엔비디아가 텍스처 데이터 처리 방식을 근본적으로 바꾸는 'Neural Texture Compression(NTC)' 기술을 공개했다.
이번 기술은 텍스처 데이터를 그대로 압축해 저장하는 기존 방식과 달리, 신경망을 활용해 텍스처를 재구성하는 구조를 기반으로 한다. 텍스처의 색상값을 직접 저장하는 대신, 이를 압축된 형태의 '잠재 표현(latent)'으로 변환해 저장하고, 실제 렌더링 시점에 GPU 내 신경망 연산을 통해 텍셀 데이터를 복원하는 방식이다. 쉽게 말해 텍스처를 데이터로 저장하는 것이 아니라, 텍스처를 만들어내는 '함수'를 저장하는 개념에 가까워 보인다.
기존의 BCn이나 ASTC와 같은 블록 압축 방식은 텍스처를 일정 단위로 나눠 압축한 뒤 그대로 불러오기 때문에 압축률과 품질 간의 타협이 불가피했지만, 엔비디아는 NTC가 신경망 기반 복원을 통해 동일하거나 더 높은 수준의 디테일을 유지하면서도 훨씬 높은 압축률을 확보할 수 있다는 점을 차별점으로 내세웠다.
엔비디아는 NTC 기술을 적용할 경우 기존 BCn 방식과 동일한 품질을 구현하는데 필요한 VRAM 요구량을 6.5GB서 970MB로 약 85% 줄일 수 있다고 예시를 들어 설명했으며, 당연하게도 같은 VRAM 사용 조건에서는 NTC의 품질이 더 뛰어나다고 주장했다.
VRAM 사용량 감소는 단순한 메모리 절감 이상의 효과로 이어질 수 있다. 동일한 GPU 환경에서 더 높은 해상도의 텍스처를 사용할 수 있으며, 메모리 대역폭 부담이 줄어들면서 실게 게임 성능 개선, 텍스처 데이터 용량 축소에 따른 설치 용량 및 패치 크기 감소에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
특히 VRAM 용량이 제한적인 중급형 그래픽카드 환경에서도 고품질 텍스처 적용이 가능해질 수 있다는 점에서 활용 범위 확대가 기대된다.
다만 현재 단계는 실제 게임에 적용된 기술이라기보다는 기술 공개 및 개발 도구(SDK) 제공 수준에 가깝고, 게임 엔진 및 그래픽 API 차원의 지원이 필요해 본격적인 도입까지는 시간이 필요할 것으로 보인다.
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