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엔비디아 신기술 VRAM 6.5GB→0.97GB
- 엔비디아 텍스처 압축 신기술이래브램 6.5기가 먹는것도 0.97로 줄여준대- 엔비디아)VRAM사용량 6.5GB를 970mb로 줄이는 기술 공개이렇게되면 다음 세대 xx70~xx80급 글카들은 변함없이 12~16GB 그대로 갈수도?https://www.techpowerup.com/348003/nvidias-neural-texture-compression-cuts-vram-use-from-6-5-gb-to-970-mb엔비디아(NVIDIA)는 GPU VRAM 사용량을 최대 7배까지 대폭 줄여주는 ‘신경망 텍스처 압축(NTC)’ 기술에 대한 추가 세부 정보를 공개했습니다. GTC 2026 세션 중 하나에서 진행된 기술 시연에서 엔비디아는 특정 장면에서 신경망 텍스처 압축 기술을 통해 VRAM 사용량을 6.5GB에서 단 970MB로 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 이는 토스카나 빌라와 그 내부 공간을 비교한 영상을 통해 시연되었습니다. 텍스처의 외관상 차이는 거의 없으면서도, NTC는 그래픽의 충실도를 유지하는 동시에 더 많은 게임 콘텐츠를 위해 GPU 메모리를 확보하는 데 있어 획기적인 발전을 의미합니다. 예를 들어, 토스카나 빌라의 외관과 세밀한 식기류를 보여주는 실내 데모 모두에서 NTC 기술은 뛰어난 소재 품질을 유지하면서 사용자에게 고품질 텍스처를 제공합니다.NTC 기술은 AI 기반의 텍스처 출력 기술로, 성능 저하 없이 게임에 고품질의 복잡한 소재를 구현할 수 있게 해줍니다. 게임은 동일한 텍스처 품질을 유지하면서도 NTC가 제공하는 상당한 VRAM 절감 효과를 누릴 수 있습니다. 기존에는 게임에서 BC5, BC6, BC7과 같은 BCn(블록 압축) 형식을 주로 사용했으며, 이는 일반적으로 4x4 픽셀 형식으로 적용되어 GPU에서 렌더링되었습니다. 그러나 NVIDIA는 기존 텍스처 압축 형식의 일부 크기만으로 원하는 픽셀 형식과 텍스처 외관을 생성할 수 있는 소형 신경망을 훈련시켰습니다. 텍스처에 기가바이트 단위의 VRAM을 사용하는 대신, NTC는 텍스처를 에뮬레이션하여 VRAM 사용량을 대폭 줄여줍니다. 이를 통해 게임 개발자의 목표에 따라 VRAM 소비를 대폭 줄이거나, 머티리얼의 외관을 현저히 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 게임은 NVIDIA의 AI 기술을 활용해 워크로드를 처리함으로써, 성능 저하 없이 훨씬 더 복잡한 배경을 구현할 수 있습니다. 아래는 해당 장면의 모습을 보여주는 'Tuscan Villa' 데모 영상입니다.식기류가 진열된 실내를 살펴보면, 동일한 970MB VRAM 용량에서 작동하는 NVIDIA의 NTC가 해상도를 낮춘 BCn 텍스처보다 실제로 얼마나 더 뛰어난 결과를 보여주는지 확인할 수 있습니다.신경망 텍스처 압축(Neural Texture Compression)은 신경망을 학습시켜 텍스처 맵의 기본 픽셀인 ‘텍셀(Texel)’이 특정 머티리얼에서 어떻게 보이는지 파악하도록 하는 방식으로 작동합니다. NVIDIA는 거의 모든 게임 머티리얼에 대해 이러한 신경망을 학습시켜, 실제 게임 환경에 바로 적용할 수 있도록 준비했습니다. 이 과정은 매우 정교하게 다듬어져 있어, 출력 결과물을 통해 게임에서 사용하는 기본 텍스처 레이어 위에 더욱 사실적인 버전을 덧입히거나, 동일한 텍스처 외관을 유지하여 VRAM을 대폭 절약할 수 있습니다. 