이 정도는 알아야 컴덕이지! 퀘이사존 공식 기획 기사

DLSS, FSR, DL...DSR? 게임 스케일링 기술 개념 정리 해보자!

NIS, RSR은 또 뭐가 다르지? 그래픽카드 지원 기술들을 정리해봅시다

퀘이사존

45 19620 56 2022.02.11 19:15

<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/a66a8fae22fd5b9fdb07fe6d6b8c8da0.png" alt="퀘이사존"> <h3 style="text-align: center; line-height: 1.5;">그러니깐 게임 성능을 올리려면 DL...거시기?</h3><h5 style="text-align: center; line-height: 1.5;">게임 성능 향상? 화질 향상? 원하는 게임 설정에 맞는 기술이 뭔지 알아보자</h5> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    안녕하세요. QM크크리입니다. 요즘 보면 DLSS, FSR은 이제 좀 알겠는데 더 많은 기술 이름들의 범람에 뭐가 뭔지 하나도 모를 지경인 분들이 많지요. 그래서 그래픽카드에서 지원하는 게임 스케일링 기술들이 뭐 하는 물건이고, 서로 어떻게 다른지에 대한 개념을 정리해보고자 합니다.      NVIDIA가 RTX 20 시리즈로 DLSS를 처음 내놨을 당시만 해도 사용자가 고려할 사항은 많지 않았습니다. 거창한 이름과 달리 결과물의 화질에서 좋은 평가를 받지 못했고, 사용자가 보기에서는 화질을 대폭 희생하여 성능을 올리는 기술로 느껴졌습니다. 그 때문에 샤픈 효과만 사용하여 발상의 전환에 가까운 RIS가 낫다는 평가도 있었습니다. NVIDIA로서는 억울한 비교겠지만, 사용자가 보기에는 모로 가도 서울에 가는 쪽이 나아 보이는 법입니다. 그 때문에 NVIDIA도 샤픈 효과 영역에서 맞불을 놓기 위해 관련 설정을 지포스 제어판에서 활성화하고 조절할 수 있게 했습니다. 그런데 DLSS 2.0이 대폭 개선된 결과를 보이면서 앞서 이야기를 옛날 일로 만들더니, 어느샌가 AMD FSR, Intel XeSS, NVIDIA NIS 등 이것저것 나오기 시작했습니다. 최근에는 NVIDIA GeForce 드라이버 업데이트를 통해 DLDSR이 추가로 나왔습니다. 이제 이름만 봐도 헷갈릴 것 같네요.     그래서 이런 기술들이 어떤 분류에 속하고 게이머에게 어떤 이득을 제시하는 기술이며, 어떤 장단점이 있는지 등을 한번 정리해 보고자 합니다. 이름만 보고 헷갈리기보다는 기본적인 개념에 대해 이해를 하고 나면 나에게 적합한 기술이 무엇인지 선택하는 데 도움이 되겠죠!</td></tr></tbody></table></div>   <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/9a8bc03fff6b407d85c1db8519d4ff02.png" alt="퀘이사존"> <h5 style="text-align: center; line-height: 2;">· 성능 향상이 목적인 기술: 낮은 해상도로 그린 후 모니터에 맞춰 업스케일링 vs · 화질 향상이 목적인 기술: 모니터 한계를 넘는 초고해상도를 모니터에 맞춰 다운스케일링</h5> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    서로 다른 기술이 마구 섞여 있다 보니 우선 분류를 좀 해봐야 감을 잡을 수 있겠죠. 가장 먼저 주목할 점은 기술의 근본 목적이 성능 향상이냐, 성능 저하를 감수한 화질 향상이냐입니다. 일례로 DLSS가 가져오는 성능 향상의 기본 원리는 게임 엔진이 실제 그래픽을 그리는 해상도인 렌더링 해상도를 낮추는 것입니다. 그렇게 나온 저해상도 화면을 모니터의 출력 해상도에 맞추는 업스케일링 작업을 하는데 이를 딥 러닝(Deep Learning, 심층학습) 인공지능으로 처리해 화질 저하를 최소화하고 때로는 네이티브 해상도 처리보다 더 좋은 화질을 보여준다고 주장합니다. 딥 러닝의 학습 원본은 16K 초고해상도이기 때문입니다. 최근에는 DLSS 자체의 발전으로 화질 대비 효율적인 성능 향상에 대한 기대치도 높아진 편이고, 소위 '깡성능'만으론 넉넉지 못한 RTX 3050 제품에 관한 관심이 맞물려 DLSS에 대한 테스트를 제공하거나 관심을 가지는 사례도 늘어났습니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2021/07/13/1ec2ef93f0a807e0e096d00c603071f2.png" alt="퀘이사존" style="cursor: pointer;"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentcolor currentcolor; width: auto; max-width: 100%; margin: 0px auto;" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">▲ 도해 출처: NVIDIA가 2020년 3월에 DLSS 2.0을 위해 발표한 내용<a href="https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/nvidia-dlss-2-0-a-big-leap-in-ai-rendering/" target="_blank">(바로 가기)</a> </td></tr></tbody></table></div>     이런 기술에서 사용하는 '업스케일링'의 원리에 대해서는 이미지 확대 기획 칼럼<a href="https://quasarzone.com/bbs/qc_plan/views/27938" target="_blank">(바로 가기)</a>에서 설명해 드린 바 있습니다. 여기서는 맨 오른쪽의 학습 원본인 Ground Truth가 16K라는 점만 보셔도 됩니다.     이렇게 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 기술로 확대하는 방식에는 NVIDIA DLSS(Deep Learning Super Sampling, 딥 러닝 슈퍼 샘플링), NIS(Nvidia Image Scaling), Intel XeSS(Xe Super Sampling), AMD FSR(FidelityFX Super Resolution, FidelityFX 슈퍼 해상도), RSR(Radeon Super Resolution, Radeon 슈퍼 해상도)이 있습니다. 예외적으로 AMD RIS(Radeon Image Sharpening)와 FidelityFX CAS(Contrast Adaptive Sharpening)는 낮춘 렌더링 해상도에 샤픈 효과를 적용할 뿐 업스케일링을 하지 않기 때문에 대분류부터 다른 기술입니다. <h5 style="text-align: center; line-height: 2;"># 모니터 한계를 넘는 초고해상도: 다운스케일링 기술이 등장한 이유</h5>     반대로 렌더링 해상도를 높여서 성능은 떨어지더라도 화질을 올려보고자 하는 기술도 있습니다. NVIDIA DSR(Dynamic Super Resolution)과 AMD VSR(Virtual Super Resolution, 가상 초고해상도)이며, 이쪽이 DLSS보다 먼저 나온 기술이기도 합니다. 일례로 1920x1080 FHD 해상도 모니터에서 DSR 4x를 사용하면 모니터 해상도가 실제보다 가로/세로 모두 2배인 3840x2160 UHD인 것처럼 처리하겠다는 이야기입니다. 게임에서도 3840x2160 해상도를 선택해야 DSR 4x가 작동합니다. 이렇게 만들어진 화면을 모니터 해상도인 1920x1080에 맞게 축소해서 모니터의 한계보다 고품질인 최종 결과물을 만들겠다는 논리입니다. <div style="text-align: center;"><img src="https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/geforce/news/dynamic-super-resolution-instantly-improves-your-games-with-4k-quality-graphics-on-any-monitor/dsr-step-3-640px.png" alt="퀘이사존" style="background-color: transparent; cursor: pointer;"></div><div style="text-align: center;">▲ 출처: NVIDIA DSR 소개 페이지<a href="https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/dynamic-super-resolution-instantly-improves-your-games-with-4k-quality-graphics/" target="_blank">(바로 가기)</a></div>     왼쪽부터 차례로 FHD 원본, 4K 원본, 4K 원본을 FHD에 맞게 축소하는 논리, FHD DSR 4x의 최종 결과물(가장 오른쪽)입니다. 가장 오른쪽의 DSR 최종 결과물을 보면 4K 원본보다는 떨어지지만, 처음부터 모니터 해상도에 맞게 처리한 FHD 원본보다는 안티에일리어싱이 적용돼서 부드럽게 처리된 결과임을 알 수 있습니다. 고해상도 원본을 축소하는 전통적인 의미의 슈퍼샘플링이기에 일반적으로 게임에서 사용하는 안티에일리어싱 기법보다 세부 묘사에 특히 유리한 편입니다. 비교 결과를 토대로 단순히 화질만 생각하면 4K 모니터를 구매하는 게 정답이겠지만, 모니터 구매는 각자의 예산과 선택에 달려있으니 FHD 모니터 사용자에게도 화질을 올릴 수 있는 선택지를 추가하겠다는 발상 자체는 마다할 이유가 없어 보입니다.     그러나 이런 다운스케일링 방식은 그 특성상 성능 효율이 많이 떨어지는 편입니다. 단적으로 1920x1080 FHD 해상도 모니터에 DSR 4x나 VSR 4x를 사용한 결과는 같은 게임을 3840x2160 UHD 모니터에서 플레이하는 것보다 화질도 떨어지고 성능도 약간 더 떨어집니다. UHD 모니터에서는 UHD로 렌더링한 화면을 그대로 출력하는데, DSR/VSR 4x는 렌더링 해상도는 같은 UHD라도 그 결과를 FHD 해상도로 출력하기 위해 축소하는 과정이 더 들어가서 약간의 성능 저하가 추가됩니다. 모니터 화질에 맞춘 네이티브 FHD와 비교하면 엄청난 성능 비용을 치르는 셈입니다. 반면에 최종 출력 해상도는 FHD니깐 어떻게 해도 렌더링과 출력 모두 UHD로 처리하는 것보다는 화질이 떨어질 수밖에 없습니다.     그 때문에 처음 나올 때부터 저사양이나 고전 게임이라 그래픽카드의 성능이 남아돌 때 유용하다는 평가가 나왔죠. 소위 '풀옵션'을 먹이고도 그래픽카드 성능을 다 써먹지 못하는 게임이라도 DSR/VSR로 더 높은 렌더링 해상도를 설정할 수 있다면 어느 정도 화질 향상 효과를 누릴 수 있다는 얘기입니다. 물론 모니터 해상도의 한계를 넘어서는 화질을 제공하는 점에서 높은 만족도를 보이는 사용자도 있습니다. 그런데 가장 최근에 나온 DLDSR(Deep Learning Dynamic Super Resolution)은 DSR에 DLSS를 접목해서 DSR보다는 높은 성능으로 같은 화질을 끌어낸다고 하죠. 이에 대해서는 아래에서 좀 더 자세히 다루도록 하겠습니다.     일단 첫 번째 분류에 따라 정리해보면<ul><li style="line-height: 2;">성능 향상이 목적인 기술: 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력 → NVIDIA DLSS(Deep Learning Super Sampling, 딥 러닝 슈퍼 샘플링) → NVIDIA NIS(Nvidia Image Scaling) → Intel XeSS(Xe Super Sampling) → AMD FSR(FidelityFX Super Resolution, FidelityFX 슈퍼 해상도) → AMD RSR(Radeon Super Resolution, Radeon 슈퍼 해상도)</li></ul>※ 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 없이 샤픈 효과만 적용     → AMD RIS(Radeon Image Sharpening)    → AMD FidelityFX CAS(Contrast Adaptive Sharpening)<ul><li>화질 향상이 목적인 기술: 큰 성능 저하를 감수하고 화질 향상을 추구, GPU 성능에 여유가 많은 경우에 초점을 맞춤, 렌더링 해상도를 모니터 한계보다 더 높인 후 다운스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력 → NVIDIA DSR(Dynamic Super Resolution) → NVIDIA DLDSR(Deep Learning Dynamic Super Resolution) → AMD VSR(Virtual Super Resolution, 가상 초고해상도)</li></ul></td></tr></tbody></table></div> 
