게임을 하다 보면 켜고 끄는 옵션들에 대해 궁금할 때가 많이 있다. 이번 포스팅부터 게임 옵션들이 각각 무슨 기능들인지 알아보고자 한다. 사실 필자가 궁금해서 조사해 본 내용들이다.
전공지식이나 깊은 내용 같은 것은 없는 동네 아재 수준의 지식으로 게임을 플레이 할 때 대충 무슨 기능인지는 알고 사용하자는 취지로 포스팅을 하게 되었다. 좋다니까 켜는데 뭔지 모르면 궁금하니까.
많은 옵션들을 다룰 예정인데 우선 고사양 게임을 하는 사람들에게 최근 가장 핫한 기술인 NVIDA社의 DLSS라는 기술에 대해 알아보고자 한다.
1. DLSS의 의미
DLSS는 그래픽 카드 제조회사인 NVIDIA에서 밀고 있는 그래픽 기술로 딥 러닝 슈퍼 샘플링 (Deep Learning Super Sampling)의 약자이다. 왜 이런 이름을 붙였을지 궁금하니까. 단어가 가지고 있는 의미들을 먼저 알아보도록 하겠다.
최근 인공지능(AI : Artificial Intelligence)이 사회적으로 핫 이슈가 되면서 딥 러닝(Deep Learning)이라는 기술에 대한 관심이 많아 지고 있다. 먼저 딥 러닝이 무엇인지에 대해서 한번 알아보자.
- 딥 러닝 (Deep Learning)이란 ?
기존의 기계 학습 (머신 러닝 : Machine Learning), 즉 인공지능(AI)을 학습시키는 방법은 처리할 데이터들를 기계가 직접 선별 할 수가 없었기 때문에 인간이 대신 기계가 처리 할 데이터들을 분류한 뒤 선별적으로 데이터를 넣어주고 그 데이터를 기계가 학습하게 만드는 방식이었다.
이 방식은 결국은 인간의 판단력이 들어가지 않으면 안 되는 반자동 방식이었는데 AI를 연구하던 연구자들은 어떻게 하면 완전히 기계가 스스로 데이터를 수집해서 처리할 수 있게 할 수 있는지를 열심히 고민했던 모양이다.
여기서 연구자들은 인간의 뇌 세포들이 정보를 처리하는 신경망(Neural Network) 구조에 착안해서 이를 모방해 알고리즘을 짜 볼 시도를 하게 된 것 같다.
우리의 뇌 세포는 위의 그림과 같이 신경망(Neural Network)이라는 구조를 통해 외부로부터의 정보를 인지하고 처리한다.
이 것을 위 그림과 같이 알고리즘으로 구현해 낸 것이다. 여기서 연결 세기를 가중치로 설정하고(다중 회기 분석이라는 녀석이 사용되는 듯하다. 수식은 복잡하지만 하고 싶은 말은 별거 아니고 하나의 현상을 일으키는 여러 개의 세부 현상에 대해 영향력에 대한 지분을 얼마큼씩 나눠 줄 거냐는 이야기다.) 각 층에서 일어날 수 있는 모든 변수들을 연결해서 망(Network)을 만든다.
이때 은닉층(Hidden Layer)이라고 불리는 실질적으로 데이터가 처리되는 층을 더 여러 개 만들면 망이 좀 더 촘촘하게 구성되어 더 복잡한 연산이 가능한 것 같다.
점점 인간에 가까워지는 것이 아닐까? 어쩌면 언젠가는 넘어설지도 모르겠다.
이렇게 인간의 신경망을 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 이용하면 가공되지 않은 거대한 데이터 풀로 부터 받는 정보를 스스로 분류해서 전기만 있다면 계속해서 학습할 수 있다는 것이다.
이런 방식으로 기계를 학습시키는 것을 딥 러닝(Deep Learning)이라고 부른다.
- 슈퍼 샘플링(Super Sampling)이란?
컴퓨터가 그래픽을 처리하는 과정에서 무수히 많은 도형의 이미지를 추출하고 그 도형들을 조합해서 게임 그래픽으로 우리 눈에 보여주게 되는데 이렇게 도형을 추출 하는 과정을 샘플링(Sampling)이라고 한다.
이 때 도형이 정상적으로만 추출되는 것이 아니라 부정확하게 추출되기도 하는데 이렇게 이상하게 도형이 추출이 되면 그래픽의 가장자리가 울퉁불퉁하게 계단처럼 생기는 현상이 발생하고 이를 앨리어싱(Aliasing)이라고 부른다.
우리가 흔히 계단현상이라는 부르는 것이 바로 이 앨리어싱(Aliasing) 현상이다.
이러한 계단현상을 없애는 기술을 안티 앨리어싱(Anti-Aliasing)이라고 부르며 우리는 게임 내에서 안티 앨리어싱을 하기 위한 옵션을 쉽게 찾아볼 수 있다. (계단현상 제거라는 옵션과 동일한 옵션이다.)
슈퍼 샘플링(Super Sampling)은 이러한 계단현상을 없애는 안티 앨리어싱(Anti-Aliasing) 기술 중에 하나이다.