신경망 텍스처 압축 기술이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 자세한 기술적 설명과 내부 작동 원리를 확인하려면, 해당 기술에 대한 심층 분석 유튜브 영상을 시청해 보시기 바랍니다.https://youtu.be/-H0TZUCX8JI해당 기술은 엔비디아 전용이 아니라 다른쪽도 사용 가능하다캄- 황회장 브램 85퍼 줄이겠다 ㄷㄷㄷㄷ엔비디아의 혁신적인 '뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression, NTC)' 기술 이 기술은 그래픽 메모리(VRAM) 사용량을 획기적으로 줄이면서도 화질 손실은 거의 없는, 게임 및 AI 그래픽 분야의 게임 체인저로 평가받고 있습니다.1. 핵심 성과: "VRAM 사용량 85% 절감"압도적인 압축률: 기존의 표준 압축 방식(BC7 등) 대비 VRAM 점유율을 최대 85%까지 줄였습니다.시각적 동일성 (Visual Parity): 6.5GB의 메모리를 소모하던 고해상도 텍스트 데이터를 단 970MB로 압축했음에도 불구하고, 육안으로는 원본과 차이를 구별할 수 없는 수준의 화질을 유지합니다.품질 향상: 압축률은 높지만, 오히려 기존 방식에서 나타나던 텍스처 깨짐(아티팩트)이나 뭉개짐 현상은 더 적게 발생합니다.2. 작동 원리: "AI가 그리는 질감"신경망 기반 알고리즘: 전통적인 수학적 압축 방식 대신, 딥러닝 신경망을 활용하여 텍스처 데이터를 학습하고 이를 효율적으로 재구성합니다.실시간 디코딩: 게임 실행 중에 GPU의 텐서 코어(Tensor Cores)를 활용하여 압축된 데이터를 실시간으로 풀어 화면에 뿌려줍니다.랜덤 액세스 지원: 그래픽 렌더링에 필수적인 '무작위 데이터 접근' 기능을 지원하여 성능 저하 없이 고화질 텍스처를 불러올 수 있습니다.3. 화질 및 성능 (Visual Parity)화질 손실 제로: 육안으로는 6.5GB 원본과 970MB 압축본의 차이를 구분하기 어려울 정도로 정교합니다. 오히려 미세한 디테일은 신경망 보정 덕분에 더 깔끔하게 표현되기도 합니다.4K/8K 최적화: 해상도가 높아질수록 텍스처 용량이 기하급수적으로 늘어나는데, NTC 기술은 고해상도 환경에서 더욱 강력한 효율을 발휘합니다.4. 게이머와 크리에이터에게 주는 의미VRAM 부족 해결: 최신 게임들이 요구하는 VRAM 용량이 급증하는 추세에서, 이 기술이 도입되면 상대적으로 메모리가 적은 그래픽카드에서도 풀옵션 플레이가 가능해집니다.로딩 속도 향상: 데이터 크기 자체가 줄어들기 때문에 SSD에서 그래픽카드로 데이터를 전송하는 속도가 빨라져 게임 로딩 시간이 단축됩니다.AI 서버 효율화: 대규모 3D 렌더링이나 AI 모델 구동 시 서버의 메모리 점유율을 낮춰 더 많은 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.3. 하드웨어 및 산업적 영향VRAM 한계 극복: 현재 8GB~12GB VRAM을 가진 메인스트림 그래픽카드에서도 24GB 이상이 필요한 초고해상도(8K 등) 텍스처를 원활하게 돌릴 수 있게 됩니다.저사양 기기 혜택: 메모리 확장이 어려운 노트북이나 휴대용 게임기(UMPC)에서 고사양 게임의 그래픽 품질을 비약적으로 높일 수 있습니다.로딩 속도 단축: 데이터 크기가 작아짐에 따라 SSD에서 VRAM으로 데이터를 전송하는 시간이 짧아져 게임 로딩 속도가 빨라집니다.4. 적용 및 향후 전망NVIDIA App 및 드라이버: 엔비디아는 이 기술을 차세대 드라이버와 RTX 50 시리즈부터 본격적으로 최적화하여 지원할 계획입니다.개발자 도구: 게임 개발자들이 이 기술을 쉽게 적용할 수 있도록 SDK를 배포 중이며, 향후 많은 AAA급 게임들이 이 방식을 채택할 것으로 보입니다.요약 NTC 기술은 "화질은 그대로 유지하면서 VRAM 다이어트를 시켜주는 마법"입니다. 6GB급 데이터를 1GB 미만으로 줄여버리기 때문에, 메모리 용량 부족으로 인한 프레임 드랍이나 텍스처 팝인 현상을 원천적으로 해결할 수 있습니다.
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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