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/b97e34e0da1d71ef9222c59667a56fbc.png" alt="퀘이사존"> <h5 style="text-align: center; ">인공지능 학습 모델로 적극적인 화질 추구 vs 
고정된 알고리듬으로 안정적인 화질 추구</h5> <div style="text-align: center;"><img src="https://miro.medium.com/max/700/1*h_-L5MkSRt9snlmWxT_GFA.png" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; cursor: pointer;" width="800"></div>▲ 인공지능Artificial Intelligence의 발전도상에서 기계학습Machine Learning이 나왔고, 그 중에서도 최근 주목받는 방식이 딥 러닝입니다. 도해 출처: Medium.com<a href="https://medium.com/swlh/5-ways-deep-learning-is-changing-our-day-to-day-life-7c17875b720c" target="_blank">(바로 가기)</a> <div style="text-align: center;"><img src="https://www.pnas.org/content/pnas/116/4/1074/F2.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; cursor: pointer;" width="800"></div><div style="text-align: center;">▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). 출처: 미국국립과학원회보PNAS<a href="https://www.pnas.org/content/116/4/1074" target="_blank">(바로 가기)</a></div><div style="text-align: center;"> </div><div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    2009년경부터 폭발적으로 발전해온 딥 러닝 인공지능은 2016년 알파고와 이세돌 九단과의 바둑 대국으로 세간의 관심을 끌어모았습니다. 이 중에서도 이미지와 영상 처리에는 컨볼루션 신경망CNN을 주로 사용하는데, 초고해상도로 제공하는 학습원본을 흉내내어 잘 작동할 때는 고해상도 원본을 새로 그린 수준의 훌륭한 결과를 보여줍니다. 이를 개인이 쉽게 느낄 수 있는 사례는 DLSS 2.3 버전 품질 모드를 통한 게임 플레이나, Waifu2x를 통한 애니메이션 풍 일러스트 확대입니다. </td></tr></tbody></table></div>   <div style="text-align: center;"><img src="https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/news/battlefield-2042-game-ready-driver/nvidia-dlss-image-scaling-november-2021-necromunda-hired-gun-scaling-techniques-compared.png" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;" width="800"></div>▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <div style="text-align: center;"><img src="https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/news/battlefield-2042-game-ready-driver/nvidia-dlss-image-scaling-november-2021-deathloop-better-inputs-equals-better-results.jpg" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;" width="800"></div>▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <div align="center"><table class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentcolor currentcolor; width: auto; max-width: 100%; margin: 0px auto;" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800"><h5><a href="https://quasarzone.com/bbs/qn_report/views/287806" target="_blank">"NVIDIA 테크 업데이트 브리핑: DLSS 2.3 & NVIDIA Image Scaling 소개" 리포트 바로 가기</a></h5></td></tr></tbody></table></div> <div style="text-align: center;"><img src="https://github.com/YukihoAA/waifu2x_snowshell/raw/master/Example.PNG" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;" width="800"></div>▲ 예시 출처: waifu2x - Snowshell<a href="https://github.com/YukihoAA/waifu2x_snowshell" target="_blank">(바로 가기)</a> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    반대로 이런 학습 기반 인공지능은 용도에 맞게 학습 모델을 만들거나 선택할 필요가 있고, 게임에서는 게임 엔진이 원활한 업스케일링을 위해 제공해야 할 정보도 많은 편입니다. 이게 잘 되지 않으면 오히려 멀쩡한 부분을 망쳐놓는 등 이상한 결과가 나오기도 합니다. 규리를 확대한 예시에서도 학습 모델에 따라 이마 부분을 왜곡하는 결과를 볼 수 있지요.</td></tr></tbody></table></div> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/01/28/8ead04ffe0de038d296d2efaf7cf2fbd.png" alt="퀘이사존" width="400"> 
<div align="center"><table class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentcolor currentcolor; width: auto; max-width: 100%; margin: 0px auto;" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    정상적인 결과인 오른쪽과 비교하되 눈동자, 눈썹, 이마에 집중하면 어떤 장점과 문제점을 가지는지 쉽게 알아볼 수 있습니다.<h5 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;"></h5><h5 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;"> </h5> <table class="table table-bordered" bgcolor="ffffff"><tbody bgcolor="ffffff"><tr bgcolor="ffffff"><td><div style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2021/07/13/f3168d4119eb270aeabe1ae9ce1cfb36.png" alt="퀘이사존" style="cursor: pointer;"></div></td></tr></tbody></table>▲ 출처: Digital Foundry의 Alexander Battaglia가 트위터에 공유한 내용<a href="https://twitter.com/Dachsjaeger/status/1410272673746370570" target="_blank">(바로 가기)</a>     게임의 경우, 이전에 DLSS 2.0 이후 최대 약점으로 지목된 고스팅 현상의 원인이 노출값 전달 관련 문제였다는 소식을 전해드린 바 있습니다. 위 예시 오른쪽은 고스팅 현상의 가장 극적인 예시가 아닐까 싶습니다. <h5 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;"><a href="https://quasarzone.com/bbs/qb_tip/views/45228" target="_blank">"DLSS 2.2에서 고스팅이 개선된 비결은 자동 노출이라고 합니다." 바로 가기</a></h5>     이 때문에 일부러 인공지능을 배제하고 기존 방식을 사용하는 기술도 있습니다. 대표적으로 AMD FSR은 DLSS 2.0보다도 나중에 나왔음에도 인공지능을 전혀 사용하지 않고 란초스 보간법Lanczos interpolation에 기반한 업스케일링에 의존합니다. 과거 고품질 영상 확대 방식으로 유명한 란초스 보간법에 기반한 고정적인 알고리듬을 사용하여 어느 정도 품질을 확보하면서도 DLSS 고스팅 문제 같은 결함을 걱정할 필요 없는 안정적인 결과, 개발자가 적용하기 쉬운 편의성을 통해 DLSS와 차별화를 꾀하겠다는 뜻이죠.     여기까지 반영하여 다시 정리해보면<ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">성능 향상이 목적인 기술: 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력<ol><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">인공지능 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA DLSS(Deep Learning Super Sampling, 딥 러닝 슈퍼 샘플링): 컨볼루션 신경망 기반 딥 러닝 → Intel XeSS(Xe Super Sampling): 인공지능 기반, 미출시로 세부 정보 제한적</li><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">알고리듬 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA NIS(Nvidia Image Scaling): 6-tap filter 기반 알고리듬 사용 → AMD FSR(FidelityFX Super Resolution, FidelityFX 슈퍼 해상도): 란초스 기반 알고리듬 사용 → AMD RSR(Radeon Super Resolution, Radeon 슈퍼 해상도): FSR과 같음</li></ol></li></ul>   ※ 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 없이 샤픈 효과만 적용 → AMD RIS(Radeon Image Sharpening) → AMD FidelityFX CAS(Contrast Adaptive Sharpening) <ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">화질 향상이 목적인 기술: 큰 성능 저하를 감수하고 화질 향상을 추구, GPU 성능에 여유가 많은 경우에 초점을 맞춤, 렌더링 해상도를 모니터 한계보다 더 높인 후 다운스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력 → NVIDIA DSR(Dynamic Super Resolution) → AMD VSR(Virtual Super Resolution, 가상 초고해상도)</li></ul>※ 인공지능과 결합으로 성능 비용 감소→ NVIDIA DLDSR(Deep Learning Dynamic Super Resolution)</td></tr></tbody></table></div> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/d87ab336476c25c23f4f3aaa0a4ef879.png" alt="퀘이사존"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    게임 내에서 직접 지원하는 기술은 게임 개발자가 직접 설정하여 정확한 동작을 기대할 수 있습니다. 