게이밍에서 AI까지 다재다능한 엔비디아 ‘지포스 RTX 40 슈퍼’ [2024 기대주]

PC 업계에서는 매년 성능이 향상된 신제품이 나오지만, 2024년의 변화는 단순한 ‘성능’만이 아니다. 올해 PC 업계 전반에서 변화의 핵심은 ‘인공지능(AI)’으로, 하드웨어와 소프트웨어 변화 모두에 ‘AI’로 인한 큰 변화가 기대된다. 이미 PC의 중심인 중앙처리장치(CPU)에는 예전처럼 코어당 성능을 높이고 코어 수를 늘리는 성능 향상을 넘어, AI 성능 향상을 위해 그래픽처리장치(GPU) 성능 강화와 신경망처리장치(NPU)의 장착이 주목받고 있다.

데스크톱 PC에 있어 AI 시대로의 변화는 노트북 시장보다는 조금 더 보수적이다. 프로세서 수준에서의 변화로 시스템 구성 근간이 바뀌는 노트북과 비교해, 데스크톱 PC의 AI 시대에 대한 준비는 기존의 강점인 여유로운 성능 측면을 더 적극적으로 활용하는 모습이다. 특히, 게이밍을 위한 고성능 그래픽과 AI에 있어 GPU의 중요성이 강조되고 있다. 더 높은 성능의 GPU는 AI 성능을 높이고, AI 기술이 GPU의 성능을 높이는 선순환 구조를 만든다.

엔비디아의 ‘지포스 RTX’ 시리즈 GPU는 게이밍 PC를 위한 외장 그래픽 시장에서 절대적인 영향력을 보여주는 제품군이다. 지난 해가 ‘RTX 40 시리즈’의 해였다면, 올해는 ‘RTX 40 슈퍼’의 해가 될 것으로 기대된다. 새로운 ‘RTX 40 슈퍼’ 시리즈는 이전 세대와 같은 ‘에이다 러브레이스(Ada Lovelace)’ 아키텍처를 기반으로 하지만, 기존 RTX 40 시리즈 대비 쿠다 코어나 메모리 용량이 늘어나 더 높은 성능을 제공한다.

CES 2024를 통해 소개된 엔비디아의 지포스 RTX 40 슈퍼 시리즈 데스크톱 GPU는 ‘RTX 4080 슈퍼’, ‘RTX 4070 Ti 슈퍼’, ‘RTX 4070 슈퍼’ 등 3 종이다.

이 중 ‘지포스 RTX 4080 슈퍼’와 ‘지포스 RTX 4070 Ti 슈퍼’는 각각 기존 ‘지포스 RTX 4080’, ‘지포스 RTX 4070 Ti’를 대체한다. 그리고 ‘지포스 RTX 4070 슈퍼’는 기존의 ‘지포스 RTX 4070’ 위치를 대체하고, 지포스 RTX 4070은 가격을 조정해 지포스 RTX 4070 슈퍼의 아래에 위치한다. 

‘지포스 RTX 40 슈퍼’ 시리즈는 전반적으로 기존 제품 대비 쿠다 코어 수가 늘어나 ‘상위 모델’의 느낌을 주는 점이 인상적이다. 특히 ‘지포스 RTX 4070 Ti 슈퍼’는 기존 ‘지포스 RTX 4070 Ti’에서 아쉬움이 느껴지던 메모리 구성이 대폭 보강된 점이 눈에 띈다.

엔비디아는 이 새로운 ‘지포스 RTX 40 슈퍼’ 시리즈 모델들이 이제 이전 세대인 ‘지포스 RTX 30 시리즈’의 모든 제품들을 성능으로 넘어선 만큼, 차세대 게이밍 환경을 위한 업그레이드의 기회가 왔다는 점을 강조한다.

