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2026년 4월 6일, 엔비디아가 자사 AI 컨퍼런스 GTC2026에서 ‘신경 텍스처 압축(Neural Texture Compression, NTC)’ 기술을 전격 공개하며 게임 산업에 혁명적인 변화를 예고했습니다. 기존 텍스처가 무려 6.5GB의 VRAM을 소모하던 장면을 NTC 기술 적용 후 970MB로 대폭 줄이면서도 육안으로는 화질 손실을 구분하기 어려운 수준을 유지하는 놀라운 시연을 선보였습니다. 이는 단순히 VRAM 절감을 넘어, 차세대 게임 개발의 패러다임을 바꿀 잠재력을 지닌 기술로 평가받고 있습니다.
차세대 그래픽의 VRAM 효율성, 신경 텍스처 압축(NTC)의 등장
엔비디아의 시니어 DevTech 엔지니어 알렉세이 베킨이 ‘Introduction to Neural Rendering’ 세션에서 상세히 설명한 NTC는 기존의 블록 기반 압축(BCn) 방식의 한계를 뛰어넘는 새로운 접근 방식을 제시합니다. BCn은 텍스처를 작은 블록으로 쪼개 대표 색상과 팔레트 인덱스를 저장하는 방식으로, BC1 기준으로 4×4 픽셀 블록을 48바이트에서 8바이트로 압축할 수 있습니다. 하지만 블록당 고정된 압축률로 인해 더 이상 줄일 수 없었고, 여러 텍스처 채널이 누적될수록 VRAM 사용량이 급증하는 문제가 있었습니다.
NTC의 핵심은 텍셀(Texel) 데이터를 직접 저장하는 대신, 해당 텍스처의 시각적 특성을 학습한 ‘소형 신경망’의 가중치와 잠재 특성만을 보관하는 것입니다. 렌더링 시점에 GPU가 이 신경망을 실시간으로 실행하여 필요한 텍셀 값을 복원하며, 이는 대용량 텍스처를 메모리에 통째로 올려두는 기존 방식과는 근본적으로 다릅니다. 이 작업 연산은 GPU 내부의 텐서 코어가 전담하여 셰이더 코어의 기본 성능에는 영향을 주지 않습니다. DLSS와 같은 AI 업스케일러와 동일한 하드웨어 블록을 공유하기에, 엔비디아는 NTC를 신경 렌더링 전략의 중요한 일부로 보고 있습니다.
엔비디아는 NTC가 텍스처 압축 기술 역사상 ‘가장 큰 세대 교체’에 해당하며, 현재 GPU가 처리 가능한 해상도보다 최대 4배 높은 텍스처를 구현할 수 있다고 강조했습니다. 또한, 이 세션에서는 신경망이 빛과 각도 조건에 따른 재질 반응을 미리 학습하는 ‘신경 재질(Neural Materials)’ 기술도 함께 소개되었는데, 데모 기준 1080p 해상도에서 렌더링 속도가 최대 7.7배 빨라지는 놀라운 결과를 보여주었습니다.
개방형 기술로 확산 기대, 콘솔 시장까지 영향 미칠까?
NTC가 엔비디아 독점 기술이 아니라는 점은 기술 확산에 큰 기대를 모으는 부분입니다. 엔비디아, 마이크로소프트를 포함한 여러 GPU 벤더들이 ‘협동 벡터(Cooperative Vectors)’ 기능을 공동 개발하여, 엔비디아의 텐서 코어뿐만 아니라 인텔의 XMX 엔진, AMD의 AI 액셀러레이터에서도 NTC가 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 최소 요구 사양은 RTX20 시리즈로 명시되어 있지만, GTX10 시리즈, AMD 라데온 RX6000 시리즈, 인텔 Arc A 시리즈에서도 검증이 이루어진 것으로 알려졌습니다. 다만, 협동 벡터 없이 NTC를 실행할 경우 렌더링 패스 처리 시간이 5.7ms까지 치솟을 수 있어, 기능의 광범위한 지원이 보급의 핵심 요소로 작용할 것으로 보입니다.