하지만 이미 게임 자체의 유지보수가 끝났거나 개발사가 해당 기술에 관심 가지지 않는 등의 이유로 플레이어가 원하는 기술을 적용할 수 없는 사례도 많죠. 그래서 외부 인젝터injector 같은 방식으로 범용적인 기술 적용을 꾀하기도 합니다. 라데온 드라이버의 형태학적 에일리어싱 제거(Morphological AA, MLAA) 설정은 이젠 고전적인 사례가 되었고, 근래에 나온 기술 중에서도 NVIDIA NIS가 외부에서 적용하는 방식으로 범용성을 꾀한 사례입니다.     대신 외부에서 적용하는 방식은 게임 내 작동 구조에 개입하는 정도에 한계가 있어서 이와 관련된 부작용을 일으키기도 합니다. 라데온 드라이버를 통해 MLAA를 적용하면 글자 가독성이 떨어지는 사례는 한때 유명했고, 최근에는 NIS의 사례가 조금씩 언급되고 있습니다. 글자는 힌팅hinting을 통한 전용 안티에일리어싱을 써야 하기에 외부에서 스케일링이나 안티에일리어싱 관련 기술을 적용하면 결과적으로 정확한 글자 외곽선 처리에 방해를 받기 때문입니다.     ※ 아래는 글자 표기에 왜 힌팅이 필요한지를 보여주는 예시입니다. 가장 윗줄이 힌팅이 없는 예시이고 두 번째 줄이 힌팅을 적용한 예입니다. 그 아래는 세부적인 비교를 위해 400% 확대한 모습입니다. <div style="text-align: center;"><img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/05/Font-hinting-example.png" alt="퀘이사존" style="background-color: transparent; cursor: pointer;"></div>▲ 출처: 영문 위키백과 Font hinting<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Font_hinting" target="_blank">(바로 가기)</a>     AMD가 FSR을 내놓고선 같은 알고리듬에 적용 방식만 다른 RSR을 다시 내놓는 이유도 위와 같이 장단점이 갈리기 때문입니다. FSR은 게임 내에서 지원하는 방식인데 RSR은 외부에서 적용하는 방식입니다. 그전에는 반대로 외부에서 적용하는 RIS를 먼저 내놓고 같은 처리를 게임 내에서 지원하는 방식인 FidelityFX CAS를 내놓기도 했죠.     반면 DSR/VSR은 높은 렌더링 해상도로 그려진 화면을 축소하기만 하면 되어서 따로 게임 내 지원을 요구하지는 않습니다. 높아진 렌더링 해상도를 게임에서 선택할 수 있기만 하면 되죠. 모니터 해상도를 초과하는 설정을 직접 선택할 수 없는 게임을 위해 바탕화면 해상도를 바꾸는 기능도 지원합니다. 다만 고전 게임 중에는 어떻게 해도 해상도 선택에 제한이 있거나, 해상도를 높일수록 UI 및 글자 크기가 작아져서 실제 플레이 가능한 해상도에 한계가 있는 사례도 있습니다. 4K 해상도를 쓸 수 없는 게임이라면 FHD 모니터에서 DSR/VSR 4x를 사용할 수 없고, 8K 해상도를 쓸 수 없는 게임이라면 4K 모니터에서 DSR 4x를 사용할 수 없습니다. 이는 당시 제한적인 컴퓨터 사양에 맞춰 2D로 표현할 수 있는 부분은 최대한 3D 기술 없이 구현해서 생긴 한계입니다.     여기까지 반영하여 다시 정리해보면<ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">성능 향상이 목적인 기술: 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력<ol><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">인공지능 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA DLSS(Deep Learning Super Sampling, 딥 러닝 슈퍼 샘플링): 컨볼루션 신경망 기반 딥 러닝, 게임 내 지원 필요 → Intel XeSS(Xe Super Sampling): 인공지능 기반, 미출시로 세부 정보 제한적</li><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">알고리듬 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA NIS(Nvidia Image Scaling): 6-tap filter 기반 알고리듬 사용, 외부에서 적용 → AMD FSR(FidelityFX Super Resolution, FidelityFX 슈퍼 해상도): 란초스 기반 알고리듬 사용, 게임 내 지원 필요 → AMD RSR(Radeon Super Resolution, Radeon 슈퍼 해상도): FSR과 같은 알고리듬 사용, 외부에서 적용</li></ol></li></ul>   ※ 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 없이 샤픈 효과만 적용 → AMD RIS(Radeon Image Sharpening): 외부에서 적용 → AMD FidelityFX CAS(Contrast Adaptive Sharpening): RIS를 게임 내 지원 방식으로 구현 <ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">화질 향상이 목적인 기술: 큰 성능 저하를 감수하고 화질 향상을 추구, GPU 성능에 여유가 많은 경우에 초점을 맞춤, 렌더링 해상도를 모니터 한계보다 더 높인 후 다운스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력 - 원리상 외부에서 적용만으로 충분하나, 높아진 해상도를 게임에서 사용할 수 있어야 함 → NVIDIA DSR(Dynamic Super Resolution) → AMD VSR(Virtual Super Resolution, 가상 초고해상도)</li></ul>※ 인공지능과 결합으로 성능 비용 감소→ NVIDIA DLDSR(Deep Learning Dynamic Super Resolution)</td></tr></tbody></table></div> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/3a37b590707d68f5a0363e1f34b43b50.png" alt="퀘이사존"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    여기서 언급하는 기술 대부분은 이미 출시되어 지금 당장 사용할 수 있는 설정입니다. 반면 Intel XeSS는 아직 나오지 않은 기술로 인텔에서 공개한 자료와 관련 기사를 통해 제한적인 정보만 알 수 있습니다. 그 외에도 마이크로소프트가 DirectX 차원에서 DirectML Super Resolution을 준비하고 있다거나, 개발 중인 Vulkan ML도 Super Resolution 기술을 가질 거라는 등의 이야기가 있습니다. Hardware Times가 2022년 1월 29일에 보도한 내용<a href="https://www.hardwaretimes.com/amd-radeon-rx-7000-gpus-to-feature-machine-learning-chip-for-improved-ai-upscaling-in-games-report/" target="_blank">(바로 가기)</a>에 따르면 AMD의 차기 GPU 설계에도 유사한 인공지능 기반 업스케일링을 가속하기 위한 구조가 들어있다고 합니다. FSR의 차기 버전은 DLSS처럼 인공지능을 사용할 것으로 해석되고 있죠.     이런 기술은 아직 나오지 않았기에 세부 내용을 정확히 알기 어렵습니다. AMD의 인공지능 기반 업스케일링 기술이 FSR 2.0으로 나올지, 완전히 새로운 이름을 쓸 지만 해도 공식적으로 확정된 이야기는 없습니다. 설령 유출 정보가 있고 그것이 유출된 시점 기준으론 100% 사실이라 하더라도 내부적인 계획에 불과한 이상, 언제든지 사전 예고 없이 바뀔 수 있습니다. 유출 루머의 출처나 근거가 아무리 그럴듯하더라도 너무 믿으면 안 되는 이유이기도 합니다. 제 개인적인 기억만 얼른 찾아봐도 'F-22 라이트닝 II'라는 명칭이나, NVIDIA 튜링 세대(현 RTX 20 시리즈)는 HMC(Hybrid Memory Cube)라고 HBM보다 더 발전한 적층 메모리 기술을 사용한다는 얘기 등의 사례가 떠오릅니다. 심지어 튜링의 HMC 사용은 공식 로드맵으로 공개된 사안이었지만, 튜링 자체가 로드맵에서 사라졌다가 나중에 다시 나타나는 과정을 통해 HMC가 빠졌습니다. 여기서 언급한 기술들도 마찬가지가 되지 않을 거란 보장은 어디에도 없습니다. 그나마 어느 정도 세부 정보를 공식 발표하고 이를 다룬 기사<a href="https://www.hardwaretimes.com/intels-xess-upscaling-tech-works-and-looks-just-like-nvidia-dlss-2-0/" target="_blank">(바로 가기)</a>가 나와 비교적 관심 가지시는 분이 많은 Intel XeSS나, 기존에 나온 AMD FSR과 기술적인 내용 대부분을 공유하는 AMD RSR은 상대적으로 나은 편이죠. 그래서 Intel XeSS와 AMD RSR은 최소한도의 언급만 하고 나머지는 생략하도록 하겠습니다. </td></tr></tbody></table></div> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/342cc2d8f888444ac4919ed2c01775aa.png" alt="퀘이사존"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    우선 DLSS가 이미지 업스케일링과 다른 점을 짚어야 하겠습니다. 이미지 업스케일링은 한 장의 이미지를 입력으로 받아서 크기를 키우되 그 결과를 얼마나 고품질로 만드느냐의 문제입니다. 반면 DLSS의 입력은 한 장의 이미지가 아닙니다. 처리하고자 하는 장면보다 이전의 2 장면을 추가로 받아서 시간상의 변화까지 고려하여 업스케일링을 수행합니다. 그래서 넓은 의미의 TAA(Temporal Anti-Aliasing, 시간축선의 에일리어싱 제거)를 포함하는 기술입니다.     여담으로 Temporal Aliasing(시간축선의 에일리어싱) 자체는 실제 눈으로 현실을 볼 때도 생길 수 있습니다. 빠르게 회전하는 팬이나 프로펠러가 눈으로 보기에는 멈춰 있거나 실제 회전 방향 반대로 천천히 도는 것처럼 보이는 현상이 대표적인데요. 해당 물체의 회전속도 자체가 사람 눈의 처리능력을 훨씬 넘어갈 때 발생합니다. 이미 널리 알려진 원리이기에 일부러 카메라 셔터 타이밍을 맞춰서 신기한 연출을 하기도 합니다.</td></tr></tbody></table></div>  <iframe allowfullscreen="" src="//www.youtube.com/embed/AYQAKwCxScc" class="note-video-clip" tc-textcontent="true" data-tc-id="w-0.4755853191174073" width="800" height="450" frameborder="0"></iframe>▲ 원리 설명 영상, 출처: 유튜브 BrainStuff - HowStuffWorks <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    구글이나 유튜브에 Temporal Aliasing으로 검색하면 다양한 예시나 원리 설명 영상을 접할 수 있습니다. 게임에서도 이런 Temporal Aliasing에 대응하는 기술이 예전부터 여러 경로로 나왔고 나름의 성취와 한계를 보이기도 했습니다.</td></tr></tbody></table></div>  <iframe allowfullscreen="" src="//www.youtube.com/embed/-6YUVwGQvzM" class="note-video-clip" tc-textcontent="true" data-tc-id="w-0.6312555788568981" width="800" height="450" frameborder="0"></iframe>▲ NVIDIA사가 “어쌔신 크리드 IV: 블랙 플래그(Assassin's Creed IV: Black Flag)”를 통해 보여주는 기술 시연 유튜브 영상 계단 현상이 시간의 흐름에 따라 어떤 결함을 만들어낼 수 있는지 잘 보여주는 장면을 담고 있습니다.
