DLSS 5 모드, RTX 30 GPU에서 실행되지만 프레임 레이트는 붕괴

Nvidia Tom의 보도에 따르면 프레임 레이트가 최저 2 FPS까지 떨어지는 상황에서도 유출된 DLSS 5 코드가 RTX 30 시리즈 GPU에서 실행되고 있다. 모더들은 중요한 호환성 장벽을 넘었지만, Ampere 하드웨어에서 이 기술을 실용적으로 만들지는 못했다.

실험 결과는 불편한 대조를 이룬다. DLSS는 성능 향상으로 명성을 쌓았지만, 이 초기 신경망 렌더링 모델은 프레임 타임을 몇 배로 늘리고 심각한 지연을 유발할 수 있다. 일부 고급 Ampere 카드가 40 FPS에 근접하기도 하지만, 기본 이미지 품질을 낮추는 타협이 있어야만 가능하다.

이는 Nvidia의 공식 출시나 통제된 벤치마크 제품군이 아니다. 소프트웨어는 초기 NBA 2K27 빌드에서 나왔고, 이후 여러 커뮤니티 패치를 거쳤다. 그럼에도 이 결과는 Nvidia의 차세대 렌더링 전략에 필요한 하드웨어 비용을 이례적으로 직접적으로 보여준다.

DLSS 5 유출 코드가 Ampere에 도달했다

모더들은 실험적 신경망 렌더러를 RTX 30 시리즈 하드웨어에서 실행하게 했지만, 실행만으로 실사용 가능한 지원이 입증되는 것은 아니다.

이 이야기는 2026년 8월 26일, Renan Maniero가 NBA 2K27 얼리 액세스 PC 빌드 내부에서 새로운 Nvidia 라이브러리를 발견하면서 시작됐다. 파일 이름은 nvngx_dlssnr.dll이었으며, "nr"은 신경망 렌더링을 뜻하는 것으로 보인다.

이 파일이 존재한다고 해서 NBA 2K27이 DLSS 5를 적극적으로 사용한다는 사실이 입증되는 것은 아니었다. 게임에는 공개된 신경망 렌더링 설정이 없었고, Nvidia도 이를 지원 타이틀로 발표하지 않았다. 그럼에도 파일명과 내부 내용은 개발자들이 조사할 수 있는 구체적인 단서를 제공했다.

RenoDX 커뮤니티 구성원들은 곧 Remedy Entertainment의 Control에 이 라이브러리를 주입했다. RenoDX는 기존 게임의 렌더링 파이프라인을 변경할 수 있는 수정 도구 모음이다. ReShade는 실험적 코드를 활성화하고 제어하는 또 다른 계층을 제공하는 데 도움을 줬다.

첫 구현은 전체 프레임을 다시 구성하는 대신 캐릭터 렌더링에 모델을 적용했다. 공개된 7개 컨트롤은 강도, 톤, 스타일, 구조 강도 등을 조정한 것으로 알려졌다.

초기 버전은 RTX 50 시리즈 Blackwell 하드웨어에서 작동했다. 이후 모더들은 컴파일된 GPU 프로그램인 호환되지 않는 CUDA 바이너리를 패치해 RTX 40 시리즈 Ada Lovelace 카드에서도 라이브러리가 로드되도록 했다.

Uncle Burrito라는 이름을 쓰는 한 모더는 Tom's Hardware에 이 과정이 Blackwell 전용 바이너리를 식별하고 호환 가능한 버전으로 교체하는 작업이었다고 밝혔다. 이후 Tom's Hardware는 RTX 4080에서 Ada 패치를 검증했다고 보도했다.

이후 RenoDX 커뮤니티는 같은 실험을 한 세대 더 이전으로 확장했다. 패치된 라이브러리는 모바일 RTX 3070 시스템부터 고급 RTX 3090 데스크톱까지 Ampere 카드에서 로드됐다.

이러한 진전은 Ampere에 신경망 계산 가속에 사용되는 8비트 부동소수점 형식인 FP8의 네이티브 지원이 없기 때문에 중요하다. 최신 아키텍처는 전용 하드웨어 경로를 통해 이런 연산을 더 효율적으로 처리할 수 있다.