지포스 RTX 40 시리즈에 사용하는 ‘에이다 러브레이스’ 아키텍처는 이전 세대 대비 최대 두 배 성능과 전력 효율성을 제공하는 새로운 스트리밍 멀티프로세서와 함께, 4세대 텐서 코어와 3세대 RT 코어 또한 이전 세대 대비 최대 두 배의 성능을 제공하는 것이 특징이다. 특히 4세대 텐서 코어는 DLSS(Deep Learning Super Sampling) 3 기술과 함께 기존 방식의 렌더링 대비 최대 4배의 성능 향상을 제공할 수 있다. 이와 함께, 지포스 RTX 40 시리즈 GPU에서는 AV1 코덱을 사용한 영상 콘텐츠 처리를 하드웨어 수준에서 가속할 수 있다.

지포스 RTX 40 슈퍼 시리즈 중 가장 높은 성능을 가진 제품은 ‘지포스 RTX 4080 슈퍼’로, 기존 ‘지포스 RTX 4080’보다 성능이 조금 더 높아졌다.

지포스 RTX 4080 슈퍼의 쿠다(CUDA) 코어 수는 1만240개로, 기존 RTX 4080의 9728개보다 5% 가량 더 많고, 동작 속도는 부스트 클럭이 2.55GHz로 높아졌다. 메모리 용량과 인터페이스는 동일하며, 전력 소비량은 전체 그래픽 전력 수준은 320W로 동일하지만 평균 게이밍 전력은 소폭 낮아졌다. 1월 31일(미국시각 기준)부터 판매하며, 권장 가격은 999달러(한화 약 131만원)다.

연산 성능 기준, 아키텍처가 같은 RTX 4080 슈퍼와 RTX 4080의 성능 차이는 쿠다 코어 규모와 비슷한 7% 정도다. 하지만 이전 세대와 비교하면 그 차이가 급격히 크게 보인다. 지포스 RTX 3080과 비교하면, 지포스 RTX 4080 슈퍼는 쉐이더 코어 성능에서 73%, 레이 트레이싱에서는 108% 더 뛰어난 성능을 보이며, 텐서 코어 성능에서는 3.5배의 성능 차이가 나타난다. 지포스 RTX 3090 Ti와 비교해도 지포스 RTX 4080 슈퍼가 모든 면에서 더 높은 연산 성능을 제공하며, 특히 ‘텐서 코어’ 성능에서는 2.6배가 넘는 성능 차이를 보인다.

지포스 RTX 4080 슈퍼는 ‘4K 해상도’와 ‘풀 레이트레이싱’ 게이밍을 위한 2024년형 게이밍 PC에서 가장 좋은 선택이다. 특히 RTX 40 시리즈가 지원하는 DLSS 3의 프레임 생성 기능은 이 기능이 없는 이전 세대 대비 더 큰 성능 향상을 지원한다. 지포스 RTX 4080 슈퍼는 DLSS 3의 프레임 생성 기능이 없어도 RTX 3080 Ti보다 1.4배 빠르고, DLSS 3 프레임 생성 기능을 사용하면 이 차이는 두 배까지 벌어진다. 또한 생성형 AI 워크로드에서도 지포스 RTX 4080 슈퍼는 RTX 3080 Ti보다 비디오에서는 1.5배 이상, 이미지는 1.7배 빠르다.

‘지포스 RTX 4070 Ti 슈퍼’는 지포스 RTX 40 슈퍼 시리즈 중 변화의 폭이 가장 큰 모델이라 할 만 하다.

지포스 RTX 4070 Ti 슈퍼의 쿠다 코어 수는 기존 지포스 RTX 4070 Ti의 7680개보다 10% 정도 늘어난 8448개다. 메모리 구성에서는 기존 지포스 RTX 4070 Ti가 192비트 인터페이스 폭의 12GB GDDR6X를 사용했던 대 비해, 지포스 RTX 4070 Ti 슈퍼는 256비트 인터페이스 폭의 16GB GDDR6X 메모리를 사용하는 점이 큰 특징이다. 1440p(2560x1440) 144Hz 이상의 게이밍 환경에도 최적화됐다. 1월 24일(미국시각 기준)부터 799달러(한화 약 105만원)에 판매될 예정이다.