 <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    1분 13초경부터 카메라가 회전함에 따라 뒷배경이 움직일 때 멀찍이 보이는 배의 삭구(돛대를 지탱하는 밧줄들)가 뭔가 자글거리는 듯한 모습을 보입니다. 그다음 장면에서는 같은 화면을 당시의 TAA 기술인 TXAA를 적용한 상태로 보여주는데, 배의 삭구가 멀쩡하게 잘 나오는 것을 볼 수 있습니다.     DLSS는 컨볼루션 신경망으로 구성한 딥 러닝 인공지능으로 고품질 업스케일링을 구현하는 김에 Temporal Aliasing 관련 정보도 입력에 포함하여 대응하는 방식입니다.</td></tr></tbody></table></div>   <div style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2021/07/13/1ec2ef93f0a807e0e096d00c603071f2.png" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;"></div>▲ 도해 출처: NVIDIA가 2020년 3월에 DLSS 2.0을 위해 발표한 내용<a href="https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/nvidia-dlss-2-0-a-big-leap-in-ai-rendering/" target="_blank">(바로 가기)</a> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    위에서 보여드렸던 DLSS 원리 도해를 다시 한번 봅시다. 왼쪽의 입력 정보 예시로 표현된 장면을 잘 보면 단일 화면이 아니라 3개의 프레임을 겹쳐서 표현한 것을 알 수 있습니다.</td></tr></tbody></table></div> <div style="text-align: center;"><img src="https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/news/battlefield-2042-game-ready-driver/nvidia-dlss-image-scaling-november-2021-better-inputs-equals-better-results.png" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;" width="800"></div>▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다).
 <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    DLSS 2.3 & NVIDIA Image Scaling을 소개한 NVIDIA 테크 업데이트 브리핑에서는 '더 나은 입력 = 더 나은 이미지 품질(better inputs = better image quality)'이라는 캐치프레이즈로 공간적 업스케일링 대비 우위를 주장합니다. 공간적 업스케일링은 AMD FSR의 특징이기도 하기에 경쟁사를 겨냥한 발표로 해석되는 이유 중 하나이기도 하죠. </td></tr></tbody></table></div>  <iframe allowfullscreen="" src="//www.youtube.com/embed/TBiPSSJYj5M" class="note-video-clip" tc-textcontent="true" data-tc-id="w-0.6315830748885705" width="800" height="450" frameborder="0"></iframe> ▲ 출처: NVIDIA 테크 업데이트 브리핑<a href="https://quasarzone.com/bbs/qn_report/views/287806" target="_blank">(바로 가기)</a> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    예시 영상을 통해 DLSS가 어떻게 Temporal Aliasing에 대응하고 네이티브 해상도보다 더 나은 결과를 만들 수 있는지를 보여주고 있습니다. 16K 초고해상도를 학습한 인공지능을 사용하기에 잘 작동할 때는 고해상도 원본을 새로 그린 듯이 훌륭한 결과를 보여주는 것입니다. 그리고 이런 과정을 최대한 빠르게 처리하기 위해 다차원 행렬 연산 가속에 특화된 텐서코어Tensor Core라는 연산 하드웨어를 사용합니다. 알려진 바에 따르면 Intel XeSS도 이와 비슷하게 3개의 장면을 입력으로 받고, XMX matrix units라는 하드웨어로 가속 연산을 수행한다고 합니다. 다만 DLSS와 달리 범용성을 추구하기에 XMX matrix units가 없어도 처리 속도가 느려질 뿐 같은 결과를 얻을 수 있다고 합니다.</td></tr></tbody></table></div>  <div style="text-align: center;"><img src="https://338855-1043895-2-raikfcquaxqncofqfm.stackpathdns.com/wp-content/uploads/2021/08/Intel-Architecture-Day-2021_Pressdeck_92-1536x864.jpg.webp" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;" width="800"></div>▲ XeSS 원리 도해, 출처: Intel <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    오른쪽 위 History 부분에서 3개의 프레임을 겹쳐서 표현했음을 볼 수 있습니다.</td></tr></tbody></table></div>   <div style="text-align: center;"><img src="https://338855-1043895-2-raikfcquaxqncofqfm.stackpathdns.com/wp-content/uploads/2021/08/Intel-Architecture-Day-2021_Pressdeck_93-1536x864.jpg" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;" width="800"></div>▲ XeSS의 렌더링 시간 비교, 출처: Intel <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    XeSS + DP4a는 XeSS의 범용적인 지원을 이용한 4K 출력에 걸리는 시간을 나타냅니다. 바로 위의 XMX보다는 다소 느리지만, 맨 위의 4K 네이티브 렌더링에 비하면 여전히 매우 빠른 결과입니다.</td></tr></tbody></table></div>  <h5 style="text-align: center; line-height: 2;"># NVIDIA NIS와 AMD FSR</h5> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    AMD FSR이 나오고 어느 정도 주목받기 시작한 이후 NVIDIA NIS가 나왔기에 대충 유사한 기술로 알고 계신 분도 있겠지만, 세부적으로는 차이가 있습니다. 우선 AMD FSR은 란초스 기반 알고리듬 사용하고 범용적인 셰이더 언어에 기반하지만, 게임 내 구현을 요구하며 업스케일링과 샤픈 효과가 별도로 구현되어 있습니다. 반면 NVIDIA NIS는 6-tap filter 기반 알고리듬 사용하지만, 하드웨어 구성이나 설정(지포스 GPU 세대, 입력 해상도나 HDR 사용 여부 등)에 따라 5-tap 방식으로 작동할 수 있거나 업스케일링이 되지 않는 등 변동이 있습니다. 그리고 게임 외부 구현 방식이라 낮출 해상도를 게임 내에서 선택할 수 있기만 하면 되고, GeForce Experience를 통해 낮출 해상도를 선택할 수도 있습니다. Direct3D 방식의 셰이더 API에 기반하여 DirectX 11 버전 이상의 환경에서만 사용할 수 있다는 점도 FSR과 다른 특성입니다. 업스케일링과 샤픈 효과의 구현이 일원화된 대신 샤픈 효과의 강도를 지포스 제어판에서 조절할 수 있습니다.     간단히 줄이자면 AMD FSR은 게임 내 구현을 요구하며, 개발자의 자유도와 범용성이 높습니다. 반대로 NVIDIA NIS는 게임 외부에서 구현하는 방식(낮출 해상도를 게임 내에서 선택하거나 GeForce Experience를 통해 설정)이며, 개발자의 자유도와 범용성은 FSR보다 제한적인 편이지만, 사용자가 보기엔 샤픈 효과의 강도를 맘대로 조절할 수 있는 NIS의 자유도가 더 높다고 할 수 있습니다.     그래서 FSR이 나온 직후부터 RIS를 함께 사용하면 더 나은 결과를 기대할 수 있다는 언급이 나온 것입니다. 사실 기술적으로는 RIS와 같은 역할을 하는 RCAS(Robust Contrast-Adaptive Sharpening)가 FSR에 포함되어 있어 앞뒤 자르고 '더 나은 결과'라고 하면 맞지 않는 말입니다. 결국, 게임 개발자가 FSR의 RCAS를 구현할 때 설정한 샤픈 효과를 그대로 쓰느냐와 그 대신 RIS를 통해 샤픈 효과의 강도를 내 입맛에 맞게 설정하느냐의 취향 문제가 됩니다. 존중해 주시죠     이 부분만 다시 정리해 보자면<ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">알고리듬 기반 업스케일링 사용<ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">NVIDIA NIS(Nvidia Image Scaling): 6-tap filter 기반 알고리듬 사용(일부 제약 있음), 외부에서 적용(낮출 해상도를 게임 내에서 선택하거나 GeForce Experience를 통해 설정), 개발자 자유도는 제한적, 사용자가 샤픈 효과 강도 조절 가능</li><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">AMD FSR(FidelityFX Super Resolution, FidelityFX 슈퍼 해상도): 란초스 기반 알고리듬 사용, 게임 내 지원 필요, 개발자 자유도가 높은 편, 사용자는 샤픈 효과 강도 조절할 수 없으나, RIS를 통한 편법으로 가능</li><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">AMD RSR(Radeon Super Resolution, Radeon 슈퍼 해상도): FSR과 같은 알고리듬 사용, 외부에서 적용  - 미출시로 세부 정보는 제한적이나, FSR과 기술적인 내용 대부분을 공유하되 같은 업스케일링 기술을 게임 외부 구현 방식으로 사용할 수 있게 하는 데 초점을 맞추며, 사용자가 샤픈 효과 강도를 조절할 수 있을 것으로 예상됨</li></ul></li></ul>     ※ 참고로 DLSS도 내부적으로 샤픈 효과가 있으며, 2.3 버전부터는 사용자가 설정을 조절할 수도 있으나 게임 개발자가 조절 기능을 활성화해야 사용할 수 있습니다. 일례로 갓 오브 워 PC판은 DLSS 2.3을 사용하지만 출시 당시 기준으로 DLSS의 샤픈 강도를 조절하는 설정을 지원하지 않았습니다. PCGamesN이 2022년 1월 28일 보도한 내용<a href="https://www.pcgamesn.com/god-of-war/update-dlss-sharpening-slider" target="_blank">(바로 가기)</a>에 따르면 패치로 설정 조절을 추가했으나, 해당 패치 당시에는 설정을 0으로 내려도 샤픈 효과가 비활성화되지는 않는 제한이 있었다고 합니다. 개발사 측에서는 차후 패치로 해결하겠다고 했으며 이후 2월 4일 패치에 반영되었습니다. 참고로 한국어판에선 'DLSS 선예도'란 이름의 기본값 35 설정으로 나타남을 확인했습니다.     여담으로 갓 오브 워의 DLSS 선예도 설정은 DLSS 활성화 여부와 별개로 항상 조절 가능하여 RX 6800 XT에서도 설정을 조절할 수 있습니다. 단독으로 작동하는 설정이 아니라서 실제 의미는 없지만요.</td></tr></tbody></table></div>   <h5 style="text-align: center; line-height: 2;">#NVIDIA DSR과 AMD VSR</h5>
