AMD에서 DLSS 5, 이제 세 세대의 Radeon에서 실행되지만 하드웨어 격차는 여전

Daniel Blanco는 AMD에서 실행되는 DLSS 5를 하나의 실험적 효과에서 세 세대의 Radeon을 아우르는 4종 그래픽 제품군으로 확장했다. 10월 17일 공개된 Alpha 0.8.0 릴리스는 Super Resolution, Ray Reconstruction, Neural Rendering으로 구성된 기존 컬렉션에 DLSS Frame Generation을 추가한다.

이는 Nvidia의 RTX 하드웨어를 중심으로 홍보된 기능들에 중요한 반전이다. Blanco의 DLSS-NR-on-AMD 프로젝트는 이제 Radeon RX 9000, RX 7000, RX 6000 카드를 대상으로 하지만, 지원 수준은 아키텍처마다 다르다. 또한 Nvidia의 분리된 기술들을 하나의 관리 도구 안에서 선택 가능한 모듈로 통합한다.

이 기술적 성취가 하드웨어 격차를 없애지는 않는다. 이 프로젝트는 여전히 비공식적이며, 일부 결과는 개발자 테스트에서 나왔고 초기 독립 테스트에서는 충돌이나 심각한 성능 저하가 드러났다. Nvidia는 여전히 원본 모델, 지원 하드웨어, 게임 통합을 통제한다.

달라진 것은 접근성이다. AMD의 공식 대안이 더 좁은 하드웨어 또는 게임 지원을 제공하는 경우에도 Radeon 사용자는 이제 하나의 프레임워크를 통해 거의 모든 주요 DLSS 구성 요소를 실험할 수 있다. 논점은 이러한 기능이 Radeon에서 실행될 수 있는지에서, 의미 있을 만큼 잘 실행되는지로 옮겨갔다.

AMD에서 DLSS 5, 완전한 그래픽 제품군으로 확대

Alpha 0.8.0은 DLSS-NR-on-AMD를 Neural Rendering 실험에서 Nvidia의 주요 DLSS 기능을 포괄하는 모듈형 패키지로 바꾼다.

Blanco는 Nvidia가 NBA 2K27에서 DLSS 5를 제공한 같은 날인 9월 3일 이 프로젝트를 처음 공개했다. 초기 목적은 더 제한적이었다. Radeon 전용 신경망 런타임을 통해 Nvidia의 새로운 Neural Rendering 모델을 AMD 하드웨어에서 실행하는 것이었다.

Neural Rendering은 이례적인 구성 요소다. Nvidia는 이를 조명, 피부, 재질, 반사광 및 기타 시각적 세부 요소를 향상하기 위해 생성형 모델을 사용하는 최종 렌더링 단계로 설명한다. 일반적인 업스케일링과 달리, 더 높은 해상도의 프레임만 재구성하는 것이 아니라 최종 화면의 외형을 바꾼다.

Blanco의 10월 업데이트는 더 폭넓은 DLSS 파이프라인을 구축하는 데 필요한 주변 기술을 추가한다. 프로젝트의 version 0.8.0 notes에 따르면, 패키지는 이제 DLSS Super Resolution 4.5, DLSS Ray Reconstruction, DLSS Frame Generation, Neural Rendering을 포함한다.

Super Resolution은 낮은 해상도 입력으로부터 더 높은 해상도의 이미지를 재구성한다. Ray Reconstruction은 여러 수작업 조정 디노이저를 레이 트레이싱 세부 정보를 복원하는 학습 모델로 대체한다. Frame Generation은 일반적으로 렌더링된 프레임 사이에 추가 프레임을 생성한다.

게임이 필요한 DLSS Frame Generation 입력을 제공할 경우, Version 0.8.0은 최대 4X Multi Frame Generation을 지원한다. 이 표기는 생성된 출력을 포함해 일반적으로 렌더링된 프레임 하나당 최대 네 개의 프레임을 파이프라인이 표시할 수 있음을 뜻한다.