Nvidia는 관련 제품에서 이미 이러한 아키텍처적 한계를 인정한 바 있다. 공식 DLSS 4.5 가이드는 RTX 20 및 RTX 30 GPU에 네이티브 FP8 지원이 없다고 설명한다. Nvidia는 따라서 최신 Transformer 모델이 해당 카드에 더 큰 성능 부담을 준다고 경고한다.

커뮤니티 패치는 소프트웨어 호환성 경계를 우회한다. 그러나 Ampere에 없는 실행 유닛을 추가할 수는 없다. 이 차이는 성공적인 로딩이 기술적으로 흥미로운 스크린샷과 혹독한 프레임 레이트를 함께 낳은 이유를 설명한다.

따라서 nvidia tom 보도는 호환성 발표가 아니라 실험으로 읽어야 한다. Nvidia는 RTX 30 하드웨어용 DLSS 5 지원을 확인하거나, 이 패치를 배포하거나, 보고된 구성을 검증하지 않았다.

Nvidia Tom 결과가 드러낸 성능 비용

보고된 Ampere 결과 대부분은 플레이 가능한 성능에 크게 못 미치며, 더 나은 결과 역시 낮은 해상도나 눈에 띄는 이미지 품질 저하에 의존한다.

가장 폭넓은 테스트 모음은 Ampere 성능 보고서에 실렸다. 이는 표준화된 실험실 벤치마크가 아니라 RenoDX 토론에서 수집된 커뮤니티 제출 결과였다.

RTX 3080 Ti는 Grand Theft Auto V를 1440p에서 20~30 FPS로 실행한 것으로 알려졌다. 이 성능은 시각적 데모로는 받아들일 만할 수 있지만, 빠르게 움직이는 액션 게임을 부드럽게 플레이하기에는 여전히 부적합하다.

Dying Light 2는 RTX 3080에서 약 40 FPS에 도달했다. 다만 사용자는 출력이 매우 노이즈가 심했다고도 설명했으며, 이는 프레임 레이트 수치가 심각한 이미지 결함을 가릴 수 있음을 보여준다.

Hogwarts Legacy는 한 테스트에서 RTX 3090으로 30 FPS에 도달했다. 같은 게임은 다른 보고 구성에서 RTX 3070으로 단 2 FPS를 기록했다.

Mortal Shell 2는 RTX 3080 Ti에서 34 FPS로 실행됐지만 출력에는 깜빡임이 나타났다. Ready or Not은 RTX 3080에서 30 FPS에 도달했고, Neverness to Everness는 같은 GPU 등급에서 약 29~30 FPS를 유지했다.

모바일 RTX 3070은 DLAA 적용 상태에서 1080p NBA 2K27에서 25 FPS를 기록했다. DLAA는 주로 공간 업스케일링에 의존하는 대신 네이티브 해상도에서 신경망 안티앨리어싱을 적용한다.

몇몇 결과는 훨씬 나빴다. Cyberpunk 2077은 RTX 3080 Ti에서 7 FPS로 실행된 것으로 알려졌다. Deep Rock Galactic은 신경망 렌더러를 활성화한 뒤 RTX 3080에서 130 FPS 이상에서 4 FPS까지 떨어졌다.

Deep Rock Galactic 비교는 시작 결과가 138 FPS였다면 약 97%의 성능 손실에 해당한다. 다만 이 커뮤니티 테스트에는 공식 GPU 비교에 필요한 통제 조건이 부족하다.

설정, 모델 선택, 드라이버 버전, 패치 개정판, 내부 해상도, 장면 조건은 제출 결과 전반에 걸쳐 일관되게 문서화되지 않았다. 이러한 누락 때문에 개별 GPU나 게임 간 직접 비교는 불가능하다.

가장 눈길을 끄는 높은 결과는 Cyberpunk 2077에서 나왔다. 한 사용자는 41 FPS에 도달했지만, 출력 해상도를 720p로 낮추고 울트라 퍼포먼스 업스케일링 프리셋을 선택한 뒤에야 가능했다.

울트라 퍼포먼스 모드는 기존 방식으로 렌더링하는 픽셀 수를 더 적게 시작한다. 이후 시스템은 최종 이미지의 훨씬 큰 부분을 재구성한다. 이는 초기 그래픽 작업량을 줄이지만 재구성 품질에는 더 큰 부담을 준다.