지포스 RTX 4070 Ti 슈퍼는 기존 지포스 RTX 4070 Ti 대비 10% 정도 높은 연산 성능을 제공한다. 이전 세대인 지포스 RTX 3070 Ti와 비교하면, 쉐이더 코어 성능은 2.2배, 레이 트레이싱 코어 성능은 2.37배, 텐서 코어 성능은 4.05배 차이를 보인다. 이에 지포스 RTX 4070 Ti 슈퍼는 지포스 RTX 3070 Ti 대비,  DLSS 없이도 1.6배, DLSS 3를 사용하면 2.5배의 성능을 제공한다. 이전 세대의 최상위 모델인 ‘지포스 RTX 3090 Ti’와 비교해도 레이 트레이싱 코어 성능은 31%, 텐서 코어 성능은 2.2배 높다. 

‘지포스 RTX 4070 슈퍼’는 기존 지포스 RTX 4070보다 20% 더 많은 쿠다 코어를 탑재해 성능이 제법 높아진 것이 특징이다. 지포스 RTX 4070 슈퍼의 쿠다 코어 수는 7168개로, 지포스 RTX 4070의 5888개보다는 21.7% 정도 많고, 지포스 RTX 4070 Ti 보다는 7% 정도 적은 수준이다. 메모리는 기존의 지포스 RTX 4070과 동일한 수준인 192비트 버스 폭의 12GB GDDR6X를 사용한다.

지포스 RTX 4070 슈퍼 지포스 RTX 4070보다 쉐이더 코어는 24%, 레이 트레이싱 코어와 텐서 코어는 22% 정도 높은 성능을 갖췄다. 이전 세대와 비교하면, 지포스 RTX 4070 슈퍼는 이전 세대의 플래그십 모델인 ‘지포스 RTX 3090’과 동급의 쉐이더 코어 성능을 갖추고 있지만, 레이 트레이싱 코어 성능은 17%, 텐서 코어 성능은 두 배 가량 더 높다. 실제 게이밍 성능에서도 RTX 4070 슈퍼는 더 적은 전력으로도 RTX 3090보다 소폭 빠르며, DLSS 3를 사용하면 1.5배 더 높은 성능을 낸다.

2024년 PC 시장의 중요한 변화로 ‘AI PC’가 꼽히지만, 예상보다 많은 AI 기술을 이미 PC에서 사용하고 있다. 대표적인 것이 고해상도 게이밍에서 성능을 높이는 ‘DLSS’로, 실제 게임의 그래픽 처리는 낮은 해상도에서 진행하고, 이를 딥러닝 기술로 업스케일링해 성능을 높인다. 이 때 사용하는 딥러닝 모델은 엔비디아가 슈퍼컴퓨터로 사전 훈련해 드라이버를 통해 제공하고, 게임이 GPU를 통해 이를 활용하는 가장 전형적인 ‘온디바이스 AI’의 활용 형태다.

지포스 RTX 40 시리즈부터 지원하는 ‘DLSS 3’ 기술의 가장 큰 특징은 ‘프레임 생성’ 기능이다. ‘DLSS 2’까지는 낮은 해상도에서 처리된 그래픽의 업스케일링만 수행했지만, DLSS 3의 프레임 생성 기술은 기존에 만들어진 그래픽 프레임 사이에 들어갈 프레임을 ‘생성’한다. 이 때, 크게는 우리가 눈으로 보게 되는 그래픽의 80% 이상이 AI로 만들어지는 셈이다. 이전 세대 대비 크게 향상된 텐서 코어 성능과 DLSS 3 기술의 조합은 이를 활용하는 게임에서 세대간 큰 성능 차이를 만들어 낸다.

최신 ‘DLSS 3.5’ 기술에서 선보인 ‘DLSS 광선 재구성(Ray Reconstruction)’ 기술은 GPU에 큰 부담을 주는 레이 트레이싱 기술의 성능을 최적화하는 기술이다. 이 기술은 AI 기술을 활용해 레이 트레이싱 장면을 위한 추가 픽셀을 생성, 레이 트레이싱에서의 이미지 품질을 향상시킨다. 이 기술은 지포스 RTX 40 시리즈 뿐만 아니라 모든 지포스 RTX 시리즈 그래픽카드에서 사용할 수 있다. 