이 업데이트는 Nvidia의 310.9.16 Neural Rendering 파일도 지원하며 FSR 4.1.1 업스케일링을 포함한다. 특정 게임이나 드라이버에 포함된 구현에 의존하는 대신 하나의 FSR 버전을 묶어 제공함으로써, 모드는 일관된 기반을 갖게 된다.

Blanco는 이 기능들을 자신이 Neural Rendering Supermod라고 부르는 구성 안에 묶었다. 사용자는 기능마다 별도의 우회 수단을 설치하는 대신 오버레이를 통해 모듈을 선택할 수 있다. 프로젝트의 NeuralHub 관리자는 게임을 검색하고, 로더를 설치하며, 대용량 모델 파일을 중앙에서 관리하고, 설치된 구성 요소를 최신 상태로 유지한다.

이전 설치 과정은 수동 파일 관리가 더 많이 필요했기 때문에 이 관리자는 중요하다. 사용자는 라이브러리를 개별 게임 디렉터리에 넣고 타이틀별 문제를 따로 해결해야 했다. NeuralHub는 이러한 마찰을 줄이지만, 프로젝트를 지원되는 드라이버 기능으로 바꾸지는 않는다.

호환 게임은 DirectX 12를 사용하고 FSR, DLSS 또는 Intel XeSS 입력을 제공해야 한다. 로더를 설치한 뒤 플레이어는 게임에서 이 기술 중 하나를 활성화한다. 모드는 해당 파이프라인을 가로채 사용 가능한 입력을 선택한 출력 모듈로 전달한다.

사용자는 관련 DLSS 기능에 필요한 Nvidia DLL 파일을 직접 제공해야 한다. FSR은 관리자에 포함되어 있지만 Nvidia 라이브러리는 그렇지 않다. 이 요구 사항 때문에 프로젝트는 해당 기술을 지원하는 게임과 함께 배포되는 파일에 계속 의존한다.

아키텍처 지원 역시 단서를 달아야 한다. 프로젝트는 Radeon RX 9000과 RX 7000 카드를 구동하는 RDNA 4와 RDNA 3 전반에서 모든 주요 DLSS 기능이 작동한다고 설명한다. RDNA 2 지원은 계속 테스트 중이며, 여러 다른 모듈이 해당 세대에 도달하기 전에 Neural Rendering을 사용할 수 있다.

따라서 “세 세대”라는 표현은 프로젝트 차원에서는 정확하지만, 모든 지원 카드에서 완전한 기능 동등성을 의미하지는 않는다. Radeon RX 6000 소유자는 현재 호환성을 부분적이며 발전 중인 상태로 봐야 한다.

이 릴리스는 그래픽 및 컴퓨팅 시스템 간 상호운용성과 관련된 멈춤 현상을 줄이기 위한 네이티브 DirectX 12 모드도 추가한다. 또한 더 빠른 로딩과 전반적인 네트워크 최적화와 함께 RDNA 3에서 여러 기능의 DirectX 12 실행을 제공한다.

이는 단순한 메뉴 추가가 아니다. Blanco는 런타임이 HIP 커널, 메모리 레이아웃, 게임 통합을 포함해 AMD 아키텍처용 신경망 실행 경로를 처음부터 다시 구현한 것이라고 말한다. 프로젝트는 런타임 중 Nvidia 코드를 번역하지 않는다고 밝힌다.

이 구분은 이번 업데이트가 단순한 브랜드명 전환 이상의 의미를 지니는 이유를 설명한다. 이 시스템은 Nvidia 스택을 중심으로 설계된 모델을 가져와 Radeon 호환 코드로 워크로드를 실행하면서 각 게임이 기대하는 입력을 유지해야 한다.

따라서 새 패키지는 이 기사의 핵심 긴장을 만든다. 소프트웨어는 Nvidia 제품군을 다른 곳에서도 실행할 수 있을 만큼 이식 가능하게 만들었지만, 성공적인 실행이 네이티브 효율성, 안정성 또는 공식 지원과 같은 의미는 아니다.