이 결과는 실험의 핵심 모순을 포착한다. 사용자는 기본 이미지 정보를 제거해 일부 속도를 되찾은 뒤, 신경망 모델에 나중에 충실도를 복원해 달라고 요청할 수 있다.

어느 지점부터 이 교환은 자기모순적이 된다. 신경망 향상에 필요한 여력을 확보하려고 기존 품질을 지나치게 낮추면 노이즈, 불안정성, 디테일 손실 또는 추가 지연이 발생할 수 있다.

보고된 프레임 레이트는 반응성도 포착하지 못한다. 표시 FPS가 30인 게임도 프레임 전달이 고르지 않거나 입력 처리가 긴 신경망 작업 뒤에서 대기하면 여전히 좋지 않게 느껴질 수 있다.

Tom's Hardware는 프레임 타임이 때때로 10배까지 늘어났다고 보도했다. 프레임 타임은 시스템이 각 프레임을 생성하는 데 필요한 시간을 측정하므로, 급격한 증가는 부드러움과 지연에 직접 영향을 미친다.

이 부담은 특히 인터랙티브 게임에 치명적이다. 신경망 조명은 피부, 머리카락, 직물, 그림자를 개선할 수 있지만, 카메라 움직임이 지연되는 느낌이 든다면 그 이점을 체감하기 어렵다.

결과적으로 nvidia tom의 조사 결과는 두 가지 별개 한계를 보여준다. Ampere는 순수 추론 처리량에서 어려움을 겪고, 실험적 통합에는 작업 부하를 효율적으로 관리하는 데 필요한 최적화가 부족하다.

이 모드가 신경망 렌더링에 최신 하드웨어가 필요한 이유를 보여준다

DLSS 5는 Nvidia AI 그래픽 스택의 목적을 성능 재구성에서 각 프레임 내부의 시각적 특성 생성으로 옮긴다.

기존 DLSS 버전은 주로 성능 도구로 판매됐다. Super Resolution은 낮은 해상도 입력에서 더 높은 해상도 이미지를 재구성하며, Frame Generation은 기존 방식으로 렌더링된 프레임 사이에 추가 프레임을 삽입한다.

DLSS 5는 다른 문제를 겨냥한다. Nvidia는 이 모델이 프레임 색상과 모션 벡터를 받아 더 현실적인 조명과 소재 반응을 추가한다고 설명한다. 모션 벡터는 화면에 보이는 객체가 프레임 사이에서 어떻게 움직이는지를 나타낸다.

Nvidia의 DLSS 5 개요에 따르면, 이 모델은 캐릭터, 머리카락, 직물, 반투명 피부, 환경 조명을 분석한다. 이후 빛이 소재 표면 아래에서 이동하는 현상을 설명하는 서브서피스 스캐터링 같은 특성을 수정할 수 있다.

이 접근법은 일반적인 해상도 재구성보다 제어된 이미지 변환에 가깝다. 장면의 기하 구조와 의미론적 구조를 보존하면서 기존 픽셀을 재해석하려고 시도한다.

Nvidia는 출력이 개발자의 3D 콘텐츠에 기반을 둔다고 말한다. 회사는 마스킹, 강도, 색상 보정용 컨트롤도 제공해 아티스트가 모델 작동 영역을 제한할 수 있도록 한다.

이러한 컨트롤은 생성형 그래픽에 관한 기본적인 우려를 다룬다. 게임은 프레임을 렌더링할 때마다 캐릭터, 오브젝트, 경쟁 신호 또는 서사적 디테일이 예측 불가능하게 바뀌는 것을 받아들일 수 없다.

Nvidia는 모델이 결정론적이고 시간적으로 안정적인 결과를 낸다고 주장한다. 결정론적이라는 것은 같은 입력이 일관된 출력을 내야 한다는 뜻이며, 시간적 안정성은 연속 프레임 전반에서 디테일이 일관성을 유지해야 한다는 뜻이다.

유출된 구현은 두 주장 어느 것도 독립적으로 입증하지 못했다. 커뮤니티 테스트에서 나타난 노이즈와 깜빡임은 패치된 모델이 지원되지 않는 조건에서 여전히 불안정해질 수 있음을 보여준다.

계산 비용 역시 기존 셰이더와 근본적으로 다르다. 셰이더는 표면, 조명 또는 후처리를 위해 사람이 작성한 명령을 실행한다. 신경망 모델은 이미지 데이터와 장면 신호 전반에서 추론을 수행한다.