 <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    이 두 기술은 근본적인 목적 측면에서 유사하기에 위에서 다운스케일링에 대해 설명할 때는 둘을 크게 구별하지 않고 DSR/VSR과 같은 식으로 혼용하여 표기하였습니다. 하지만 실제 게임에 사용할 때는 중대하다고 할 수 있는 차이가 있습니다. 바로 렌더링 해상도 선택의 자유도입니다.</td></tr></tbody></table></div>   <div style="text-align: center;"><img src="https://forums.flightsimulator.com/uploads/default/original/4X/1/6/1/1611fa8d621149be2ee376930febee41610af0ee.png" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;"></div>▲ 이미지 출처: Microsoft Flight Simulator 포럼<a href="https://forums.flightsimulator.com/t/nvidia-introduces-dlss-dldsr-and-reshade-on-driver-level-on-14-01/489477/22" target="_blank">(바로 가기)</a> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    NVIDIA DSR은 일반적으로 많이 사용하는 1920x1080 FHD, 2560x1440 QHD, 3840x2160 UHD 모두에서 1.20x, 1.50x, 1.78x, 2.00x, 2.25x, 3.00x, 4.00x의 7가지 설정을 지원하고, 지포스 제어판에서 각각의 설정을 따로 선택해 활성화할 수 있으며, 해당 설정의 실제 렌더링 해상도를 선택 화면에서 바로 보여줍니다. DLDSR이 추가된 현재는 1.78x 딥 러닝과 2.25x 딥 러닝이란 두 가지 선택지가 추가되었죠.     반면 AMD VSR은 활성화 설정만 존재하며, 실제로 어떤 선택지가 존재하는지는 해상도 변경 메뉴에서 늘어난 목록을 직접 확인해야 합니다. 윈도우 디스플레이 설정에서 확인해도 되고, 전체화면 모드가 있는 거의 모든 PC 3D 게임에서도 확인할 수 있으니 엄청나게 불편한 건 아닙니다만, 지포스 제어판에서 바로 확인 가능한 DSR에 비하면 아쉬운 점입니다. AMD의 기술 소개 페이지<a href="https://www.amd.com/ko/technologies/vsr" target="_blank">(바로 가기)</a>에서 디스플레이 화면에 따른 지원 목록을 제공하고 있기에 보완이 가능할 수 있겠지만, 내용을 보면 2015년 RADEON R9 Fury X까지의 정보만 있기에 그 효용성은 제한적인 편입니다.     일정 등의 제약과 VSR 자체로는 칼럼의 핵심 주제가 아니라는 점으로 인해 세부 내용을 자세히 확인하긴 힘들지만, 가능한 범위 내에서 확인한 결과를 공식 지원 목록과 함께 정리해 보았습니다. <table class="table table-bordered"><tbody><tr><td><h5>대상 화면 타이밍</h5></td><td><h5>지원되는 VSR 모드</h5></td></tr><tr><td>1366x768 @ 60Hz</td><td>1600x 900
 1920x1080</td></tr><tr><td>1600x 900 @ 60Hz</td><td>1920x1080</td></tr><tr><td>1920x1080 @ 60Hz</td><td>2560x1440
 3200x1800
 3840x2160(일부 제품 한정)</td></tr><tr><td>1920x1200 @ 60Hz</td><td>2048x1536
 2560x1600
 3840x2400(일부 제품 한정)</td></tr><tr><td>2560x1440 @ 60Hz</td><td>3200x1800</td></tr><tr><td>1920x1080 @ 120Hz</td><td>1920x1200 @ 120Hz
 2048x1536 @ 120Hz</td></tr><tr><td><h5>직접 확인(RX 6800 XT)</h5></td><td><h5>지원되는 VSR 모드(예상되는 대응 배율)</h5></td></tr><tr><td>2560x1440 @ 60Hz </td><td>3200x1800(1.50x, *실제로는 1.56x에 가까움) 3840x2160(2.25x) 5120x2880(4.00x)</td></tr><tr><td>3840x2160 @ 60Hz </td><td>5120x2880(1.78x)</td></tr></tbody></table>     이 결과를 토대로 추정해 보면 3840x2160의 지원 대상이 늘어나서 2560x1440 QHD 모니터에서도 사용할 수 있게 되었고 5120x2880을 추가하여 전체적인 선택지가 하나 더 늘어났지만, 그 이상의 큰 변화는 없는 것으로 보입니다. 이를 긍정적으로 보면 큰 문제가 되지는 않는다고 할 수는 있습니다. 5120x2880을 넘어서는 해상도를 실제로 사용하거나, 2840x1577 vs 3135x1764 같이 세세한 차이를 선택할 필요가 있는 상황은 드물다고 할 수 있겠습니다. 그래도 DSR이 제공하는 선택지에 비하면 아쉬운 점입니다. 나중에라도 보완이 이루어지면 좋겠군요.
    ※ 참고로 이런 다운스케일링 기술은 바탕화면 해상도에도 사용할 수 있으나 공식적으로는 사용하지 않을 것을 권장합니다. 바탕화면 해상도를 바꿔야만 높아진 해상도를 선택할 수 있는 일부 게임의 제약을 우회하기 위한 지원이고 실제 바탕화면에 사용하라는 의도가 아니기 때문입니다.</td></tr></tbody></table></div>  <h5 style="text-align: center; "># 예외 - DLAA</h5> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    여기서 다루는 기술은 기본적으로 게임의 렌더링 해상도를 바꿔서 특정한 효과를 노립니다. 하지만 꼭 그런 선택지만 있는 건 아닙니다. NVIDIA가 DLSS의 파생 기술로 내놓은 DLAA(Deep Learning Anti-Aliasing, 딥 러닝 안티에일리어싱)가 그 대표적인 사례라고 할 수 있습니다. DLSS와 같은 딥 러닝 인공지능을 사용하지만, 렌더링 해상도를 낮추지 않고 원래 해상도로 만든 화면에 16K 초고해상도를 학습한 인공지능의 보정 효과만 써보겠다는 설정입니다.     DLSS도 입력 해상도를 바꿔넣는 설정이 있기에 이전에도 해당 방식을 지원하는 게임을 통해 비공식적으로 '유사 DLAA' 같은 기능을 써볼 수 있었죠. 이전 칼럼<a href="https://quasarzone.com/bbs/qc_plan/views/21687" target="_blank">(바로 가기)</a>에서 "컨트롤Control"의 설정 파일 편집을 통한 비교를 보여드린 바 있습니다. 비교를 위해 출력 해상도를 극단적으로 낮춘 1280x720 해상도<a href="https://imgsli.com/NjA4OTk" target="_blank">(바로 가기)</a>에서는 품질 모드 대비 철망 표현에서 극적인 우위를 보여주기도 합니다.     DLAA는 이런 설정을 공식적으로 지원하기 시작한 것으로 보면 되겠습니다. 아직은 "엘더스크롤 온라인"에서만 지원하고 "컨트롤"과 같이 비공식적으로 가능한 게임을 합쳐도 몇 작품 안 되는 편이지만, 앞으로 지원 게임이 늘어난다면 게이머에게 유용한 선택지가 늘어나는 셈이 되겠죠. 일반적인 DLSS 설정보다 렌더링 해상도가 높아 각종 화면 결함도 더 적게 나타난다고 합니다. 다만 성능 영향이 전혀 없는 건 아니고 PC Gamer가 엘더스크롤 온라인의 공식 지원에 관해 보도한 기사<a href="https://www.pcgamer.com/comparison-video-shows-nvidias-new-dlaa-tech-alongside-taa-and-dlss-in-elder-scrolls-online/" target="_blank">(바로 가기)</a>에 따르면 8% 정도의 성능 저하가 있다고 합니다. 저 정도의 성능 저하를 감수하고 사용할 가치가 있을지는 호불호의 영역에 가까우니 각자 스스로 판단함이 바람직하겠습니다.</td></tr></tbody></table></div>  <iframe allowfullscreen="" src="//www.youtube.com/embed/jsEG0ufStP0" class="note-video-clip" tc-textcontent="true" data-tc-id="w-0.7891393769928234" width="800" height="450" frameborder="0"></iframe>▲ 영상 출처: 유튜브 MxBenchmarkPC <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    참고로 NVIDIA NIS나 AMD RIS도 렌더링 해상도를 바꾸지 않고 사용할 수 있습니다. 다만 DLSS와는 다른 기술 특성상 그래픽카드 드라이버에서 설정하는 샤픈 효과만 쓰는 셈이 됩니다. 또한, NIS는 오버레이 표시기 기능을 통해 어떤 설정인지 알려줍니다. NIS가 파란색으로 뜨면 렌더링 해상도를 바꾸지 않고 샤픈 효과만 쓰고 있다는 뜻이고, 초록색으로 뜨면 렌더링 해상도를 낮추고 업스케일링 기능까지 쓰고 있다는 뜻입니다. </td></tr></tbody></table></div>  <h5 style="text-align: center; line-height: 2;"># 복합 기술 - DLDSR</h5> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    DLDSR은 기본적인 목적에서 DSR과 같이 분류할 수 있지만, DLSS의 딥 러닝 인공지능을 접목했다는 점이 다릅니다. NVIDIA의 주장에 따르면 이를 통해 같은 화질을 더 높은 성능으로 누릴 수 있다고 합니다.      