Radeon 접근성, AMD의 기능 전략에 압박

이 모드는 Radeon이 이미 대부분의 DLSS 기능에 대한 대안을 갖추고 있음에도 더 폭넓은 호환성 수요를 드러내기 때문에 AMD에 압박을 가한다.

AMD는 빈 그래픽 스택에서 출발하는 것이 아니다. FSR 제품군은 업스케일링과 프레임 생성을 포괄하며, FSR “Redstone”은 머신러닝 기반 Ray Regeneration과 Radiance Caching을 추가한다. Radeon Anti-Lag 2는 지원 게임에서 지연 시간을 다룬다.

격차는 고르지 않은 제공 범위에 있다. AMD는 현재 FSR feature suite가 지원 게임, Radeon 세대, 특정 통합 요구 사항에 따라 달라진다고 설명한다. 모든 FSR 기능이 모든 Radeon 사용자에게 동일한 경로로 제공되는 것은 아니다.

FSR Redstone의 전체 구성은 Radeon RX 9000 하드웨어를 대상으로 한다. AMD는 RX 7000과 RX 9000 카드용 머신러닝 업스케일링을 명시했으며, RX 6000 지원은 2027년으로 예정되어 있다. 이전 FSR 버전은 더 많은 하드웨어를 지원하지만 동일한 학습 모델을 제공하지는 않는다.

Blanco의 프로젝트는 다른 방향에서 이 파편화를 공략한다. 기존 FSR, DLSS 또는 XeSS 통합 지점을 진입 경로로 사용한 뒤, 플레이어가 여러 재구성된 Nvidia 및 AMD 모듈 중에서 선택하도록 한다.

그렇다고 이 모드가 모든 DirectX 12 게임을 지원한다는 뜻은 아니다. 타이틀에는 여전히 적합한 업스케일링 인터페이스와 선택 기능에 필요한 입력이 있어야 한다. Ray Reconstruction에는 레이 트레이싱 데이터가 필요하며, DLSS Frame Generation에는 호환되는 Frame Generation 경로가 필요하고 현재는 GPU 스푸핑도 요구된다.

그럼에도 이 접근법은 실질적인 탐색 범위를 넓힌다. 개발자가 특정 벤더 기능 하나를 추가하기를 기다리는 대신, 모더들은 게임의 렌더링 파이프라인에 이미 있는 정보를 재사용하려 시도할 수 있다.

이는 PC 게이머들이 이미지 재구성과 생성 프레임을 점점 그래픽카드 가치의 일부로 여기기 때문에 중요하다. 고사양 레이 트레이싱이 업스케일링, 디노이징, 프레임 합성에 의존할 수 있는 상황에서 순수 래스터화 성능만으로는 전체 이야기를 설명할 수 없다.

Nvidia는 자사 기술을 DLSS 아래에 묶어 이러한 연관성을 강화했다. DLSS를 지원하는 게임은 관련 인터페이스를 통해 Super Resolution, Ray Reconstruction, Frame Generation을 제공할 수 있지만, 하드웨어 지원 여부는 기능별로 다르다.

AMD에도 유사한 도구가 있지만, 구현 방식은 덜 일관적이다. FSR은 공간 업스케일링부터 시간적 재구성, 머신러닝 모델에 이르기까지 여러 세대와 기술 방식을 아우른다. 이러한 차이는 폭넓은 호환성을 지키지만, 기능에 대한 기대를 복잡하게 만들기도 한다.

따라서 이 모드는 단순한 기능 수가 아니라 소프트웨어 도달 범위에서 AMD에 압박을 가한다. Radeon에는 이미 업스케일링, 생성 프레임, 재구성된 레이 트레이싱 세부 정보에 대한 공식 해답이 있다. 하지만 아직 DLSS 5의 생성형 최종 렌더링 단계에 직접 대응하는 기능은 제공하지 않는다.

Nvidia의 Neural Rendering research는 현재 프레임, 모션 벡터, 시간적 상태, 개발자 제어를 조건으로 하는 원스텝 픽셀 공간 확산 모델을 설명한다. 회사는 이 모델이 학습된 외형 세부 정보를 더하면서 제작자가 의도한 구조를 보존한다고 말한다.