이미 ‘지포스 RTX’ 기반 생태계는 1억 개의 GPU와 500개 이상의 게임과 앱이 포함되어 있으며, 점점 그 영역이 넓어지고 있다. CES 2024에서도 14개의 새로운 RTX 타이틀이 발표됐다. 그 중 프레임 제너레이션 기능이 포함된 엔비디아 DLSS 3는 ‘호라이즌 포비든 웨스트(Horizon Forbidden West)’, ‘팍스 데이(Pax Dei)’, ‘드래곤즈 도그마 2(Dragon's Dogma 2)’를 포함해 12개 타이틀이 프레임 생성 기능이 포함된 DLSS 3 기술을 사용한다. 이와 함께, 블리자드의 ‘디아블로 4’에는 3월에 RTX 레이 트레이싱이 적용될 예정이다.

AI 기술은 게임에서 사람과 게임 속 세계와의 관계 또한 바꾸고 있다. 지금까지의 게임들은 미리 만들어진 세계였지만, 생성형 AI 기술은 이 세계를 플레이어의 움직임에 따라 실시간으로 ‘생성’할 수 있게 바꾸고 있다. 생성형 AI를 통해 디지털 아바타에 생동감을 불어넣을 수 있는 엔비디아의 ACE(Avatar Cloud Engine)는 클라우드 또는 PC에서 로컬로 실행될 수 있다. CES 2024에서는 오디오투페이스(Audio2Face)와 엔비디아 리바 자동 음성 인식(Riva Automatic Speech Recognition)을 위한 ‘ACE 마이크로서비스’가 선보였다.

엔비디아의 ‘ACE’는 게임 안에서 플레이어의 활동에 따라 ‘NPC(Non-Player Character)를 자동 생성할 수 있다. 이 때, 게이머가 게임에 입력하는 목소리 등이 텍스트로 변환돼 NPC에 전달되고, NPC가 거대언어모델(LLM)을 기반으로 이에 응답하며, 응답은 음성 변환과 비주얼 생성으로 표현된다. 이 과정은 로컬 PC에서 모두 이루어질 수도 있지만, 일부 과정을 클라우드에서 처리할 수도 있다. 한편, 이미 이 기술은 카리스마.AI(Charisma.AI), 인월드(Inworld), 미호요(miHoYo), 넷이즈게임즈(NetEase Games), 아워팜(Ourpalm), 텐센트(Tencent), 유비소프트(Ubisoft) 등이 도입을 발표했다.

엔비디아의 ‘RTX 리믹스(Remix)’는 낮은 해상도 기준으로 만들어진 고전 게임들을 4K 고해상도와 DLSS, 레이 트레이싱 등 최신 기술을 활용할 수 있도록 리마스터링 할 수 있는 방법을 제공한다. 특히 이 ‘RTX 리믹스’의 생성형 AI 텍스처 툴은 저해상도 텍스처를 고품질로 전환할 수 있게 돕는다. ‘RTX 리믹스’는 ‘포탈 위드 RTX(Portal with RTX)’와 모더 메이드 ‘포탈: 프렐류드 RTX(Portal: Prelude RTX)’를 비롯해 오비폴드 스튜디오(Orbifold Studios)의 ‘하프라이프 2 RTX: RTX 리믹스 프로젝트(Half-Life 2 RTX: An RTX Remix Project)’에 활용되고 있다.

이제 ‘지포스 RTX’ 생태계는 AI 시대를 맞아 ‘생성형 AI’ 영역에까지 본격적으로 확장될 예정이다. 이미 생성형 AI의 훈련에 있어서는 엔비디아의 데이터센터용 GPU가 ‘필수’로 인식되고 있으며, 이를 사용하는 데 있어서도 엔비디아의 GPU는 하드웨어 성능과 소프트웨어 지원 모두에서 앞선 위치에 있다. PC용 최신 CPU에 탑재되는 NPU 대비, 엔비디아의 GPU는 수십 배 높은 AI 처리량을 제공할 수 있다.

