS(Deep Learning Super Sampling) 그리고 RTX VSR(Video Super Resolution)이 있습니다. 먼저 DLSS를 오늘날 많은 게임 그리고 유저분들이 사용하는 업스케일링 기술이죠. 기존 업스케일링 과정에 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘이 추가된 기술입니다. 이를 통해 업스케일링 과정에서 디테일 그리고 샤프닝을 보완해 더 고품질 이미지를 제공합니다.
최근에 NVIDIA는 DLSS 3를 발표하며, 업스케일링뿐만 아니라 딥러닝, 머신러닝을 통한 프레임 보간까지 활용해 더 높은 FPS를 구현하고 있습니다.
하지만 DLSS의 단점은 딥러닝을 활용하기 때문에 이를 위한 전용 코어인 텐서 코어(Tensor Core)가 필요하다는 점이죠. 이 때문에 이 텐서 코어가 없는 구형 그래픽카드에서는 이 기능을 활용할 수가 없습니다. 이 때문에 텐서 코어 없이도 범용으로 쓸 수 있는 업스케일링 기술인 NIS를 GeForce 드라이버 기능으로 제공하고 있습니다.
이러한 업스케일링은 게임에서만 활용되는 것은 아닙니다. 특히 최근 트위치 플랫폼을 중심으로 720p 해상도 이슈가 나오면서 동영상 콘텐츠에 대한 실시간 업스케일링 기술 수요도 높아졌습니다. 이러한 수요에 맞추어 NVIDIA는 이 딥러닝을 활용한 업스케일링 기술을 게임뿐만 아니라 동영상 콘텐츠로 확장시킨 VSR(Video Super Resolution) 기술을 최근 선보였습니다. 하지만 RTX VSR은 초기 DLSS이 그랬듯, 소비전력과 이미지 품질을 비롯해 아직은 좀 더 개선해야 할 점이 많이 남아 있습니다.
한편 AMD의 업스케일링 기술에는 FSR(FidelityFX Super Resolution) 그리고 RSR(Radeon Super Resolution)이 있습니다. 딥러닝을 활용해 일부 NVIDIA GPU에서만 사용할 수 있는 DLSS 기술과 다르게, FSR은 오픈소스 업스케일링 알고리즘을 기반으로 합니다.
AMD가 제공하는 또 다른 기술인 RSR은 FSR과 비슷하면서 다른 기술입니다. 먼저, 업스케일링에 사용되는 알고리즘은 RSR과 FSR은 서로 동일합니다. 다만 FSR은 게임 자체에서 지원을 해야 하는 기술이지만, RSR은 AMD 그래픽 드라이버, 아드레날린(Adrenaline)에서 지원하기 때문에 훨씬 더 많은 게임을 지원할 수 있습니다. 범용성이 훨씬 더 넓은 것이죠.
RSR은 앞서 설명한 것처럼 드라이버를 통해 지원하기 때문에 AMD 그래픽카드에서만 지원이 가능합니다. 하지만 FSR은 게임에서 지원하는 기능이기 때문에 NVIDIA를 비롯해 더 광범위한 그래픽 하드웨어를 지원합니다.
또한 퀄리티적인 차이에서도 다소 차이가 있습니다. FSR은 게임 자체에서 지원하는 만큼, 좀 더 정교하고 세밀한 업스케일링 및 보정 작업이 제공되지만 RSR은 최종 파이프라인인에서 업스케일링과 보정이 적용되는 범용적인 솔루션인만큼 FSR의 퀄리티보다는 다소 아쉬울 수 있죠.
FSR과 RSR의 이미지 품질 비교 (자료=Gamers Nexus)
인텔도 NVIDIA DLSS와 비슷하게 머신러닝, AI를 활용한 업스케일링 기술이 있습니다. 바로 Intel XeSS(Xe Super Sampling)입니다. 인텔은 이 기술을 ARC 그래픽카드뿐만 아니라 소스 코드 공개를 통해 NVIDIA, AMD를 비롯한 타사 그래픽카드에서도 활용할 수 있게끔 지원할 계획입니다.
한편, NVIDIA는 RTX VSR을 통해 동영상 스트리밍 업스케일링 기술을 선보였다고 설명드렸는데요. 인텔도 이와 비슷한 동영상 스트리밍 업스케일링 기술을 지원합니다. 현재 공식적인 기술 명칭은 알려지지 않아 Intel VSR(Video Super Resolution)이라고 불리고 있습니다.
사실 이러한 업스케일링/다운스케일링 기술과 방식은 오랫동안 발전해 왔습니다. 하지만 비교적 최근에 기존 스케일링 알고리즘으로는 부족했던 성능과 퀄리티를 이제는 인공지능과 머신러닝, 딥러닝을 접목해 눈에 띄게 이끌어내고 있습니다.
앞으로도 이렇게 인공지능과 머신러닝이 접목된 스케일링 기술은 더욱 정교해지고, 효율적으로 되겠지요. 기술 초기에는 ‘그렇게 쓸 바에 그냥 네이티브 해상도로 쓰겠다’라는 의견이 많이 있었지만, 이제는 업스케일링이 게임 기술에서 주요 트렌드로 자리매김 했습니다. 거기에 모든 광원에 실시간 레이트레이싱 렌더를 접목하게 되면 연산 부하량이 기하급수적으로 늘어날 것으로 예상됩니다. 이 때문에 앞으로의 업스케일링 기술은 더욱 주목받을 것으로 예상됩니다.
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