FP8 지원이 중요한 이유는 낮은 정밀도 형식이 호환되는 Tensor Core로 하여금 일정 시간 안에 더 많은 신경망 연산을 처리하게 하기 때문이다. Ampere는 FP8을 네이티브로 실행하지 못해 이 이점을 잃는다.

라이브러리는 Ampere가 처리할 수 있는 형식을 사용해 지원되지 않는 연산을 변환하거나 에뮬레이션할 수 있다. 이런 우회 방식은 계산 작업량, 메모리 이동량 또는 둘 다를 늘린다.

Ada 패치는 소프트웨어 바이너리 역시 호환성 장벽을 만들 수 있음을 보여줬다. RTX 40 GPU는 FP8을 지원하지만, 유출된 빌드에는 Blackwell용으로 컴파일된 코드가 포함됐던 것으로 알려졌다. 해당 바이너리를 교체하면서 Ada 하드웨어도 모델을 실행할 수 있게 됐다.

Ampere는 더 어려운 경우다. 패치는 Blackwell 전용 바이너리를 교체할 수 있지만, Ada나 Blackwell의 네이티브 FP8 처리량을 소프트웨어로 재현할 수는 없다.

그 결과는 호환되지만 비효율적인 경로로 최신 작업 부하를 실행하는 것과 닮았다. 연산은 성공하지만 각 프레임이 모델 내부에서 너무 오랜 시간을 보낸다.

이 점은 이 실험이 RTX 30 소유자에게 압박을 주면서도, 그들의 카드가 갑자기 구식이 됐다는 사실을 입증하지는 않는 이유를 설명한다. 하드웨어는 지원되는 렌더링 작업을 여전히 수행한다. 다만 이 특정 신경망 작업 부하를 위한 효율적 경로가 부족할 뿐이다.

Nvidia는 이전에 Transformer 기반 Super Resolution을 모든 RTX 세대로 확장했다. 그러나 DLSS 4.5가 과도한 오버헤드를 유발할 때는 구형 카드가 더 가벼운 DLSS 4 모델을 계속 사용하도록 허용한다.

DLSS 5는 선택 가능한 모델, 낮아진 품질 단계 또는 제한된 기능을 제공하는 유사한 방식을 따를 수 있다. Nvidia의 성능 목표를 충족하는 아키텍처로만 계속 제한될 가능성도 있다.

유출된 DLL은 이 제품 관련 질문에 답할 수 없다. 하나의 게임에 패키징된 출시 전 빌드로 보이며, 최종 커널, 하드웨어 경로 또는 품질 프리셋을 포함한다는 보장은 없다.

Blackwell 성능조차 이 소프트웨어가 여전히 높은 요구 사양을 지닌다는 점을 보여 준다. 초기 Control 성능 테스트에서 RTX 5070 Ti는 4K 기준 71 FPS에서 35 FPS로 떨어진 것으로 전해졌다.

이 결과에는 완전한 설정 및 내부 해상도 데이터가 빠져 있다. 그럼에도 네이티브 호환성이 워크로드를 무상으로 만들지는 않는다는 점을 보여 준다.

Tom's Hardware에 따르면 Nvidia는 처음에 RTX 5090 GPU 두 개를 사용해 이 기술을 시연했다. 이후 SIGGRAPH 2026 발표에서 하나의 GPU에서 실행 가능한 증류 모델을 소개했다.

모델 증류는 더 큰 신경망의 동작을 더 작은 모델로 이전하는 방식이다. 추론에 필요한 리소스를 줄일 수 있지만, 작은 모델 역시 적절한 최적화와 하드웨어를 필요로 한다.

따라서 진짜 경쟁 구도는 단순히 RTX 30과 RTX 50의 대결이 아니다. Nvidia의 시각적 야심과 인터랙티브 프레임에 주어진 엄격한 시간 예산의 대결이다.

호환성이 공식 지원을 의미하지는 않는다

유출된 빌드는 아키텍처적 가능성을 드러내지만, 통제되지 않은 패치는 Nvidia의 최종 지원 목록이나 출시 성능을 예측할 수 없다.

