AFMF2 공개와 그래픽카드에 사용된 AI 기술들(DLSS, AFMF, FSR)

눈 깜짝할 사이에, AI가 대세가 되었습니다.
 
너도나도 AI 소프트웨어 개발에 뛰어들기 시작했으며, 딥러닝에 필요한 병렬 연산을 위해 그래픽카드가 대접받기 시작하고(덩달아 NVIDIA 주가도 날아올랐죠), 최근엔 아예 AI 작업에 특화된 NPU(Neural Processing Unit)를 내장하고 나오는 CPU들도 만들어지고 있습니다.
 
우리가 사용하는 많은 서비스들이 조금이라도 AI를 활용하게끔 만들어지는 걸 보면 어쩌면 조만간 스마트폰엔 앱(서비스)들이 사라지고 그들을 흡수한 AI가 그 역할을 대신하고 있을지도 모르겠단 생각이 드네요.
 
어찌 되었건, AI 기술의 발전으로 인해 게임을 즐기는 사람들도 그 혜택을 누리는 부분이 있습니다. 바로 DLSS와 AFMF, 그리고 FSR이 그 기술의 혜택들입니다. 오늘은 위의 기술을 소개드리고 비교해 보며, 가장 최근에 발표된 AFMF 2는 어떤 게 달라졌는지 한번 알아봅시다.
 
 

1. DLSS

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NVIDIA 홈페이지에 있는 DLSS를 설명하는 영상 중 하나입니다.

• DLSS는 Deep Learning Super Sampling의 약어이며, NVIDIA가 개발한 AI 기반 업스케일링 기술입니다.
• 우리가 보는 게임 화면, 영화는 이미지 한장 한 장이 이어져서 만들어진 영상입니다. 영화는 이미 모든 이미지들이 처리(렌더링)된 채로 나오지만, 게임 화면은 실시간으로 그래픽카드가 이미지를 한 장 한 장 그려서 화면에 내보내줘야 합니다. 만약 이 과정이 늦어지게 된다면, 우리가 흔히 말하는 '렉(Lag)'이 발생하여 화면이 뚝뚝 끊겨보이죠.
• 일반적으로 그래픽카드가 고해상도의 이미지를 처리하려면 더 오래 걸립니다. 그렇다고 해상도를 낮추자니, 게임 화면 화질이 아쉽죠. 만약 그렇다면, 우선 낮은 해상도로 빠르게 처리한 뒤에, AI를 이용하여 원본 해상도로 복구하고(업스케일링) 우리가 보기에 별 차이가 없어 보인다면 더 쾌적한 환경에서 게임을 할 수 있지 않을까요? 이게 DLSS 업스케일링 기술의 핵심입니다.
• DLSS가 지원하는 기능은 아래와 같습니다.
  1. 업스케일링: 앞서 설명드린 것과 같이, 성능을 챙기면서도 우리가 보는 게임 화면 품질은 그대로 나타낼 수 있는 기능입니다.
  2. 프레임 보간: 게임의 장면 사이사이에 AI가 자연스럽게 생성된 이미지를 끼워 넣어 화면이 더 부드럽게 보이도록 해줍니다. FPS(Frame Per Second)가 향상되는 거죠.
  3. 광선 재구성: NVIDIA의 설명에 따르면, 레이트레이싱 장면만을 위한 추가 픽셀을 AI 기술을 이용해 생성해서 더 높은 광원 효과를 나타내줍니다. 말로만으론 설명이 어려우니 아래 사진을 참조해 주세요.

대강 이런느낌입니다(출처: NVIDIA 공식 홈페이지)

• "RTX"라는 접두사가 붙은 그래픽카드라면 DLSS 기능을 활용할 수 있습니다. "GTX" 그래픽카드는 지원하지 않는 기능입니다.

 
DLSS도 시간이 지남에 따라 업그레이드되었습니다. 현재 최신 버전인 DLSS 3.5에 이르러서는 업스케일링, 프레임 보간뿐만 아니라, 광선 재구성 기능까지 생겼습니다. 아래의 표는 버전 별로 지원하는 기능을 나타냅니다.
 

	업스케일링 (Super Resolution)	프레임 보간(프레임 생성)	광선 재구성
DLSS 3.5	O	O	O
DLSS 3.0	O	O	X
DLSS 2.0	O	X	X

 
좀 더 자세한 내용이 알고 싶으신 분은, 아래의 NVIDIA 홈페이지 링크에서 영상으로 확인해 보시는 걸 권해드립니다.
DLSS(Deep Learning Super Sampling) | NVIDIA

NVIDIA DLSS 기술

 

2. AFMF, FSR

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AFMF를 설명해주는 영상입니다(출처: AMD 공식 홈페이지)

• AFMF는 AMD Fluid Motion Frames의 약어이며, AMD(Radeon) 그래픽카드를 이용하는 사람들을 위한 프레임 보간 기술입니다.
• DLSS 3.0 이상에서 지원하는 프레임 보간 기능과 마찬가지로, AI 기술을 이용하여 화면 사이사이의 장면들을 AI가 만들어내어 더욱 부드러운 화면으로 내보내주는 기능을 합니다.
• RX6000번대 이상의 그래픽카드에서 지원하며, 심지어 내장그래픽(Radeon 700M 시리즈 이상/라이젠 8000번대)에서도 지원합니다.