슈퍼가 대게 한자 초(超)로 번역이 되니까 초월 추출을 한다는 의미 정도로 받아들이면 되겠다. 약자로 SSAA(Super Sampling Anti-Aliasing)로 쓰이며 보통 배수로 높은 선명한 해상도를 추출해서 모니터에 출력되는 해상도에 맞춰 해상도를 줄이는 작업을 거친 후 출력을 하는 방법을 이야기 하는데 이상적이기는 하나 너무 많은 연산을 필요로 하여 성능에 부담이 큰 방법이었다.
따라서 딥 러닝(Deep Learning)과 슈퍼 샘플링(Super Sampling)이 합쳐진 단어인 DLSS(딥 러닝 슈퍼 샘플링 : Deep Learning Super Sampling)는 초월 추출한 이미지를 인공지능에 학습시켜 작게 만들어 출력을 해 주겠다는 의미가 된다.
그것이 말처럼 쉽게 된다면 좋았겠지만,
실제로는 목표 해상도 보다 낮은 해상도로 추출된 수천 장의 화면을 엔비디아의 그래픽카드에서 AI 연산을 담당하는 Tensor 코어를 사용하여 기계 학습 시킨 후 최적의 고해상도의 결과물을 예측하여 얻어내는 해상도를 높여주는 업 스케일링(Up-Scaling) 기술이다.
슈퍼 샘플링(Super Sampling)이 안티 앨리어싱(Anti-Aliasing)을 기반으로 한 기술이라서 그런지 계단 현상도 많이 사라진다.
2. DLSS의 장점과 단점
- DLSS의 장점
최초에 기술을 개발해서 사람들에게 선보인 DLSS 1.0 시절만 해도 앞으로 이런 기술을 사용할 것이라는데 의의를 가지면 될 정도로 형편없었던 것으로 기억된다.
기술이 좋아졌다고는 하나 결국에는 낮은 해상도를 높은 해상도로 출력해서 보여주는 것이기 때문에 고해상도 플레이를 하면 화면이 심하게 뿌옇거나 뭉개지는 경우가 많았다.
하지만 RTX2000 시리즈가 출시되면서 하드웨어 성능이 비약적으로 상승하게 되고 DLSS 2.0이 출시되면서 이때부터는 고해상도(특히 4K)에서 해당 기능을 켜면 놀랄 정도의 퍼포먼스를 보여주게 된다. 게임 프레임이 비약적으로 상승했고 봐줄만한 화질로 플레이할 수 있게 되었다.
이는, 유저가 소유한 그래픽 카드의 성능이 원래는 FHD에서 풀옵션으로 플레이할만한 게임이었다면 DLSS 기능을 켜면 QHD에서도 풀옵션으로 비벼볼 만한 프레임이 나오게 된다는 이야기다.
사실 이렇게 한 가지만 가지고 꼭 그렇다 할 정도로 단순한 이야기는 아니지만 직관적으로 받아들이기 좋게 설명하면 그렇다는 이야기다.
- DLSS의 단점
DLSS는 단점이 확실하다. 이는 업 스케일링(Up-Scaling) 기술의 근본적인 한계점인데 저해상도의 원본 출력물을 가지고 고해상도 화면에 보여주는 것이다 보니 아무리 인공지능으로 조합해서 선명하게 잘 만들었다고 해도 원본 자체가 고해상도인 것에는 따라가지 못한다.
즉, DLSS를 켜고 게임 내에서 화면을 확대해 보면 뿌옇거나 뭉개짐 현상이 있는 것은 당연한 것이라는 이야기다. 민감하지 않은 유저들은 고해상도에서 높은 프레임으로 돌아가는 게임을 보고 감탄사를 연발하지만 민감한 유저들은 화질이 저하되었음을 금방 느낄 수 있다.
3. 총평
네이티브로 4K 해상도에서 게임이 구동 가능할 정도의 엄청난 스펙의 장비를 소유한 유저라면 그냥 플레이하는 것이 좋다.
하지만 필자처럼 가난한 게이머들도 많을 테니,
플레이 가능한 최대 해상도로 DLSS를 켠 것과 해상도를 한 단계 줄여서 DLSS를 끈 것을 비교하여 자신이 더 몰입할 수 있는 게임 옵션을 찾도록 하자.
일반적인 게이밍 환경에서 높은 해상도(4K)로 갈수록 DLSS 기능을 켜는 것이 좋고 낮은 해상도(FHD)로 갈 수록 DLSS 기능을 끄는 것이 좋다. DLSS의 품질은 높일 수록 뭉개짐 현상이 심하게 발생한다.
DLSS를 견제 하기 위해 만든 경쟁사 AMD의 FSR기술에 대해서는 아래 글에서 확인 할 수 있다.
[게임 옵션 시리즈] FSR기능의 의미와 장단점
NVIDIA의 DLSS에 이어 AMD의 FSR의 기능에 대해서 알아보도록 하자. 1. FSR의 의미 FidelityFX는 GPU를 적게 연산시키면서 더 좋은 화질을 보여주기 위해 AMD에서 고안한 이미지 처리 전반에 관련된 개발 키
risingstargameclub.com
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