커뮤니티 수정은 종종 소프트웨어가 실행 가능한지를 알려 준다. 제품 지원에는 안정성, 이미지 일관성, 드라이버 검증, 게임 통합, 수용 가능한 성능을 아우르는 훨씬 높은 기준이 요구된다.

현재의 DLSS 5 실험은 이러한 시험 중 여러 항목을 충족하지 못한다. 사용자는 비공식 라이브러리를 구하고, 커뮤니티 패치를 적용하고, 게임에 모델을 삽입한 뒤 개발사가 제공한 적 없는 조작 항목을 조정해야 한다.

서로 다른 패치 버전은 서로 다른 결과를 낼 수도 있다. 새로운 바이너리가 한 아키텍처에서는 개선을 보이면서 다른 아키텍처에서는 작동을 망가뜨릴 수 있고, 변경된 모델은 성능과 이미지 품질을 모두 바꿀 수 있다.

이 DLL은 Nvidia의 공개 SDK가 아니라 얼리 액세스 게임 빌드에서 나왔다. 디버깅 코드, 미완성 커널, 압축되지 않은 리소스 또는 하나의 통합 방식에만 맞춘 제한적인 가정을 포함할 수 있다.

NBA 2K27에 이 파일이 포함됐다고 해서 해당 게임이 활성화된 DLSS 5 지원과 함께 출시된다는 뜻은 아니다. 개발사는 기능을 공개적으로 활성화하기 전에 비활성 라이브러리, 테스트 구성 요소 또는 에셋을 패키징하기도 한다.

성능 수치에도 같은 수준의 신중함이 필요하다. 특정 사용자가 관찰한 결과를 보여 주지만, 신뢰할 수 있는 RTX 30 시리즈 성능 서열을 확립하지는 못한다.

게임, 장면, 해상도, 설정, 모델 및 소프트웨어 환경이 같지 않다면 RTX 3090 결과를 RTX 3070 결과와 직접 비교할 수 없다. 현재 공개된 대부분의 보고에는 이러한 통제가 부족하다.

겉으로 보이는 41 FPS 상한도 일반적인 Ampere 최대치를 뜻하지는 않는다. 이는 울트라 퍼포먼스 업스케일링을 적용한 720p Cyberpunk 2077의 한 가지 구성만을 설명한다.

이미지 비교도 마찬가지로 어렵다. 스크린샷은 피부, 머리카락, 그림자 또는 재질 반응의 변화를 드러낼 수 있지만, 시간적 불안정성, 입력 지연 또는 일관되지 않은 프레임 페이싱은 보여 주지 못한다.

압축된 영상은 미세한 노이즈를 숨기는 한편 대비 변화를 과장할 수 있다. 정지 이미지는 개발자가 의도한 조명과 충돌하더라도 더 극적인 이미지를 더 선호할 만한 것으로 보이게 할 수 있다.

예술적 제어 역시 두 번째 불확실성의 원천이다. Nvidia는 마스크와 그레이딩 제어가 창작 방향을 보존한다고 주장한다. 유출된 구현은 이러한 제어를 원래 아티스트의 작업 흐름이 아니라 모더의 손에 맡긴다.

신경 렌더러는 얼굴을 더 사진처럼 보이게 하면서도 캐릭터 디자인에는 덜 충실하게 만들 수 있다. 더 풍부한 빛의 투과를 만들어 내면서 게임 조명 팀이 확립한 분위기를 바꿀 수도 있다.

이 문제는 Nvidia의 3월 공개 이후 주목받았다. 일부 초기 비교에서는 얼굴 외형이나 장면의 성격이 달라진 것으로 보였고, 이 시스템이 아트를 향상시키는지 아니면 대체하는지를 두고 논쟁이 일었다.

회사는 모델이 소스 콘텐츠에 계속 기반한다고 말한다. 최종 게임은 움직임, 다양한 환경, 여러 캐릭터 디자인 및 장시간 플레이 전반에서 이 주장을 입증해야 한다.

성능 역시 생성 프레임 합계에만 의존하지 않고 평가해야 한다. Multi Frame Generation은 표시되는 FPS를 높일 수 있지만, 느린 기본 프레임을 없애거나 생성 이전에 사라진 반응성을 복원할 수는 없다.