일례로 1920x1080 FHD 해상도 모니터에 DSR 4x를 사용하면 게임 자체는 3840x2160 UHD 모니터인 줄 알고 그것에 맞게 그래픽 렌더링 작업을 수행하지만, 그렇게 만든 화면을 그래픽카드에서 FHD 해상도에 맞게 축소하여 보여주는 방식입니다. 여기서 DLDSR은 16K 초고해상도를 학습한 인공지능의 보정 덕에 2.25x의 2880x1620 렌더링 해상도로 같은 화질을 보여준다고 합니다. 인공지능 보정의 추가 연산은 텐서 코어가 따로 담당하기에 DSR 2.25x 수준의 성능 저하만을 보이며, 결과적으로 DSR 2.25x의 성능으로 DSR 4x의 화질을 보여준다는 논리입니다. 일반적인 DLSS 설정보다 렌더링 해상도가 큰 차이로 높아 각종 화면 결함도 훨씬 더 적게 나타난다고 합니다. 다만 인공지능 보정의 추가 연산만 수행하는 DLAA가 8% 수준의 성능 저하를 일으킨다고 하는 얘기를 생각하면 완전히 동일한 수준의 성능이 나올지는 확인해볼 필요가 있겠습니다.     여담으로 이전에도 DSR을 적용한 환경에서 DLSS 지원 게임을 통해 비슷한 시도를 하던 사례가 있었는데, 이를 공식 지원으로 만든 셈이라고 볼 수도 있습니다. DLSS의 비공식 응용이 공식 기술이 되었다는 점은 DLAA와 유사한 얘기가 되기도 하네요. 이미지와 영상 업스케일링에서도 비슷한 시도를 하던 사례도 있습니다. DVD(720 × 480, 또는 720 × 576)나 그 이하 해상도의 영상을 FHD로 업스케일할 때 일부러 UHD급으로 업스케일한 후 다른 알고리듬으로 축소하여 추가적인 보정 효과를 노리는 기법입니다.</td></tr></tbody></table></div> <div style="text-align: center;"><img src="https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/news/god-of-war-game-ready-driver/nvidia-dldsr-ai-deep-learning-dynamic-super-resolution-performance-image-quality-comparison.jpg" alt="퀘이사존" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227); cursor: pointer;" width="800"></div><div style="text-align: center;">▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). 출처: NVIDIA</div><div style="text-align: center;">      </div><div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    공식 발표에서 예시로 사용한 위 결과에서 네이티브와 거의 같은 수준의 성능(145 FPS vs 143 FPS, 약 1.4% 성능 저하)을 보여 오해가 발생하기도 하는데, 네이티브에서 성능 저하가 없는 기술이라고 주장하는 것은 아닙니다. 단지 저 상황은 1920x1080 FHD에서 그래픽카드 성능을 다 쓰지 못하는 상황이기에 2.25x의 성능 저하가 거의 없는 결과가 나왔을 뿐입니다. GPU 사용률을 비교했다면 1920x1080 네이티브에서 2880x1620으로 렌더링 해상도를 올린 만큼 GPU 사용률이 올라간 결과가 나왔을 것이고, 반대로 DSR 2.25x나 2560x1440 QHD의 네이티브 설정을 추가해도 비슷한 성능을 보였을 터입니다. 이미 GPU 성능을 다 쓰고 있는 상황에서 DLDSR을 사용하면 당연하게도 올라간 해상도만큼 성능이 떨어지게 됩니다.</td></tr></tbody></table></div>   <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/5753286356b1a753b0275213051f47e8.png" alt="퀘이사존"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    지금까지 말씀드린 것을 정리하면 이렇게 됩니다.<ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">성능 향상이 목적인 기술: 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력<ol><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">인공지능 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA DLSS(Deep Learning Super Sampling, 딥 러닝 슈퍼 샘플링): 컨볼루션 신경망 기반 딥 러닝, 게임 내 지원 필요     - 텐서 코어로 연산, 3개의 화면을 입력으로 사용하여 넓은 의미에서 TAA 효과 포함, 2.3 버전부터 사용자가 샤픈 강도 조절 가능(게임 개발자가 해당 기능을 활성화해야 함) → Intel XeSS(Xe Super Sampling): 인공지능 기반, 미출시로 세부 정보 제한적     - 범용 연산과 텐서 코어와 비슷한 XMX를 통한 성능 최적화를 모두 지원, 3개의 화면을 입력으로 사용하여 넓은 의미에서 TAA 효과 포함(발표 내용을 바탕으로 한 추정)</li><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">알고리듬 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA NIS(Nvidia Image Scaling): 6-tap filter 기반 알고리듬 사용(일부 제약 있음), 외부에서 적용(낮출 해상도를 게임 내에서 선택하거나 GeForce Experience를 통해 설정), 개발자 자유도는 제한적, 사용자가 샤픈 효과 강도 조절 가능, 렌더링 해상도 변경 없이 샤픈 효과만 사용하는 것도 가능(오버레이 표시기 사용 시 파란색: 샤픈 효과만 사용, 초록색: 렌더링 해상도를 낮추고 업스케일링 기능까지 사용) → AMD FSR(FidelityFX Super Resolution, FidelityFX 슈퍼 해상도): 란초스 기반 알고리듬 사용, 게임 내 지원 필요, 개발자 자유도가 높은 편, 사용자는 샤픈 효과 강도 조절할 수 없음(RIS를 통한 편법으로 가능) → AMD RSR(Radeon Super Resolution, Radeon 슈퍼 해상도): FSR과 같은 알고리듬 사용, 외부에서 적용     - 미출시로 세부 정보는 제한적이나, FSR과 기술적인 내용 대부분을 공유하되 같은 업스케일링 기술을 게임 외부 구현 방식으로 사용할 수 있게 하는 데 초점을 맞추며, 사용자가 샤픈 효과 강도를 조절할 수 있을 것으로 예상됨</li></ol></li></ul>   ※ 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 없이 샤픈 효과만 적용→ AMD RIS(Radeon Image Sharpening): 외부에서 적용, 렌더링 해상도 변경 없이 샤픈 효과만 사용하는 것도 가능→ AMD FidelityFX CAS(Contrast Adaptive Sharpening): RIS를 게임 내 지원 방식으로 구현 ※ 예외: 렌더링 해상도를 바꾸지 않고 인공지능 보정만 사용하여 화질 향상 추구→ NVIDIA DLAA(Deep Learning Anti-Aliasing): DLSS와 같은 컨볼루션 신경망 기반 딥 러닝, 약간의 성능 저하 발생, 게임 내 지원 필요 <ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">화질 향상이 목적인 기술: 큰 성능 저하를 감수하고 화질 향상을 추구, GPU 성능에 여유가 많은 경우에 초점을 맞춤, 렌더링 해상도를 모니터 한계보다 더 높인 후 다운스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력 - 원리상 외부에서 적용만으로 충분하나, 높아진 해상도를 게임에서 사용할 수 있어야 함 → NVIDIA DSR(Dynamic Super Resolution): 1.20x~4.00x(UHD 기준 최대 7680x4320)의 7가지 설정 지원 → AMD VSR(Virtual Super Resolution, 가상 초고해상도): 최대 5120x2880 해상도의 비교적 제한적인 설정</li></ul>※ 인공지능과 결합으로 성능 비용 감소→ NVIDIA DLDSR(Deep Learning Dynamic Super Resolution): DLSS와 같은 컨볼루션 신경망 기반 딥 러닝, 1.78x와 2.25x 지원. 2.25x 기준 DSR 4x의 화질과 동등하기에 같은 화질 기준으로 성능 저하가 적고 효율적이라고 주장 
    ※ Screenshot(스크린숏, 화면 갈무리) 저장 시 이미지 해상도가 게임 화면 출력 해상도와 일치하는지 확인 필요: 스크린 스케일링 기술 공통 주의점으로, 스팀 화면 갈무리나 게임 내 기능을 이용하여 화면을 저장하면 스케일링이 적용되지 않은 렌더링 해상도 그대로 저장되는 수가 있습니다. 일례로 3840x2160에 DSR 4x를 사용 중이라면 최종 출력 해상도인 3840x2160가 아니라 렌더링 해상도인 7680x4320의 화면이 저장됩니다. 최종 출력 해상도에 맞춰 다운스케일하는 과정이 빠진 화면이라 당연히 실제 해당 기술로 보게 되는 화면보다 좋은 화질이 나옵니다.     반대로 업스케일링 기술은 화면을 저장하는 방식에 관계없이 최종 출력 해상도가 잘 반영되는 편이나 절대적인 건 아니고, 특히 NVIDIA NIS에서 같은 문제가 발생하기 쉽다고 합니다. 이러면 출력 해상도보다 낮은 렌더링 해상도를 그대로 노출하여 상대적으로 나쁜 화질을 보게 됩니다. 위 예시에서 NIS 50%를 사용 중이라면 1920x1080 해상도의 화면이 저장되겠죠. 이는 갈무리된 화면의 이미지 해상도를 통해 확인할 수 있습니다.     이 문제를 피하려면 GeForce Experience Overlay의 화면 갈무리 기능(단축키 Alt+F1)을 사용하면 됩니다. 하지만 라데온 그래픽카드에서는 직접적인 방법을 찾을 수 없었으며, Radeon ReLive 동영상 녹화 기능(현재 버전 기준 단축키 Ctrl+Shift+E)의 녹화 해상도 설정을 출력 화면 해상도와 동일하게 조절하여 녹화한 후 키 프레임을 뽑아내는 방법을 통해서만 우회할 수 있는 것으로 보입니다. 그나마 이 방법은 녹화 해상도 설정에서 지원하는 해상도에서만 유효합니다. 이 역시 VSR 지원의 아쉬운 점으로 차후에라도 개선이 되기를 바랍니다.     ※ 가능한 한 바탕화면 해상도에 사용하지 않기: DSR 등의 다운스케일링 기술은 바탕화면 해상도에도 사용할 수 있으나 공식적으로는 사용하지 않을 것을 권장합니다. 바탕화면 해상도를 바꿔야만 높아진 해상도를 선택할 수 있는 일부 게임의 제약을 우회하기 위한 지원이고 실제 바탕화면에 사용하라는 의도가 아니기 때문입니다. 해당 게임을 플레이하거나, 적용한 바탕화면 출력 결과에 만족하는 경우가 아니라면 사용하지 않는 편이 좋습니다.

