이번 엔비디아 테크 데모는 컴퓨텍스 2024 행사가 열리는 난강전람관에서 멀지 않은 GRAND HILAI TAIPEI 호텔에서 진행되었습니다. 사전에 등록된 미디어만 약속을 잡고 참가할 수 있었습니다.
ComfyUI with RTX 가속
▲ ComfyUI with RTX 가속을 활용해 만든 QM센스, QM벤치의 AI 그림
가장 먼저 체험한 기술은 ComfyUI입니다. ComfyUI는 스테이블 디퓨전을 이용한 AI 그림 생성 도구로, 이번에 엔비디아 GPU 최적화, RTX 가속을 적용했습니다. 그 결과 큰 AI 모델을 이용해도 여러 이미지 생성을 매우 빠르게 할 수 있습니다. QM센스와 QM벤치도 ComfyUI를 통해 멋진 슈퍼 히어로가 될 수 있었습니다.
클래식 게임 리마스터, RTX Remix
RTX Remix는 고전 게임의 그래픽 에셋은 고화질로 만들고, 레이 트레이싱, 패스 트레이싱 및 DLSS 업스케일 및 프레임 생성 등의 최신 기술을 접목할 수 있는 도구입니다. 게임 모더들의 더욱 다양한 창작을 위해 RTX Remix의 보다 다양한 기능이 6월 중에 오픈 소스로 공개됩니다.
또한 RTX Remix는 이번에 ComfyUI를 통합하게 되어 그래픽 에셋을 생성형 AI를 통해 이미지를 만들고, 이를 바로 RTX Remix로 게임을 커스텀 할 수 있습니다.
대화형 인공지능: ChatRTX
ChatRTX는 ChatGPT와 같은 대화형 인공지능 도구입니다. 깃허브에 오픈 소스로 공개되어 있으며, AI 모델을 불러와 여러 대화를 할 수 있습니다. AI 작업은 클라우드 연결 없이 로컬에서 수행됩니다. 아쉽게도 현재로서는 지포스 익스피리언스나 NVIDIA APP에 탑재되어 있지 않습니다.
SFF-Ready 그래픽카드 가이드라인
작은 크기의 시스템, SFF(Small Form Factor) 시장에 대한 관심도 커지고 있습니다. 하지만 SFF는 크기가 작기 때문에 케이스에 호환되는 그래픽카드를 찾기가 어렵습니다. 크기는 맞더라도 정작 보조 전원 케이블에서 간섭이 생기거나, 충분한 쿨링이 되지 않아 성능이 떨어질 수 있죠.
이를 해결하기 위해 엔비디아는 케이스 제조 업체, GPU 벤더사들과 협력해 SFF-Ready라는 프로그램을 출시했습니다. SFF 시스템에 들어가기 위한 그래픽카드 크기를 규정하고 그래픽카드별 호환되는 케이스 리스트를 제공해 소비자가 손쉽게 제품을 선택할 수 있습니다. SFF-Ready에 해당하는 호환 리스트는 크기뿐 아니라 PCIe 5 보조전원 장착을 위한 35 mm 여유 공간 등 SFF 케이스로 빌드 하기 위해 다양한 요소를 검토해 만들어졌습니다.
이 SFF-Ready 프로그램은 앞으로 미래 제품에서도 프로그램이 이어질 것으로 기대됩니다.
NVIDIA RTX: 레이 트레이싱, DLSS
많은 분들이 이미 친숙하실, 레이 트레이싱 그리고 DLSS 기술도 전시되어 있습니다. 이 기술들은 이미 널리 쓰이고 있어 추가적인 설명이 이제는 필요 없을 정도입니다. 지금의 레이 트레이싱은 모든 픽셀 하나하나, 모든 광선 하나하나 추적해 렌더링 하는 것은 아닙니다. 이렇게 하려면 정말 많은 연산이 필요해 지금 수준의 성능으로는 턱없이 모자랍니다.
엔비디아는 사전에 훈련된 AI 모델, 그리고 RT 코어 가속을 통해 비교적 적은 표본(샘플)을 갖고도 훌륭한 퀄리티의 레이 트레이싱 이미지를 만들 수 있도록 기술을 개발했습니다. 그 결과 지금의 레이 트레이싱, DLSS 기술이 되었다고 엔비디아는 설명했습니다.