따라서 높은 출력 수치는 좋지 않은 조작감과 공존할 수 있다. 리뷰어들은 기본 프레임 속도, 생성 프레임 속도, 엔드투엔드 지연 시간, 프레임 타임 일관성 및 이미지 품질 비교가 필요하다.

nvidia tom 테스트는 이러한 구분을 일찍 드러낸다는 점에서 유용하다. 특히 재구성과 프레임 생성이 서로 다른 단계에 영향을 미치는 상황에서는 단일 FPS 카운터만으로 신경 기능을 판단할 수 없다.

보안과 라이선스 측면도 신중해야 할 추가 이유를 제공한다. 출시 전 DLL 파일과 타사 패치는 서명된 공식 릴리스가 제공하는 신뢰성, 업데이트 경로 또는 검증을 갖추지 못한다.

사용자는 커뮤니티 시연을 권장 설치 방식으로 받아들여서는 안 된다. 이 실험은 기술 분석에 유용한 증거이지만, 여전히 지원되지 않는 소프트웨어다.

무엇보다 Nvidia는 DLSS 5에 대한 RTX 30 시리즈 지원을 약속하지 않았다. 회사는 2026년 가을 출시를 발표했으며 Bethesda, Capcom, Ubisoft, Warner Bros. Games를 비롯한 여러 참여 개발사를 언급했다.

공개된 게임 목록에는 Starfield, Hogwarts Legacy, Resident Evil Requiem, Assassin's Creed Shadows, Neverness to Everness가 포함된다. 공식 출시 통합은 유출된 DLL보다 훨씬 강력한 증거를 제공할 것이다.

Nvidia와 RTX 30 소유자가 다음으로 주목해야 할 점

Ampere 실험이 의미를 갖게 될지는 세 가지 신호, 즉 Nvidia의 지원 매트릭스, 독립적인 출시 벤치마크, 공식 모델 옵션이 결정할 것이다.

첫 번째 신호는 Nvidia의 최종 호환성 목록이다. 회사는 DLSS 5가 2026년 가을에 출시될 것이라고 확인했지만, 공개 발표에서 모든 RTX 세대를 지원하겠다고 명확히 약속하지는 않았다.

명시적인 RTX 30 지원은 신경 렌더링에 가까운 시일 내 하드웨어 업그레이드가 필요하다는 결론을 약화시킬 것이다. 이는 Nvidia가 Ampere에 맞는 축소 모델, 대체 정밀도 경로 또는 수용 가능한 품질 설정을 찾았음을 의미한다.

Blackwell 전용 출시는 반대 결론을 강화할 것이다. 이는 아키텍처별 신경 가속을 일반적인 래스터 성능보다 더 중요한 구분선으로 자리매김하게 할 것이다.

RTX 40 지원은 시사점이 큰 중간 사례가 될 것이다. Ada는 네이티브 FP8 기능을 제공하며, 모더들은 이미 호환되지 않는 바이너리를 교체하면 유출된 모델이 해당 세대에서 실행될 수 있음을 보여 줬다.

두 번째 신호는 출시된 게임을 대상으로 한 통제된 벤치마크다. 리뷰어들은 RTX 30, RTX 40, RTX 50 하드웨어에서 동일한 장면을 비교해야 하며, 관련된 모든 설정을 문서화해야 한다.

이 테스트는 네이티브 렌더링, Super Resolution, 신경 렌더링 및 Frame Generation을 분리해야 한다. 모든 DLSS 기능을 하나의 결과로 결합하면 새 모델의 비용이 가려질 것이다.

기본 프레임 속도와 프레임 타임은 특히 주목할 가치가 있다. 매우 느린 기본 프레임에서 생성된 80 FPS를 표시하는 게임은 영상에서는 부드러워 보일 수 있지만, 플레이어 입력에는 제대로 반응하지 않을 수 있다.

이미지 품질은 움직이는 상황에서 평가해야 한다. 리뷰어들은 머리카락, 피부, 투명 재질, 미세한 지오메트리, 파티클, 메뉴 및 빠른 카메라 움직임을 검토해야 한다.

또한 시각적 개선이 낮은 품질 프리셋에서도 유지되는지 시험해야 한다. Ampere 시연은 기본 충실도를 낮추면 속도를 회복할 수 있지만 노이즈나 불안정성이 발생할 수 있음을 시사한다.