     ※ 그 외에도 각 기술의 프로그래밍 소스 공개 여부 등의 차이가 더 있으나, 일반적인 사용자가 PC 그래픽카드로 게임을 즐기기 위한 설정 이해 차원에 정리하고자 하기에 개발자에게만 해당하는 사안은 최소한도로만 언급하거나 생략하였습니다.</td></tr></tbody></table></div>   <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/60f036ea7ea922d3f916eaeb6f8ee56e.png" alt="퀘이사존"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    출력 화면 품질을 비교하기 위해 최근 벤치마크를 진행했고 DLSS와 FSR을 모두 지원하는 "갓 오브 워God of War"에서 비교할만한 화면을 갈무리해 보았습니다. <h5 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;"><a href="https://imgsli.com/OTQ4MzM" target="_blank">스케일링 방식 비교 예시: 갓 오브 워, 4K 출력 해상도 - imgsli 바로 가기</a></h5><h5 style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;"><a href="https://imgsli.com/OTUwMTE" target="_blank">스케일링 방식 비교 예시: 갓 오브 워, QHD 출력 해상도 - imgsli 바로 가기</a></h5>     가능한 다양한 설정을 담으려 했으며, 해당 이미지 비교 서비스는 마우스 휠을 통해 현재 마우스가 위치한 곳 중심으로 확대/축소하는 기능을 제공하니 세부 묘사가 중요해 보이는 부분을 4~6배 정도 확대해서 보면 상세한 차이를 더 쉽게 발견할 수 있습니다. 왼쪽과 오른쪽에 비교하고 싶은 방식을 선택하고 로딩이 끝나 이미지가 바뀔 때까지 기다린 후, 비교 슬라이드를 마우스로 끌어 옮기거나 앞서 말씀드린 확대 기능을 사용하면 자세하게 비교해볼 수 있습니다.     아래는 외부 사이트를 이용하지 않고 바로 차이를 보고 싶어 할 분들을 위해 세부 묘사가 드러날 만한 부분을 따로 크롭하여 주요 설정을 비교하고 400% 확대도 추가한 것입니다.</td></tr></tbody></table></div>  <h3 style="text-align: center; "># 주요 설정 비교 - 4K 출력 해상도, 100% 크롭</h3> ※ 원본 화질에 가깝게 보기 위해 클릭하여 원본 크기로 보시기 바랍니다. 각 항목 이름에 있는 숫자는 확대 배율(다운스케일링) 및 렌더링 해상도입니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/cc6ad43953cccc4b707ee2ac48d29987.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> <div style="text-align: center;"></div><div style="text-align: center;">▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다).</div> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/378c2627ab15c488961fa99adad6d497.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/fdeb0c7ca35e55a7f92ba150464e2acf.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <h3 style="text-align: center; "># 주요 설정 비교 - 4K 출력 해상도, 400% 크롭</h3> ※ 원본 화질에 가깝게 보기 위해 클릭하여 원본 크기로 보시기 바랍니다.각 항목 이름에 있는 숫자는 확대 배율(다운스케일링) 및 렌더링 해상도입니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/4493bd55408f86b26db2cb9cfeb1396f.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/3a125cc81a059b81aa574efb669a0d11.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/3c56fb4584230834be2742987bee0c5e.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <h3 style="text-align: center; "># 주요 설정 비교 - QHD 출력 해상도, 100% 크롭</h3>
 ※ 원본 화질에 가깝게 보기 위해 클릭하여 원본 크기로 보시기 바랍니다.각 항목 이름에 있는 숫자는 확대 배율(다운스케일링) 및 렌더링 해상도입니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/056a0110bba605d6b2ce686794e7d42c.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/ae3d6e47b38628d4ddc8e76d8bd542fb.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/5d4d6496e3acdfdb4cd93388de3cbcd1.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). <h3 style="text-align: center; "># 주요 설정 비교 - QHD 출력 해상도, 400% 크롭</h3> 
※ 원본 화질에 가깝게 보기 위해 클릭하여 원본 크기로 보시기 바랍니다.

각 항목 이름에 있는 숫자는 확대 배율(다운스케일링) 및 렌더링 해상도입니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/e927c648c64e2273cbd9d7e793c2e4d4.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> ▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다).<div style="text-align: center;"> </div><div style="text-align: center;"> </div><div style="text-align: center;"> </div><div style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/36ec36204a4f98d7c7e0ebe9f99fdab8.jpg" alt="퀘이사존"> </div><div style="text-align: center;">▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다). </div><div style="text-align: center;"> </div><div style="text-align: center;"> </div><div style="text-align: center;"> </div><div style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/28f933f6310f84de0fe3ebd9e7adfb22.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 100%;"> </div><div style="text-align: center;"></div><div style="text-align: center;">▲ 클릭하면 커집니다(원본 크기로 보실 수 있습니다).</div> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/b988d3e638ba9531da5c79c72266ee1e.png" alt="퀘이사존"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/1ac0084f25137e8dea99f5be13f67643.png" alt="퀘이사존"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    각 기술이 성능에 영향을 주는 정도를 보기 위해 체급별 그래픽카드 몇 종을 통해 성능 비교를 진행하였습니다.     ※ 이전 벤치마크와는 게임 패치 및 드라이버 버전 등의 차이가 있어 동일선상에서 비교할 수 없는 점을 주의바랍니다.</td></tr></tbody></table></div>   <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/01/21/a50fca5ee71e30fa71d65543e8dc9829.png" alt="퀘이사존" style="cursor: pointer;"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/01/18/944abbe50558b9b94d5dd4cf8eac3504.jpg" alt="퀘이사존" style="cursor: pointer;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/01/18/4023aac67a02076364b2915d353bce42.png" alt="퀘이사존" style="cursor: pointer;"> ▲ 벤치마크 테스트에 적용한 2종 옵션(좌: 울트라 프리셋, 우: 퀘이사존 추천 최적화 옵션) <div align="center"><table class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentcolor currentcolor; width: auto; max-width: 100%; margin: 0px auto;" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    갓 오브 워 그래픽 설정은 대부분의 AAA급 게임과 마찬가지로 프리셋 형태의 옵션 설정을 제공합니다. 울트라 프리셋의 경우 최상 옵션으로 이해해도 무방합니다.(반사 옵션의 경우 한 단계 더 높은 울트라+ 옵션 존재) 여기서는 퀘이사존 추천 최적화 설정을 사용하였습니다. </td></tr></tbody></table></div> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/01/21/270f51cf5ed89eecdedcfdc28648f603.png" alt="퀘이사존" style="cursor: pointer;"> <div style="text-align: center;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/T7I2JthRm9w" title="YouTube video player" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen="" tc-textcontent="true" data-tc-id="w-0.8045043819913117" style="background-color: initial; color: rgb(227, 227, 227);" width="800" height="450" frameborder="0"></iframe></div>▲ 갓 오브 워 벤치마크 테스트 구간 <div align="center"><table class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentcolor currentcolor; width: auto; max-width: 100%; margin: 0px auto;" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    벤치마크 구간은 자체 벤치마크 툴을 제공하지 않기 때문에, 변인 통제를 위한 특정 이벤트 컷신 구간을 선정하였습니다. 단 일반적인 게임 플레이 대비 높은 GPU 부하를 가진 구간을 선정하였다는 것을 참고해 주시기 바랍니다. 쉽게 말씀드리면 실제 통상적인 게임 플레이에서는 본 벤치마크 결과보다 좀 더 높은 FPS를 기대할 수 있습니다. 물론 동일 설정 기준이고, 여기서는 울트라 프리셋이 아닌 퀘이사존 추천 최적화 설정만 사용한 점을 유의 바랍니다.     약 4분 길이의 위 영상에서 초반 구간은 GPU LOAD와 부스트 클록 안정화를 위해 별도의 개입을 하지 않았고, 실제 테스트 구간은 2분 36초부터 3분 35초까지입니다. 이 중 가장 프레임 드롭이 심했던 구간은 3분 33초 전후입니다. 영상을 통해 RTX 3080+4K+울트라 옵션 적용 시의 성능을 직접 확인해 보시기 바랍니다. ※ 여기서 비교에 사용한 RTX 3080 Ti 등의 그래픽카드+퀘이사존 추천 최적화 설정과는 다소 차이가 있는 점 유의 바랍니다. 프레임 측정은 외부 FPS 측정 툴, CapFrameX를 사용하였습니다. 이를 통해 평균 FPS 및 Low 1% framerate 데이터를 얻어내었습니다.</td></tr></tbody></table></div> <h5 style="text-align: center; ">※ 그래프 각 항목의 기술 이름 옆에 있는 숫자는 확대 배율(다운스케일링) 및 렌더링 해상도입니다.