이는 누락된 해상도를 재구성하는 것과는 다른 목표다. DLSS 5는 기존 렌더러가 완전히 계산하지 않은 시각적 속성을 합성할 수 있다. Nvidia는 이를 게임 에셋이나 예술적 방향을 대체하는 것이 아니라 물리 기반 렌더링을 보완하는 기술로 제시한다.

직접적인 Radeon 기능으로 활성화할 수 없었기에 Blanco는 처음에 이 빠진 기능을 겨냥했다. 이후 전체 제품군이 추가되면서, 하나의 부재한 기능을 위한 해결책은 더 폭넓은 호환성 계층으로 바뀌었다.

이는 AMD에 불편한 비교를 만든다. 결과가 여전히 더 느리고 덜 안정적이더라도, 독립 개발자가 Radeon 하드웨어가 Nvidia 그래픽 스택과 연관된 워크로드를 실행할 수 있음을 보여주고 있기 때문이다.

이것이 AMD가 Nvidia 기술을 채택해야 한다는 의미는 아니다. Radeon 사용자가 더 많은 게임과 하드웨어 세대 전반에서 유연한 접근을 가치 있게 여긴다는 의미다. 비공식 로더의 인기는 공식 호환성 목록이 항상 충족하지 못하는 수요를 반영한다.

이 프로젝트는 10월 20일 검토 당시 약 2,800개의 GitHub 스타를 기록했다. 이 수치가 수동 라이브러리와 지원되지 않는 게임 개조를 요구하는 알파 유틸리티의 광범위한 일상 사용을 입증하는 것은 아니지만, 의미 있는 관심을 보여준다.

AMD에 필요한 대응은 장기적이다. 회사는 Redstone 지원을 확대하고, 세대 간 제공 범위를 개선하며, 개발자가 일관된 입력을 노출하도록 장려해야 한다. 그렇지 않으면 커뮤니티 프로젝트가 구형 Radeon 하드웨어가 시도할 수 있는 범위를 계속 정의하게 될 것이다.

소프트웨어 포트는 Nvidia의 하드웨어 우위를 없애지 못한다

AMD에서 DLSS 5는 접근 제한을 뒤집지만, 모델에 대한 Nvidia의 통제나 신경망 워크로드에 맞춰 조정된 하드웨어 우위까지 뒤집지는 못한다.

DLSS 5는 공식적으로 GeForce RTX 50 시리즈 GPU를 대상으로 한다. Nvidia의 9월 DLSS 5 guidance는 이 기술이 Super Resolution, Frame Generation, Ray Reconstruction, 레이 트레이싱, 패스 트레이싱과 함께 작동한다고 설명한다.

RTX 하드웨어에는 신경망이 사용하는 행렬 연산에 특화된 Tensor Cores가 포함되어 있다. Radeon 아키텍처도 행렬 연산을 수행할 수 있지만, 자원 할당과 지원 형식은 다르다. 소프트웨어 구현은 이러한 아키텍처 제약 안에서 작동해야 한다.

Blanco의 런타임은 AMD GPU를 위한 실행 경로를 재구축함으로써 정확히 그 일을 해낸다. 네이티브 Nvidia 런타임에 의존하는 대신, 신경망을 Radeon에 적합한 HIP 커널과 메모리 레이아웃에 매핑한다.

이것이 성과와 한계 모두를 설명하는 메커니즘이다. 이식성은 Radeon 카드에 동일한 하드웨어를 부여해서가 아니라 실행을 재구현함으로써 확보된다. 워크로드가 지속적인 신경망 추론에 가까워질수록 이러한 아키텍처 차이는 속도에 더 큰 영향을 미칠 수 있다.

프로젝트의 성능은 빠르게 개선됐다. 0.8.0 릴리스 노트는 RDNA 3에서 Neural Rendering 성능이 25% 향상됐다고 주장한다. 또한 0.7.0 버전과 함께 도입된 시간적 누적 방식의 변경으로, 높은 DirectX 12 게임 부하에서 6~16%의 향상이 있었다고 주장한다.

