기본 콘텐츠로 건너뛰기

엔비디아 지포스 RTX 5000 시리즈 발표

 




(출처: 엔비디아)

엔비디아가 CES 2025 행사를 통해 지포스 5000 시리즈를 공개했습니다. 기본적으로 TSMC의 4nm (4NP) 공정을 이용하는 만큼 새로운 연산 유닛을 대거 추가해 성능을 높이긴 어려운 상황이라 발표 전부터 아마도 DLSS와 같은 AI 기능에 좀 더 집중하지 않겠냐는 추측이 있었습니다. 그래도 아무튼 같은 미세 공정에 이것 저것 더 넣어야 하는 상황이라 결국은 칩이 더 커지고 발열이나 전력 소모도 더 늘어나지 않겠느냐는 우려도 있었습니다. 그리고 무엇보다 가격이 더 오르지 않겠냐는 걱정이 있었습니다.

이와 같은 걱정은 사실이 됐습니다. 본래 999달러에서 시작한 최고급 라인업이 점점 가격이 올라 4090에서는 1599달러가 되더니 이제 5090의 가격은 1999달러에 달해 2000달러 고지를 정복한 셈이 됐습니다. 다음에는 3000달러가 되더라도 이상할 것이 없는 상황이 온 것입니다.

대신 엔비디아는 DLSS4를 적용한 5000 번대 제품이 4000번대 제품보다 적용시 월등히 성능이 뛰어나 RTX 5070가 RTX 4090의 1/3에 가까운 가격과 절반 정도의 전력 소모로 같은 성능을 제공할 수 있다고 주장했습니다.










(5000시리즈 스펙 비교. 출처: 탐스하드웨어)

하지만 실제로 기본 스펙을 보면 이것은 DLSS4를 적극 활용한 결과로 해석할 수 있습니다. 기본적으로 RTX 5070의 SM 유닛은 48개로 4090의 128개보다 현저히 작으며 FP32 기준 연산 능력도 31TFLOPS로 4070의 29TFLOPS보다 높지만, 4090의 83TFLOPS 보다 낮습니다. 여기에 메모리 용량도 12GB로 절반 수준에 불과합니다. 따라서 DLSS4의 보정 효과를 빼면 5070의 성능은 4070보다 약간 빠른 수준에 그칠 것입니다.

대신 그렇기 때문에 엔비디아는 DLSS4 같은 인공지능 기능에 최선을 다한 것으로 보입니다. DLSS4 자체는 이전 버전의 지포스 그래픽 카드에도 적용되지만, 5000 시리즈에서만 사용할 수 있는 핵심 기능은 바로 다중 프레임 생성 기능(multi frame generator) 입니다. 기존의 프레임 생성 기능에 더해 최대 3개의 프레임을 매번 새롭게 만들어내 5090에서 4K 240프레임 RTX 영상을 구현할 수 있습니다.












(DLSS4. 출처: 엔비디아)

(4K + Full RT on + DLSS 4.0를 적용한 오공 게임 플레이 영상)

(DLSS 4 | New Multi Frame Gen & Everything Enhanced)

RTX 5000 번대는 사실상 DLSS4 지원을 가장 중요한 무기로 삼은 것으로 보이지만, 다른 기능도 소소하게 추가됐습니다. 그 가운데 1초 이하의 짧은 시간에 게임의 승패가 갈리는 FPS나 레이싱 게임 유저를 위한 리플렉스 2 (Reflex 2) 기능이 있습니다.

리플렉스 기능은 마우스에서 CPU로, CPU에서 GPU로, 그리고 화면에서 다시 게이머로 연결되는 과정의 지연 시간을 줄이기 위해 CPU가 앞서 실행되는 것을 막고 정해진 시간에 맞게 작업을 진행해서 대기 시간을 단축시킨 기술이었습니다.

리플렉스 2는 여기서 한 걸음 더 나아가 마우스 입력을 기반으로 렌더링 후 프레임을 업데이트해 플레이어가 조준 작업을 더 빨리 완료할 수 있게 도와줍니다. 따라서 단순히 더 많은 프레임을 뿌려주는 것만이 아니라 더 빠르게 반응하게 만들어 체감 속도를 높일 수 있습니다.

(리플렉스 2)

(리플렉스 2 시연 영상)












(출처 : 엔비디아)

이와 같은 기능을 바탕으로 엔비디아는 RTX 5000 시리즈의 성능이 이전 세대보다 훨씬 우수하다고 주장하고 있습니다. 다만 모든 게임에서 DLSS4를 지원하는 게 아닌 만큼 이 주장은 다소 가려 들을 필요가 있습니다. 물론 최신 게임의 상당수에서 이를 지원하고 있어 그 유용성에 대해서는 이제 의구심을 품을 필요가 없지만, 실제 성능은 그 정도 차이가 나는 게 아니라는 점 역시 확실합니다.