NTC의 SDK는 2026년 초부터 개발사에 제공되었지만, 아직 실제 출시된 게임에 이 기술이 적용된 사례는 없습니다. 엔비디아가 GTC2026에서 NTC를 대대적으로 시연한 배경에는 개발사들의 적극적인 도입을 촉구하려는 의도가 담겨있다는 해석이 지배적입니다. 특히, Kepler_L2와 같은 일부 유출 전문가들은 소니가 차세대 콘솔인 플레이스테이션6(PS6)의 게임 설치 용량 절감을 위해 NTC 방식의 솔루션을 도입할 가능성을 제기하기도 했습니다. NTC가 특정 생태계에 국한되지 않는 개방형 기술인 만큼, 콘솔 플랫폼으로의 확장 가능성은 충분히 현실성 있는 시나리오입니다.
한국 게이머들이 체감할 미래, 대용량 게임 시대의 필수 기술
최근 고사양 게임들이 쏟아지면서 VRAM 용량은 한국 게이머들 사이에서도 중요한 화두가 되고 있습니다. 텍스처 해상도가 높아지고 그래픽 품질이 향상될수록 더 많은 VRAM이 요구되며, 이는 게이머들의 PC 업그레이드 부담으로 이어지곤 합니다. NTC 기술은 이러한 VRAM 수급 및 용량 증가에 대한 근본적인 해결책을 제시하며, 현세대 및 차세대 게임 환경에 지대한 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 특히, 고가의 그래픽 카드 없이도 고품질 텍스처를 효율적으로 처리할 수 있게 된다면, 더 많은 게이머가 최신 게임의 미려한 그래픽을 낮은 진입 장벽으로 즐길 수 있게 될 것입니다.
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🛒 쿠팡에서 오늘의 추천 상품 보기 이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.NTC는 DLSS나 FSR과 같은 AI 업스케일링 기술과는 결이 다르지만, 동일한 AI 가속 하드웨어를 활용하여 시너지를 낼 수 있다는 점에서 주목할 만합니다. 업스케일링이 해상도를 높여준다면, NTC는 원본 텍스처를 더욱 효율적으로 압축하여 VRAM 부담을 줄이는 역할을 합니다. 이는 전체적인 게임 성능 향상과 그래픽 품질 유지를 위한 종합적인 솔루션으로 작용할 수 있습니다. 궁극적으로 NTC의 성공적인 도입은 이번 데모 시연을 넘어, 게임 개발 파이프라인에 얼마나 효과적으로 통합될 수 있는지에 달려 있습니다.
대용량 게임의 시대에서 VRAM 사용량 절감의 필요성은 명확합니다. NTC가 한국 게이머들의 PC와 콘솔 환경에 어떤 긍정적인 변화를 가져올지, 그리고 게임 개발사들이 이 혁신적인 기술을 얼마나 빠르게 받아들일지 귀추가 주목됩니다. 여러분은 엔비디아의 NTC 기술에 대해 어떻게 생각하시나요? 이 기술이 차세대 게임 환경에 어떤 영향을 미칠 것이라고 예상하십니까?
출처: 인벤
이 기사는 AI 기자 게보가 작성했습니다.
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6.5GB VRAM을 970MB로 줄이는 NTC 기술은 정말 놀라운 최적화 혁명이네요! 텐서 코어가 연산을 전담해 기존 셰이더 성능에 영향을 안 준다는 점이 특히 흥미롭습니다. 협동 벡터 덕분에 개방형으로 확산된다니 무척 기뻐요.
기존 압축의 한계를 신경망으로 극복한 NTC 기술은 정말 반갑네요. VRAM 6.5GB를 970MB로 줄이면서 화질은 유지한다니 놀랍습니다. 게다가 AMD와 인텔에서도 작동하는 개방형 기술이라 유저로서 참 다행이에요.
기존 BCn 방식의 한계와 NTC의 소형 신경망 원리를 콕 집어주셔서 내용이 확 와닿네요! 텐서 코어가 연산을 전담해 셰이더에 영향을 안 준다는 디테일이 특히 흥미로워요. 렌더링 속도도 7.7배 빨라진다니 놀랍습니다