이 수치는 빌드 간 변경 사항에 대한 개발자 보고를 설명한다. 네이티브 Nvidia 실행과 비교한 표준화된 결과는 아니다. 게임 설정, 출력 해상도, 모델 선택, 드라이버, 렌더링 입력은 모두 결과를 바꿀 수 있다.

Blanco는 RX 9070 XT가 전체 HT Neural Rendering 모델을 사용하면서 1080p에서 초당 90~100프레임에 도달할 수 있다고 말한다. 일부 효과가 완전히 작동하지는 않지만, 출력 결과는 네이티브 DLSS와 유사하다고도 말한다.

명시된 개발 목표는 GeForce RTX 5070 Ti와 동등한 성능이다. 이는 검증된 결과가 아니라 여전히 목표에 가깝다. 아직 게임 전반이나 이미지 품질 조건 전반에서 동등성을 입증하는 폭넓은 독립 벤치마크 모음은 없다.

이전 테스트는 성능이 얼마나 빠르게 변할 수 있는지, 그리고 비교가 얼마나 까다로운지를 보여준다. DLSS-NR 보도가 인용한 9월 테스트에서는, 빠른 런타임 개선 후 Cyberpunk 2077의 성능이 초당 약 30프레임에서 약 50프레임으로 상승했다.

같은 보도는 연속된 두 알파 빌드에서 74%의 성능 향상이 있었다는 주장을 다뤘다. 이 향상은 개발 측면에서 중요했지만, 낮은 기준 성능에서 출발한 것이었다. Neural Rendering을 활성화하지 않았을 때 게임은 여전히 훨씬 더 빠르게 실행됐다.

이러한 이력은 런타임 내부에 최적화 여지가 있음을 시사한다. 그러나 소프트웨어만으로 남은 격차를 메울 수 있다는 점을 입증하지는 않는다. Radeon 실행은 결국 가용 행렬 연산 처리량, 메모리 이동 또는 공유 컴퓨팅 자원이 부과하는 한계에 도달할 수 있다.

Frame Generation 역시 성능 주장에 복잡성을 더한다. 생성 프레임은 새로운 게임 상태 업데이트 비율을 높이지 않은 채 표시 프레임레이트를 높인다. 더 높은 수치는 시각적 부드러움을 개선할 수 있지만, 입력 반응성은 여전히 기본 렌더링 속도에 좌우된다.

Multi Frame Generation은 이 구분을 더 중요하게 만든다. 시스템이 전통적으로 렌더링된 각 프레임 주변에 여러 프레임을 생성한다면, 아티팩트와 지연 시간 특성은 기본 스트림의 품질과 타이밍에 크게 좌우된다.

Ray Reconstruction은 다른 의존성을 가진다. 게임의 모션 벡터, 깊이, 표면 정보 및 레이 트레이싱 입력에 의존한다. 신경망 모델 자체가 올바르게 실행되더라도, 불완전하거나 호환되지 않는 입력 경로는 품질을 낮출 수 있다.

프로젝트의 모듈형 설계는 사용자가 비전형적인 방식으로 입력과 출력을 조합할 수 있게 한다. 예를 들어 게임의 XeSS 입력은 Neural Rendering에 공급하고, FSR은 업스케일링을 처리할 수 있다. 이러한 유연성은 실험에 가치가 있지만, 각 조합은 또 다른 호환성 영역을 만든다.

Nvidia는 원본 모델, 드라이버, 개발자 통합, 하드웨어 목표를 조율한다는 점에서 중요한 우위를 유지한다. 다른 벤더를 위해 설계된 인터페이스에 적응하는 대신 전체 경로를 조정할 수 있다.

AMD는 FSR의 광범위한 배포 전략을 통해 다른 우위를 유지한다. 일부 FSR 버전은 여러 벤더의 GPU에서 작동하며, 개발자는 Radeon 소유를 요구받지 않고 이를 통합할 수 있다. AMD가 더 많은 머신러닝 구성 요소를 추가하면서 Redstone은 이러한 보편성을 좁힌다.