</h5>
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/5a3d080458a055af913e7f4e642c2a21.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/de5af395aad258951354ccc19f551c00.png" alt="퀘이사존"> 
<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/6c44003b83fce905b8954a9c6a80c55f.png" alt="퀘이사존"> <div style="text-align: center;"></div><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/ed30a5184118bb2d7cbfc5caaee8beca.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/be2e9632f2b73506cb8bf4f1b6e8f562.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/80be7f07f7024f8671cc8cb19d94e230.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/506ebf447e146af48be7dbe844e64090.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/324f62df92c1c45f2d9db981ffbe1622.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/4bd5345b74fdbf5d8778819098ee76c9.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/10/a46174d0e8e5516858e2169493a46b1c.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/e1bd2ff949e027037ce428aae44b26b5.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/f8cbf901b1cfbd2f30169ce6e1a71c69.png" alt="퀘이사존"> <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/2ff810e3080fd31cb6bbf25fdbd3a671.png" alt="퀘이사존"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2022/02/11/e4e8b777f7ceddf1a9fc4ada9f4dc551.png" alt="퀘이사존"> <div align="center"><table class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" attr_no_border_tbl="1" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"><tbody><tr><td style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(39, 39, 39) rgb(39, 39, 39);" width="800">    ※ 개념 정리 요약에서 기술별 핵심만 간추려 다시 보여드리면 아래와 같습니다.<ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">성능 향상이 목적인 기술: 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 적용으로 모니터 해상도에 맞춰 출력<ol><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">인공지능 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA DLSS(Deep Learning Super Sampling, 딥 러닝 슈퍼 샘플링): 게임 내 지원 필요, 2.3 버전부터 사용자가 샤픈 강도 조절 가능(게임 개발자가 해당 기능을 활성화해야 함) → Intel XeSS(Xe Super Sampling): 미출시로 세부 정보 제한적</li><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">알고리듬 기반 업스케일링 사용 → NVIDIA NIS(Nvidia Image Scaling): 외부에서 적용, 사용자가 샤픈 효과 강도 조절 가능, 렌더링 해상도 변경 없이 샤픈 효과만 사용하는 것도 가능 → AMD FSR(FidelityFX Super Resolution, FidelityFX 슈퍼 해상도): 게임 내 지원 필요, 사용자는 샤픈 효과 강도 조절할 수 없음(RIS를 통한 편법으로 가능) → AMD RSR(Radeon Super Resolution, Radeon 슈퍼 해상도): FSR과 같은 알고리듬 사용, 외부에서 적용, 미출시로 세부 정보 제한적</li></ol></li></ul>   ※ 렌더링 해상도를 낮춘 후 업스케일링 없이 샤픈 효과만 적용 → AMD RIS(Radeon Image Sharpening): 외부에서 적용, 렌더링 해상도 변경 없이 샤픈 효과만 사용하는 것도 가능 → AMD FidelityFX CAS(Contrast Adaptive Sharpening): RIS를 게임 내 지원 방식으로 구현 ※ 예외: 렌더링 해상도를 바꾸지 않고 인공지능 보정만 사용하여 화질 향상 추구→ NVIDIA DLAA(Deep Learning Anti-Aliasing): 약간의 성능 저하 발생, 게임 내 지원 필요 <ul><li style="text-align: justify; line-height: 2; min-height: 30px;">화질 향상이 목적인 기술: 큰 성능 저하를 감수하고 화질 향상을 추구, GPU 성능에 여유가 많은 경우에 초점을 맞춤 - 원리상 외부에서 적용만으로 충분하나, 높아진 해상도를 게임에서 사용할 수 있어야 함 → NVIDIA DSR(Dynamic Super Resolution): 1.20x~4.00x(UHD 기준 최대 7680x4320)의 7가지 설정 지원 → AMD VSR(Virtual Super Resolution, 가상 초고해상도): 최대 5120x2880 해상도의 비교적 제한적인 설정</li></ul>※ 인공지능과 결합으로 성능 비용 감소→ NVIDIA DLDSR(Deep Learning Dynamic Super Resolution): 1.78x와 2.25x 지원. 2.25x 기준 DSR 4x의 화질과 동등하기에 같은 화질 기준으로 성능 저하가 적고 효율적이라고 주장 <h6 style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">■ 업스케일링 기술: 성능 향상은 대체로 확실하나 화질에 대한 고민이 필요합니다</h6>    비교에 사용한 DLSS와 FSR은 테스트한 모든 조건에서 설정에 따라 렌더링 해상도가 낮아지는 만큼 성능 향상을 보입니다. 다만 라데온 그래픽카드에서 테스트한 FSR은 일부 조건에서 1% 하위 프레임이 잘 오르지 않는 결과를 보이기도 했습니다. 렌더링 해상도가 많이 낮아질수록 눈에 띄는 화질 저하도 문제입니다. DLSS는 전반적으로 나은 편이나 성능/울트라 성능처럼 해상도를 많이 낮추면 어쩔 수 없는 화질 저하를 보입니다. 인공지능의 적극적인 보정이 상황에 따라 고스팅 등 눈에 띄는 결함을 만들 수 있다는 점도 찝찝하거나 게임에 따라 큰 문제가 될 수도 있습니다. FSR은 고정적인 알고리듬 사용으로 안정적인 결과를 보인다고 알려진 대신 화면이 전체적으로 흐릿해 보이는 등 기본적인 화질 저하가 더 심한 편이라 아쉽습니다.     업스케일링 기술 대부분이 샤픈 효과를 포함하고 있어 이를 조절할 수 있는지와 조절 결과도 변수가 될 수 있습니다. 특히 DLSS는 갓 오브 워 초기 버전 및 조절 기능 첫 지원 패치처럼 개발자가 샤픈 효과 조절을 지원하지 않거나, 조절에 제약이 있으면 사용자가 대처하기 어렵습니다.     결국, 각자 게임을 플레이하는 환경에서 어떤 기술을 사용할 수 있는지, 적용으로 인한 성능 향상과 예상되는 화질 문제는 어떤지, 샤픈 효과를 조절해서 만족도에 영향을 줄 수 있는지 등을 고려해서 스스로 판단함이 최선일 것입니다. <h6 style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">■ 다운스케일링 기술: 다소 화질 향상은 있으나 성능 저하가 큽니다</h6>    처음 나올 때부터 알려진 대로 화질 향상은 있으나 효율적이지는 않습니다. 화질은 출력 해상도의 영향을 받아 향상 폭에 제한이 있는 편이지만, 성능은 렌더링 해상도가 올라간 만큼 크게 떨어지기 때문입니다. DLSS를 결합한 DLDSR은 2.25배 기준 같은 배율의 DSR과 거의 같은 성능(평균 프레임레이트 기준 0.6~1.0 FPS 정도 하락)을 보이면서도 얼핏 보면 DSR 4x와 비교할만한 하고 DLSS에 포함된 샤픈 효과 덕에 더 선명해 보여 효율을 개선한 것은 맞습니다. 일반적인 DLSS 설정보다 렌더링 해상도가 큰 차이로 높아 인공지능 보정으로 인한 각종 화면 결함도 훨씬 더 적게 나타난다고 합니다.     그러나 세부 묘사가 중요한 부분을 최대한 확대해서 비교하면 인공지능 보정이나 샤픈 효과로 숨길 수 없는 디테일 차이가 있어 엄밀히는 DSR 4x와 동급 화질이 맞는지 의문이 들기도 합니다. 인공지능 보정으로 인한 화면 결함도 DLSS보다 낫지 절대 없다고 보장할 수는 없어 다소 아쉬운 점이기도 합니다. DSR/VSR보다 효율적일 뿐 여전히 성능 저하 자체는 큰 편이며, DLSS와 달리 포함된 샤픈 효과를 조절할 수 없다는 점도 아쉽게 느껴집니다. 제조사가 주장하는 DLDSR의 효과를 그대로 받아들기보다는 자신이 체감하는 결과를 DSR과 비교하여 스스로 선택함이 바람직하겠습니다.     결국, 처음 나왔을 때부터 거론된 제한은 큰 틀에서 그대로라 할 수 있습니다. GPU 성능에 큰 폭의 여유가 있고 모니터 해상도의 한계보다 조금이라도 더 높은 화질을 원할 때 써볼 만한 기술이라는 점입니다.</td></tr></tbody></table></div>   <div style="line-height: 2;" align="center"><img src="https://img2.quasarzone.co.kr/editor/2020/05/11/22322c398032dd46898cd9812349cd1e.jpg" style="width: 800px; cursor: pointer;"><a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ko" target="_blank">퀘이사존 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 4.0 국제 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.</a>게임성능향상 스케일링기술비교 DLSS화질비교 FSR화질비교 DLSS성능비교 FSR성능비교 DSR화질비교 DLDSR화질비교 VSR화질비교 DSR성능비교 DLDSR성능비교 VSR성능비교</div>