하지만 기본적으로 모든 그래픽은 가상의 눈속임이라고 봐도 무방하고 여기에 갖은 트릭을 넣어 실제처럼 보이게 하는 것이 기술의 발전이라고 할 수 있습니다. DLSS 지원 안하는 게임은 사실 오래전 나온 게임일 가능성이 높고 최신 그래픽 카드로 충분히 높은 사양으로 구동이 가능합니다. DLSS 지원하는 최신 게임에서만 빠르면 충분히 그 가치를 하는 셈이기 때문에 사실 소비자에게는 큰 문제가 없을 것입니다.

소비자에게 큰 문제는 바로 비싼 가격입니다. 이번애는 549달러의 보급형 (?) 모델인 RTX 5070도 같이 출시되면서 RTX 5070 Ti는 799달러, RTX 5080은 999달러로 출시됐습니다. 1999달러의 RTX 5090만 제외하면 합리적 가격이라고 생각이 드나 최근 환율 폭등으로 인해 체감 가격은 그렇지 않을 가능성이 커졌습니다. 실제로 공식 홈페이지에 아무리 생각해도 환율 + 세금을 포함해도 납득이 되지 않는 비싼 가격이 공시되었다가 삭제된 헤프닝도 발생했습니다. 계속 비싸지는 가격과 이제는 가치가 심하게 떨어진 원화 때문에 게이머이 느끼는 체감 물가는 이제 어느때보다 더 비쌉니다.

다만 그것과 별개로 이제 트랜지스터 집적도가 5090에서는 920억개로 늘어나 앞으로 1000억개가 넘는 소비자용 그래픽 카드의 시대가 멀지 않았다는 점을 느끼게 합니다.이러니 저러니 말은 많아도 결국 기술은 발전하게 되어 있고 5년, 10년이 지나면 세상은 이제 몰라볼만큼 많은 것들이 바뀌게 된다는 것을 새삼 느끼게 됩니다.

참고

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announces-rtx-50-series-at-up-to-usd1-999

https://www.nvidia.com/ko-kr/geforce/graphics-cards/50-series/

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-geforce-rtx-5070-at-usd549-how-does-it-stack-up-to-the-previous-generation-rtx-4070

댓글

이 블로그의 인기 게시물

통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

 사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다.   문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다.  그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다.  사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다.  1. 입문자를 위한 책을 추천해달라  사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다...

9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson )  그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다.   이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠.   아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는  Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다.   강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다.   참고  https://phys.org/news/2018-01-te...

150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

  ( The katydid Prophalangopsis obscura has been lost since it was first collected, with new evidence suggesting cold areas of Northern India and Tibet may be the species' habitat. Credit: Charlie Woodrow, licensed under CC BY 4.0 ) ( The Museum's specimen of P. obscura is the only confirmed member of the species in existence. Image . Credit: The Trustees of the Natural History Museum, London )  과학자들이 1869년 처음 보고된 후 지금까지 소식이 끊긴 오래 전 희귀 곤충의 울음 소리를 재현하는데 성공했습니다. 프로팔랑곱시스 옵스큐라 ( Prophalangopsis obscura)는 이상한 이름만큼이나 이상한 곤충으로 매우 희귀한 메뚜기목 곤충입니다. 친척인 여치나 메뚜기와는 오래전 갈라진 독자 그룹으로 매우 큰 날개를 지니고 있으며 인도와 티벳의 고산 지대에 사는 것으로 보입니다.   유일한 표본은 수컷 성체로 2005년에 암컷으로 생각되는 2마리가 추가로 발견되긴 했으나 정확히 같은 종인지는 다소 미지수인 상태입니다. 현재까지 확실한 표본은 수컷 성체 한 마리가 전부인 미스터리 곤충인 셈입니다.   하지만 과학자들은 그 형태를 볼 때 이들 역시 울음 소리를 통해 짝짓기에서 암컷을 유인했을 것으로 보고 있습니다. 그런데 높은 고산 지대에서 먼 거리를 이동하는 곤충이기 때문에 낮은 피치의 울음 소리를 냈을 것으로 보입니다. 문제는 이런 소리는 암컷 만이 아니라 박쥐도 잘 듣는다는 것입니다. 사실 이들은 중생대 쥐라기 부터 존재했던 그룹으로 당시에는 박쥐가 없어 이런 방식이 잘 통했을 것입니다. 하지만...