Nvidia Broadcast 역시 새로운 AI 기반 기능 및 향상 사항을 추가할 예정입니다.
Nvidia RTX Blackwell 카드는 단순히 게이밍 전용이 아닙니다. 놀라운 이야기는 아니며, 이러한 경향은 2000년 초기 Quadro 카드부터 시작된 모든 Nvidia GPU 아키텍처가 보여온 바입니다. Nvidia GPU에 탑재된 전문 콘텐츠 크리에이터 기능은 비디오 및 사진 편집, 3D 렌더링, 오디오 등 다양한 분야를 아우르며 크게 향상되었습니다. Blackwell 아키텍처의 수많은 기능처럼, 최신 개발 사항 대부분은 AI를 통해 구동됩니다. 오늘 발표에서는 신경 렌더링(neural rendering) 및 DLSS 4, Blackwell RTX 아키텍처, Founders Edition 50 시리즈 카드, 게임용 생성형 AI 및 RTX AI PC, 그리고 Blackwell을 '제대로' 벤치마크하는 방법에 대한 최종 세션을 포함하여 다양한 Nvidia 발표 내용이 다뤄질 예정입니다. 관련하여 1월 8일 Nvidia의 에디터스 데이에서 진행된 모든 세션의 전체 슬라이드 덱을 배포했으니, 더 자세한 내용을 확인하시기 바랍니다.
AI와 머신러닝은 우리가 애플리케이션, 특히 콘텐츠 제작과 관련된 작업 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 과거 Photoshop 초기에는 컨텍스트 인식 채우기(context-aware fill) 기능이 종종 만족스럽지 않은 결과물(garbage blob)을 만들기도 했습니다. 하지만 지금은 몇 분 이상 걸리던 작업을 단 몇 초 만에 처리하는 필수적인 기능이 되었습니다. 이러한 개선세는 비디오 편집, 3D 렌더링, 게임 개발 분야에도 확산되고 있습니다. AI 이미지 생성의 경우, 새로 출시된 LLM 중 하나인 Flux가 대표적입니다. 이 모델은 기본적으로 제대로 구동하려면 24GB 그래픽 카드가 필요하지만, 낮은 VRAM 환경에서도 작동하도록 설계된 양자화 모델들도 존재합니다. 하지만 Blackwell에 네이티브 FP4 지원이 추가되면서, 양자화 모델은 VRAM 10GB만으로 작동할 뿐 아니라 성능도 대폭 향상되었습니다. 조건이 모두 같지는 않지만, Flux.dev를 기준으로 FP16 모드로 이미지를 생성하는 데 15초가 걸렸던 것과 비교해, FP4 모드를 사용할 때는 단 5초 만에 완성했습니다. (잠깐, RTX 4090의 FP8 모드는 어떻게 된 걸까요? 네, 여기 마케팅적 과장이 포함되어 있습니다...)
Nvidia가 선보인 또 다른 인상적인 데모는 3D 씬을 기반으로 한 이미지 생성 기능이었습니다. Blender를 활용해 기본적인 3D 환경을 구성한 후 텍스트 프롬프트를 제공하면, 생성형 AI가 깊이 맵(depth map)을 Flux와 결합하여 이미지를 출력하는 방식입니다. 여전히 보완할 점은 있었지만, AI LLM에게 힌트를 줄 3D 모델 배치가 가능한 기능은 원하는 결과물에 훨씬 근접한 이미지를 얻는 데 도움이 되었습니다. CES에서 시연된 라이브 블루프린트 데모는 다음 달에 공개될 예정입니다. 또한 Nvidia는 Blackwell의 비디오 엔진에 네이티브 4:2:2 비디오 코덱 지원을 추가했습니다. 많은 비디오 콘텐츠가 화질 문제로 알려진 4:2:0을 사용하지만, 이 개선으로 워크플로우가 개선됩니다. 이로써 작업의 효율성이 높아집니다.
한편, 이로 인한 체감되는 효과가 컸습니다. 3D 작업의 흐름이 매끄럽게 이어지면서 작업 효율성이 대폭 향상되었습니다.
한편, 3D 작업의 흐름이 매끄럽게 이어지면서 작업 효율성이 대폭 향상되었습니다.
이처럼 근본적인 아키텍처의 변화를 통해 작업의 흐름이 매끄럽게 이어지면서 작업 효율성이 대폭 향상되었습니다.
마지막으로, 더 높은 성능의 워크플로우를 통해 작업의 흐름이 매끄럽게 이어지면서 작업 효율성이 대폭 향상되었습니다.
한편, 3D 작업의 흐름이 매끄럽게 이어지면서 작업 효율성이 대폭 향상되었습니다.
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