NVIDIA APP 패치
NVIDIA APP에 새로운 기능이 추가되었습니다. 먼저 AV1 120 FPS 녹화 시 인코딩 효율이 40% 증가했으며, 원 클릭 GPU 성능 튜닝 기능이 추가되었습니다. 여러 GPU 요소를 알고리듬이 분석해 자동으로 GPU를 오버클록 해줍니다. 언더볼팅은 지원하지 않습니다. 이는 GPU는 매우 효율적이기 때문에 언더볼팅으로 인한 효과를 얻기 어렵기 때문이라고 엔비디아는 설명했습니다.
콘텐츠 제작을 위한 NVIDIA Studio
전문가를 위한 Studio 기능 데모도 있습니다. 3D 렌더링에 레이 트레이싱 및 DLSS 기술을 접목한 것과 동영상을 업스케일링하고 SDR 콘텐츠를 HDR로 만들어주는 기능을 시연했습니다.
또한 동영상 편집에서 RTX 4070 Ti 이상에 탑재되어 있는 2개 NVENC 코덱을 이용해 더 빠르게 영상 출력을 할 수 있습니다. 한 프레임의 상단과 하단을 각각 개별 코덱에 작업을 할당하거나 한 번에 두 프레임을 작업할 수도 있습니다. 미래 제품에서 더 많은 NVENC 코덱을 탑재하면 그만큼 영상 편집 속도도 개선될 것으로 기대됩니다.
Topaz AI를 활용해 이미지 편집에 AI를 사용할 수도 있습니다. 촬영 시 높은 ISO를 적용해 생긴 노이즈를 제거해 주거나 불필요한 물체를 제거하는 등의 여러 작업에 AI를 활용해 더욱 쉽게 이미지를 편집할 수 있습니다.
NPC도 생성형 AI로, NVIDIA ACE
생성형 AI를 이용해 게임 NPC의 스크립트 제작, 발음, 번역 등을 해주는 NVIDIA ACE 기술 데모도 있습니다. 대규모 언어 모델을 이용해 NPC에 대한 배경지식, 성격, 스타일을 정해 상황과 맥락에 맞추어 NPC의 대화 스크립트를 생성합니다.
이전 GTC에서의 NVIDIA ACE 시연에서는 클라우드 기반하여 기술을 선보였습니다. 그러나 이번 컴퓨텍스 2024 데모에 이르러서는 하이브리드, 일부 기능은 로컬(온-디바이스)로, 일부는 클라우드에서 AI 작업이 이루어집니다. RTX 4060을 비롯한 비교적 VRAM 용량이 작고 GPU 성능이 낮은 제품에서도 NVIDIA ACE 기술을 이용할 수 있게 로컬 AI 연산과 클라우드 AI 연산 간의 밸런스를 조율하는데 많은 연구를 하고 있다고 엔비디아는 설명했습니다.
게이머를 위한 AI 비서, 프로젝트: G-어시스트
아마 많은 분들이 이번 컴퓨텍스 2024에서 관심을 가졌을 기술, 게이머를 위한 AI 비서, 프로젝트: G-어시스트입니다. 이름에서 알 수 있다시피 현재 개발 단계이며, 구체적인 출시 시기는 정해지지 않았습니다.
새로운 게임을 시작하게 되면 생각보다 정말 많은 정보가 필요한 것을 느낍니다. 조작법부터 시작해 각종 아이템 수집 및 활용, 적을 상대하는 공략법, 스토리 진행 가이드 등 게임을 즐기기 위해 다양한 커뮤니티, 위키, 유튜브 영상을 보며 정보를 찾곤 합니다. 이는 시간이 많이 걸리고 번거롭습니다. 프로젝트: G-어시스트는 이러한 게이머의 고민을 해결하는 기술로서 각종 게임 공략 제공 및 성능 최적화 기능도 제공합니다.
프로젝트: G-어시스트는 대규모 언어 모델과 음성 인식 모델, 게임 화면을 인식하는 시각 모델 등을 사용해 게임 화면을 인식하고 분석해 게임 공략 방법은 물론, 크래프팅 요소의 경우 조합법, 무슨 아이템을 어디서 추가로 수급해야 할지 등 각종 게임 요소 공략, 가이드를 제공합니다.
모든 게임에서 지원할 수 있을지는 명확하지 않습니다. 엔비디아 설명에 따르면 현재 데모는 범용 LLM을 기반한 것에 더해 아크 서바이벌 이볼브드의 게임 화면에 맞춘 시각 모델을 사용했습니다. 더 많은 게임, 범용 지원을 위해서는 앞으로 더 많은 개발사와의 협력, AI 훈련을 위한 더 많은 데이터가 필요해 보입니다. 또한 데모의 AI 모델은 클라우드 연산, 모델 연산 모두 활용되었습니다. |