Blanco의 프로젝트는 이 두 접근법 사이에 놓여 있다. 벤더 기술을 본래 의도된 하드웨어 경로에서 분리할 수 있는 모듈로 취급한다. 이 프로젝트의 존재는 인터페이스가 마케팅상의 경계가 시사하는 것보다 더 재사용 가능하다는 점을 보여준다.

이 포트가 그러한 경계를 무의미하게 만드는 것은 아니다. 공식 지원은 여전히 어떤 구성에 드라이버 테스트, 개발자 지원, 예측 가능한 업데이트, 고객 서비스가 제공되는지를 결정한다. 게임, 드라이버 또는 벤더 라이브러리가 바뀌면 모드 호환성이 깨질 수 있다.

따라서 실제 역전은 구체적이다. Nvidia는 눈에 보이는 DLSS 출력이 나타날 수 있는 위치에 대한 절대적인 기술 독점권을 더는 갖지 않는다. 그러나 통제된 성능과 지원에 대해서는 여전히 더 강한 근거를 가진다.

성능, 안정성, 안티치트가 이 승리의 의미를 제한한다

가장 큰 불확실성은 DLSS 기능이 Radeon에서 실행될 수 있는지가 아니라, 일반 플레이어가 실제 게임 전반에서 이를 신뢰할 수 있는지다.

이 프로젝트는 여전히 알파 소프트웨어다. 0.8.0 릴리스 노트에는 GPU 메모리 누수와 드문 시작 실패에 대한 수정 사항이 나열되어 있지만, 해결되지 않은 설치 문제도 명시되어 있다. 최신 Epic Games 런처는 지원되지 않으며, 수동으로 게임을 추가하는 과정도 실패할 수 있다.

명시된 요구 사항에는 Windows 11, 버전 26.1.1 이상 Adrenalin 드라이버, DirectX 12 게임, 그리고 사용자가 제공하는 DLSS 라이브러리가 포함된다. Vulkan 및 Linux 지원은 계획되어 있지만 현재 릴리스에서는 사용할 수 없다.

안티치트는 더 분명한 경계를 제시한다. 프로젝트는 안티치트가 해당 DLL을 차단할 것이라고 경고한다. 사용자는 게임이 허용하는 경우 안티치트를 비활성화해야 하며, 이는 일반적으로 실험을 오프라인 또는 별도로 승인된 모드로 제한한다.

이 제한은 많은 경쟁형 멀티플레이어 타이틀을 실질적인 대상에서 제외한다. 또한 합리적인 보안 설계를 반영한다. 안티치트 시스템은 게임 프로세스에 주입된 인식되지 않은 코드를 거부해야 한다.

NeuralHub를 통해 설치 과정은 개선됐지만, 설치가 쉬워졌다고 해서 소비자용 수준의 동작을 의미하는 것은 아니다. 관리자는 파일을 중앙화하고 감지를 자동화할 수 있지만, 근본적인 게임 호환성은 여전히 취약할 수 있다.

독립 테스트는 이미 그러한 취약성을 보여줬다. 한 RX 9070 XT 테스트에서는 Windows 보안 경고, 검은색 3D 장면, 충돌, 드라이버 롤백, Steam을 통한 Cyberpunk 2077 실행 문제가 발생했다.

이 테스트는 결국 Neural Rendering을 실행했지만, 레이 트레이싱과 균형 FSR을 적용한 4K에서 성능은 초당 61프레임에서 9프레임으로 떨어졌다. 해당 구성에서 이는 85% 감소를 의미했다.

한 번의 시험으로 현재의 모든 빌드나 구성을 규정할 수는 없다. 해당 시험은 이후 일부 최적화보다 앞서 진행됐으며, Neural Rendering 성능은 해상도, 모델 설정, 장면 복잡도, 패스 수에 따라 크게 달라진다.

그럼에도 개발자의 1080p 결과에 필요한 균형추를 제공한다. 한 구성에서 초당 90~100프레임에 도달하는 기능도, 더 무거운 워크로드에서는 실용적이지 않을 수 있다.