유용한 기본 해상도에서 일관된 향상이 나온다면 유출 빌드가 보여 준 암울한 성능 상황은 약화될 것이다. 비슷한 한 자릿수 결과가 나온다면 문제가 개발 단계가 아니라 아키텍처에 있다는 주장은 강화될 것이다.

세 번째 신호는 Nvidia의 모델 선택 전략이다. DLSS 4.5는 이미 구형 RTX 소유자에게 최신 FP8 모델이 과도한 오버헤드를 유발할 때 더 가벼운 트랜스포머 모델을 유지할 선택권을 제공한다.

이에 상응하는 DLSS 5 구조는 여러 신경 렌더링 모델을 제공할 수 있다. 더 작은 모델은 전체 워크로드를 적용하지 않고도 선택된 재질 또는 조명 개선을 유지할 수 있다.

Nvidia는 객체별 마스크, 품질 단계 또는 아키텍처별 프리셋을 제공할 수도 있다. 이러한 제어 기능은 개발자가 가장 큰 가시적 효과를 내는 영역에 신경 연산을 투입할 수 있게 한다.

무거운 단일 모델은 선택지를 더 적게 남긴다. DLSS 5 지원이 네이티브 추론 처리량에 더 직접적으로 좌우되게 하며 Blackwell의 하드웨어 우위를 강화할 것이다.

더 넓은 제품 관점의 질문도 있다. DLSS는 역사적으로 남는 AI 성능을 더 높은 출력 해상도나 프레임 속도에 활용함으로써 구형 카드의 실사용 수명을 연장하는 데 도움을 줬다.

DLSS 5는 성능을 보완하는 기능 없이 사용될 때 이러한 기대를 뒤집는다. 조명과 재질을 개선하는 데 상당한 GPU 시간을 사용하며, 순수한 속도보다 시각적 품질을 우선시한다.

그러한 변화가 이 기술을 잘못된 방향으로 만드는 것은 아니다. 하이엔드 PC 게이밍은 언제나 안티앨리어싱, 레이 트레이싱, 패스 트레이싱, 고품질 그림자 같은 기능을 위해 성능을 맞바꿔 왔다.

하지만 그 절충은 이해 가능하고 조정 가능해야 한다. 플레이어는 신경 렌더링이 자신의 하드웨어에서 10%, 50%, 또는 기본 프레임 속도의 거의 전부를 소모하는지 알아야 한다.

개발자에게도 예측 가능한 예산이 필요하다. 대부분의 프레임을 소모하는 기능은 기존 그래픽 설정이 이미 GPU를 모두 사용한 뒤에 단순히 추가할 수 없다.

공식 통합은 모델을 중심으로 설정을 재설계할 수 있다. 스튜디오는 선택된 기존 효과를 줄이거나, 특정 객체를 대상으로 하거나, 더 느린 시네마틱 모드에만 신경 렌더링을 남겨 둘 수 있다.

현재의 모드는 이를 위해 설계되지 않은 게임에 낯선 워크로드를 삽입하기 때문에 그러한 최적화를 수행할 수 없다. 프레임 속도 붕괴는 지원되지 않는 하드웨어와 지원되지 않는 통합을 모두 반영한다.

이러한 단서는 두 가지 성급한 결론을 막아야 한다. 이 유출은 출시 버전의 DLSS 5가 이 정도로 나쁜 성능을 낼 것임을 증명하지 않으며, 성공적인 실행이 RTX 30 카드가 공식 지원을 받을 것임을 증명하지도 않는다.

Ampere 소유자에게 합리적인 질문은 패치된 DLL이 로드될 수 있는지가 아니다. Nvidia와 게임 개발사가 반응성을 무너뜨리지 않으면서 안정적인 개선을 제공할 수 있는지다.

nvidia tom 실험은 이미 더 좁은 질문에는 답했다. RTX 30 하드웨어는 커뮤니티 패치를 통해 DLSS 5 출력을 생성할 수 있다. 현재 그 대가는 심각한 타협에서 실질적인 실패에 이른다.

Nvidia의 최종 하드웨어 목록을 지켜본 뒤, 최초 지원 게임에서 독립적인 기본 프레임 및 지연 시간 테스트를 비교해야 한다. 이 두 가지 확인은 이번 유출이 유연한 그래픽 기능을 미리 보여 준 것인지, 아니면 확고한 아키텍처 경계를 드러낸 것인지를 밝혀 줄 것이다.