 

• FSR은 AMD의 업스케일링 기술입니다. 마찬가지로, AI 기술을 이용하여 기존 화면을 업스케일링 합니다. NVIDIA의 DLSS와는 달리, 오픈 소스라 NVIDIA 그래픽카드를 사용하는 사람들도 이용할 수 있습니다.
• FSR 3부터는 프레임 보간 기능이 있습니다. 그렇다면 AFMF와의 차이는 뭘까요? AFMF는 최종적으로 만들어진 이미지를 기반으로 보간하는 방식인 반면에, FSR은 게임 내부의 데이터를 가지고 프레임 보간을 진행하기 때문에 더 정확하고 자연스러운 프레임 보간이 가능합니다.
• 업스케일링과 프레임 생성까지 이용하려면 최소 RX5000 번대 이상, RTX 2000 번대 이상의 그래픽카드가 필요합니다.

 

3. DLSS / FSR / AFMF의 차이점

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아래의 표를 참조하시면 이해가 빠를 것 같습니다.

	DLSS 3	FSR 3	AFMF
업스케일링 기술인가?	O	O	X
프레임 보간 기술이거나 그 기술이 포함되었나?	O	O	O
모든 게임에서 사용 가능한가?	X	X	O
NVIDIA, AMD 두 회사 그래픽카드 모두 사용가능한 기술인가?	X	O	X

 

• AFMF만의 장점은 DLSS/FSR과는 달리, 지원되는 AMD 그래픽카드를 이용하고 있다면 어떤 게임이던지 AFMF를 이용해서 프레임보간을 할 수 있다는 겁니다. 이는 앞서 FSR/AFMF의 차이를 설명드렸다시피, 프레임 보간 방법의 차이에서 기인한 결과입니다.
• 반면에 DLSS와 FSR은 게임 내부 데이터를 이용하는 특성상, 이 기술들을 지원하는 게임에서만 지원됩니다. 대신, 그 결과물은 미리 내부 게임 데이터를 이용해서 프레임 보간을 진행하기 때문에 AFMF보다 더 자연스러운 결과물을 내보낼 수 있습니다.

 

4. 유의사항

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• 세 기술 모두, 기술을 활성화 하지 않은 상태의 기본 게임 프레임(FPS)이 60프레임 정도는 나와줘야 제 성능을 낼 수 있습니다. 프레임 보간을 할 원래 프레임이 안 나와주면, 그 성능이 확 떨어집니다.
• 화면 전환이 빠른 게임인 FPS / 온라인 게임 등에서는 이용을 추천하지 않습니다. 화면 전환이 빨리지면 AI가 그 움직이는 화면 속도를 따라가지 못해 프레임 보간이 제대로 되질 않습니다. 또한 인풋렉이 늘어나 중요한 타이밍에 총을 늦게 쏘게 되는 상황이 생길수도 있죠.
• 깔끔해야할 UI 화면들이(버튼, 창 등) AI가 쓸데없이 건드려서 자글거릴 수도 있습니다.

 

5. AFMF 2 발표

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2024년 07월 30일 오늘, AFMF 2를 포함한 프리뷰 드라이버가 발표되었습니다. 기존의 AFMF에서 개선사항이 몇 가지 있었으며, AMD 드라이버 릴리즈 페이지와 여러 자료들을 정리하여 아래에 적어두었습니다.
 

• 더 낮은 지연시간을 구현하고, 그로인한 성능 개선이 이뤄졌습니다. 프레임 보간을 이용하면 발생하는 인풋렉 등이 개선되었을지 궁금하네요. 사이버펑크 2077 기준, 평균 28% 낮은 지연시간을 보여준다고 합니다.
• 빠른 화면에서의 프레임 보간이 개선되었습니다. 기존 AFMF는 빠른 화면 전환이 일어나는 FPS게임에서는 기능이 풀리면서 제대로 동작하지 못했었는데... 어떨지 궁금하네요. AMD 그래픽카드가 없어 테스트해볼 수가 없는게 아쉽네요.
• OpenGL과 Vulkan을 지원하게 되었습니다. 기존 DX11, DX12 게임에서만 동작하던 기능이 더 많은 게임들에서 동작할 수 있게 되었네요.

기존 AFMF와 마찬가지로 RX6000 이상의 그래픽카드에서 지원합니다.

 

마침 퀘이사존의 한 이용자분이 벌써 드라이버를 실험해본 자료가 있습니다. 한번 들어가보셔서 얼마나 달라졌는지 확인해보시는 것도 좋을 것 같네요.
AMD 7900xtx AFMF2 - 프리뷰 드라이버 > 그래픽카드 | 퀘이사존 QUASARZONE

AMD 7900xtx AFMF2 - 프리뷰 드라이버

 
 
 
기술의 발전이 새삼 무서운 요즘입니다. 이렇게 짧은 시간에도 세상이 확 바뀌는데... 앞으로는 얼마나 더 많은 변화가 일어날까요?
 
 
긴 글 읽어주셔서 항상 감사드립니다.
 
 
 
 
 
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