Tom’s Hardware는 버전 0.8.0 이후에도 비슷하게 엇갈린 사용자 결과를 보도했다. 일부 사용자는 네이티브 FSR 대비 손실이 거의 없거나 전혀 없었다고 설명한 반면, 다른 사용자는 게임별로 한 자릿수 감소 또는 최대 25%의 성능 손실을 보고했다.

이러한 사례에는 공식 벤치마크 모음 수준의 통제가 없다. 그러나 “Radeon에서 작동한다”는 말이 유용한 배포부터 불안정한 실험까지 폭넓은 경험을 포괄한다는 점은 보여준다.

이미지 품질에도 같은 주의가 필요하다. Blanco는 완전히 작동하지 않는 효과를 제외하면 출력이 네이티브 DLSS와 비슷하다고 말한다. Neural Rendering은 단순히 선명도를 높이는 것이 아니라 재질과 조명을 바꾸기 때문에 이 단서는 중요하다.

누락된 반사, 불안정한 얼굴, 바뀐 표면 또는 시간적으로 일관되지 않은 디테일은 평균 프레임레이트보다 정량화하기 더 어려울 수 있다. 나란히 놓은 스크린샷은 움직임에서 드러나는 문제를 숨길 수 있다.

Multipass 모드는 또 다른 절충점을 더한다. 버전 0.8.0은 프레임당 최대 세 번의 Neural Rendering 패스를 실행할 수 있으며, 각각 별도의 스타일과 강도를 적용할 수 있다. 패스가 많을수록 시각적 효과는 커질 수 있지만, 컴퓨팅 작업도 늘어난다.

프로젝트는 지원되는 게임이 제공하는 독점 모델 라이브러리에도 의존한다. Blanco는 자신의 코드에 Nvidia 구현이 포함되지 않는다고 말하지만, 사용자는 여전히 호환되는 Nvidia DLL이 필요하다. 향후 라이브러리 업데이트는 동작을 바꾸거나 새로운 호환성 문제를 일으킬 수 있다.

게임 스튜디오가 로더로 인해 발생한 버그를 지원할 것이라는 보장도 없다. 개발자가 주입된 런타임, 모델 파일, 업스케일러 입력, Radeon 드라이버의 모든 조합을 합리적으로 검증할 수는 없다.

이러한 주의 사항이 기술적 성취를 지우는 것은 아니다. 알파 모딩 프로젝트는 흔히 제한적인 호환성, 수동 설치, 큰 성능 비용으로 시작한다. 빠른 반복 개발은 처음에는 근본적으로 보였던 문제를 해결할 수 있다.

그러나 이제 입증의 부담은 달라졌다. 첫 릴리스는 DLSS 5 Neural Rendering이 Radeon에서 실행될 수 있음을 증명했다. 버전 0.8.0은 더 폭넓은 구성 요소가 하나의 모듈형 프레임워크를 공유할 수 있음을 증명한다.

다음 입증은 재현 가능한 결과에서 나와야 한다. 리뷰어들은 RDNA 2, RDNA 3, RDNA 4 및 네이티브 GeForce 하드웨어 전반에서 일치하는 장면, 드라이버, 해상도, 모델 버전, 지연 시간 측정값을 확보해야 한다.

그 결과가 나오기 전까지 네이티브 Nvidia 수준의 품질이나 RTX 5070 Ti 성능 주장은 개발자에게 귀속된 주장으로 남아야 한다. 이 프로젝트가 입증한 것은 접근성이지 동등성이 아니다.

이 모드가 Radeon 게이밍을 바꿀지 결정할 세 가지 신호

다음 단계는 재현 가능한 벤치마크, 완전한 RDNA 2 지원, AMD 또는 Nvidia의 공식 대응에 의해 결정될 것이다.

첫 번째 신호는 버전 0.8.0 이상에 대한 독립 벤치마크 세트다. Super Resolution, Ray Reconstruction, Frame Generation, Neural Rendering을 분리하면서, RX 9070 XT와 적절한 GeForce 카드에서 동일한 게임 장면을 비교해야 한다.