소프트웨어 최적화 측면에서는, 인기 모델과 프레임워크에서 최적화된 성능을 제공하는 소프트웨어 업데이트를 지속적으로 제공하고 있다. 이미 지난 10월 엔비디아는 윈도용 텐서RT-LLM 라이브러리를 선보이고, 지포스 RTX GPU가 장착된 PC에서 라마2(Llama 2), 미스트랄(Mistral)과 같은 LLM의 성능을 최대 5배까지 높인 바 있다. 

또한 엔비디아는 ‘스테이블 디퓨전 XL(Stable Diffusion XL)’의 텐서 RT(TensorRT) 가속으로, 스테이블 디퓨전 XL 터보나 LCM-LoRA(Latent Consistency Model- Low-Rank Adaptation)에서 최대 60%까지 성능을 향상시켰다고 발표했다.

최신 대규모언어모델(LLM)의 추론 성능을 최적화하는 오픈소스 라이브러리인 ‘텐서 RT-LLM’과, 이를 활용해 사용자들이 자신의 메모, 문서, 기타 콘텐츠와 상호 작용할 수 있게 지원하는 ‘챗 위드 RTX’ 도 눈에 띄는 부분이다. 챗 위드 RTX 플레이그라운드를 사용하면 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 RAG(retrieval-augmented generation)를 통해 다양한 데이터에 RTX로 가속된 LLM을 연결할 수 있다.

엔비디아의 ‘AI 워크벤치’는 소프트웨어 개발자가 PC 수준의 환경에서도 사전 학습된 생성형 AI 모델과 LLM을 빠르게 활용할 수 있게 돕는다. 이를 통해, ‘허깅페이스’나 ‘깃허브’, ‘엔비디아 NGC’ 등의 인기 리포지터리에 간편하게 접근하고 프로젝트를 쉽게 재현, 협업, 마이그레이션 할 수 있는 간소화된 사용자 인터페이스도 제공한다. 또한 이 ‘AI 워크벤치’를 활용한 프로젝트는 PC나 워크스테이션, 데이터센터와 클라우드 등 다양한 환경으로 확장, 이동할 수 있다.

콘텐츠 제작 환경에서도 GPU는 중요한 역할을 한다. 특히 영상 콘텐츠를 다루는 데 있어, 최신 영상 편집 소프트웨어 환경에서는 GPU를 이용해 필터 등의 적용 성능을 높이고, GPU에 포함된 하드웨어 가속기로 실시간 프리뷰와 인코딩 환경을 제공한다. 최신 작업 환경에서 활용하는 ‘생성형 AI’ 기술 또한 주로 GPU를 이용한다. 이에, 최신 GPU가 장착된 PC는 CPU 기반으로 작업하는 구형 PC 대비 수 배 이상의 성능과 작업 효율을 제공하며, 4K 급 이상의 환경도 현실적으로 쉽게 다룰 수 있는 시대를 열었다. 

지포스 RTX 시리즈 그래픽카드를 사용하는 스트리머들은 그래픽카드에 포함된 하드웨어 인코더를 통해 고화질의 콘텐츠를 성능 부담 없이 송출할 수 있다. 특히 지포스 RTX 40 시리즈는 ‘AV1’ 코덱의 하드웨어 인코더를 탑재해 성능 부담 없이 높은 품질의 스트리밍을 이전 세대 대비 크게는 40%까지 더 적은 네트워크 대역폭으로도 할 수 있다. 새로운 지포스 RTX 40 슈퍼 그래픽카드는 스트리머의 경쟁력 또한 높여줄 수 있는 것이다.

스트리머의 경쟁력 강화 측면에서 엔비디아는 트위치, OBS와의 협력으로 모든 RTX GPU가 지원하는 ‘인핸스드 브로드캐스팅(Enhanced Broadcasting)을 발표했다. 이 새로운 기능은 스트리머가 방송을 최대 5개의 서로 다른 해상도와 화질로 트위치에 전송할 수 있어 각 시청자들에 좀 더 최적화된 시청 경험을 제공할 수 있다. 또한 트위치는 지포스 RTX 40 시리즈 GPU를 위한 4K 해상도와 AV1 코덱 기반 송출도 지원할 계획이다. 이를 통해 지포스 RTX 40 시리즈 GPU를 사용하는 스트리머들의 경쟁력은 더 높아질 것으로 기대된다.

권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com