평균 프레임레이트만으로는 충분하지 않다. 테스트에는 하위 백분위 성능, 입력 지연 시간, 프레임 페이싱, 비디오 메모리 사용량, 시간적 안정성, 시각적 아티팩트가 포함되어야 한다. 생성 프레임은 전통적으로 렌더링된 프레임과 별도로 식별해야 한다.

개발자의 1080p 주장에 가까운 일관된 결과는 런타임이 시연 단계를 넘어 실용적 사용 단계에 진입했다는 근거를 강화할 것이다. 타이틀 간 큰 차이는 호환성 작업이 원시 최적화보다 여전히 더 중요하다는 점을 시사할 것이다.

두 번째 신호는 Radeon RX 6000 카드에 대한 프로젝트의 약속된 확장이다. 현재 문서는 RDNA 2가 테스트 환경에서 Neural Rendering을 실행할 수 있다고 밝히지만, 여러 다른 기능은 여전히 빠져 있다.

RDNA 2에서 대부분의 제품군을 제공한다면 아키텍처 추상화가 최신 Radeon 설계를 넘어 확장된다는 점을 보여줄 것이다. 또한 AMD의 최신 공식 스택을 통해 조만간 제공될 가능성이 낮은 기능에 대규모 설치 기반이 접근할 수 있게 될 것이다.

이 모듈들을 확장하지 못한다면 “3세대”라는 프레이밍은 약화될 것이다. 완전한 제품군은 RDNA 3와 RDNA 4에 집중되고, RX 6000은 제한적인 실험 대상에 머물게 된다.

세 번째 신호는 GPU 벤더들의 대응이다. AMD는 Redstone 제공 속도를 높이고, 구형 하드웨어 지원을 넓히거나, 호환 가능한 FSR 통합을 갖춘 게임을 위한 드라이버 수준의 업그레이드 경로를 개선할 수 있다.

Nvidia는 프로젝트를 그대로 둘 수도 있고, 라이브러리 동작을 바꾸거나, 지원되는 GeForce 구성 외에서 모델 파일을 어떻게 사용할 수 있는지 명확히 할 수도 있다. 의도치 않게 모드를 깨뜨리는 기술 업데이트조차, 이 프로젝트가 Nvidia의 릴리스 주기에 얼마나 의존하는지를 드러낼 것이다.

게임 개발자도 이 신호의 일부를 구성한다. 더 표준화된 모션, 깊이, 노출, 레이 트레이싱 입력은 재구성 기술을 더 쉽게 교환할 수 있게 할 것이다. 더 엄격한 검증이나 안티탬퍼 시스템은 반대 방향으로 작용할 것이다.

가장 가능성 높은 단기적 결과는 완전한 동등성도, 즉각적인 실패도 아니다. AMD에서의 DLSS-NR은 원클릭 수준의 안정성을 기대하는 구매자에게는 부적합한 채로 남더라도, 매니아에게 유용한 도구가 될 수 있다.

그럼에도 이는 중요하다. 모더들은 래퍼를 만들고, 라이브러리를 교체하며, 벤더가 제품 세대별로 제한한 옵션을 노출함으로써 그래픽 기능의 실용적인 수명을 거듭 확장해 왔다.

버전 0.8.0은 Radeon 중심의 관리자 하나에 네 가지 핵심 기술을 담아 한 단계 더 나아간다. 최종 경험이 여전히 하드웨어에 좌우되더라도, 최신 그래픽 스택의 일부가 본래 의도된 벤더 경로에서 분리될 수 있음을 보여준다.

Radeon 사용자에게 실질적인 질문은 간단하다. 본래 실행되도록 설계되지 않은 렌더링 기능에 접근하기 위해 공식 지원과 예측 가능한 호환성을 포기할 것인가? AMD에서의 DLSS 5를 흥미로운 실험 이상의 것으로 받아들이기 전, 향후 벤치마크 결과, RDNA 2 기능 목록, 그리고 벤더 업데이트를 지켜볼 필요가 있다.