딥 러닝 슈퍼 샘플링

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딥 러닝 슈퍼 샘플링
개발자엔비디아
발표일2019년 2월(7년 전)(2019-02)
안정화 버전
4.5 / 2026년 1월(9개월 전)(2026-01)
운영 체제마이크로소프트 윈도우
플랫폼엔비디아 RTX GPU, 닌텐도 스위치 2
종류이미지 스케일링, 위신호 제거, 프레임 생성
라이선스사유 소프트웨어
웹사이트nvidia.com/en-us/geforce/technologies/dlss/

딥 러닝 슈퍼 샘플링(deep learning super sampling, DLSS)은 엔비디아가 개발하여 다수의 비디오 게임에 적용된 실시간 딥 러닝 기반 이미지 개선 및 업스케일링 기술 제품군이다. 이 기술의 목표는 그래픽스 파이프라인의 대부분을 낮은 해상도에서 구동하여 성능을 높이고, 이를 기반으로 더 높은 해상도에서 렌더링한 것과 유사한 수준의 디테일을 가진 이미지를 추론해내는 것이다. 이를 통해 사용자의 설정에 따라 더 높은 그래픽 설정이나 프레임 레이트를 확보할 수 있다.

모든 세대의 DLSS는 지원되는 타이틀 내에서 엔비디아의 모든 RTX 브랜드 그래픽 카드에서 사용할 수 있다. 다만, 프레임 생성 기능은 RTX 40 시리즈 이상의 GPU에서만 지원되며, 멀티 프레임 생성 기능은 50 시리즈 GPU에서만 사용 가능하다.

역사

엔비디아는 2018년 9월 지포스 RTX 20 시리즈 GPU 출시 당시 DLSS를 핵심 기능으로 홍보했다. 당시 이 기술의 결과물은 배틀필드 V나 메트로 엑소더스와 같이 극히 일부 게임으로 제한되었는데, 이는 알고리즘이 각 게임마다 개별적으로 학습되어야 했으며 결과물도 단순 해상도 업스케일링보다 못한 경우가 많았기 때문이다. 2019년, 컨트롤은 광선 추적 기능과 함께 텐서 코어를 사용하지 않고 DLSS와 유사한 효과를 내는 이미지 처리 알고리즘을 탑재하여 출시되었다.

2020년 4월, 엔비디아는 장치 드라이버 버전 445.75와 함께 개선된 버전인 DLSS 2를 발표했다. DLSS 2.0은 컨트롤 및 울펜슈타인: 영블러드를 포함한 기존 게임들에 적용되었으며, 이후 언리얼 엔진 및 유니티와 같은 많은 신작 게임과 게임 엔진에 추가되었다. 당시 엔비디아는 다시 텐서 코어를 사용하며, AI가 각 게임마다 개별적으로 학습될 필요가 없다고 설명했다. DLSS라는 명칭을 공유함에도 불구하고, 두 세대는 큰 차이가 있으며 하위 호환성은 없다.

2025년 1월, 엔비디아는 DLSS를 지원하는 게임 및 앱이 540개 이상이며, 엔비디아 RTX 사용자 중 80% 이상이 DLSS를 활성화한다고 밝혔다. 2025년 3월 기준, 엔비디아에 따르면 DLSS 4를 지원하는 게임은 100개가 넘었다. 2025년 5월까지 125개 이상의 게임이 DLSS 4를 지원했다. DLSS를 사용하는 최초의 비디오 게임 콘솔인 닌텐도 스위치 2는 2025년 6월 5일에 출시되었다.

엔비디아는 CES 2026에서 DLSS 4.5를 발표했다. 2026년 1월, 엔비디아는 250개 이상의 게임과 애플리케이션이 멀티 프레임 생성을 지원한다고 밝혔다.

2026년 3월 16일, GTC 2026에서 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 경로 추적 기술에 기반하여 조명과 재질 표면을 최대 4K 해상도까지 현실적으로 향상시키면서도 개발자가 의도한 예술적 스타일을 유지하는 실시간 AI 모델인 DLSS 5를 발표했다. 이는 2026년 가을에 출시될 예정이다. 엔비디아는 자사 웹사이트 블로그를 통해 DLSS 5가 어쌔신 크리드 섀도우스, 델타 포스, 호그와트 레거시, 나라카: 블레이드포인트, 팬텀 블레이드 제로, 바이오하자드 레퀴엠, 스타필드, 엘더스크롤 4: 오블리비언 리마스터 등 여러 게임에서 지원될 예정이라고 알렸다. 당초 지포스 RTX 50 시리즈 전용 기능으로 기획되었으나, 엔비디아 대변인 라잘 마하라지는 2026년 9월 더 버지와의 인터뷰에서 추후 RTX 40 시리즈 GPU에서도 DLSS 5를 지원할 것이라고 밝혔다.

2026년 5월 31일, 엔비디아는 블로그 포스트를 통해 DLSS 4.5를 위한 Ray Reconstruction 업데이트 버전을 발표했으며, 같은 해 8월 모든 RTX GPU에 배포될 예정이라고 알렸다. 이 기술은 장면에 대한 공간 인식을 더욱 잘 내재화하고 움직임 및 조명 상태에 대한 엔진 데이터를 분석하여 더 선명하고 안정적이며 노이즈가 적은 이미지를 생성하도록 설계되었다. 2026년 8월 25일에 정식 출시되었다.

출시 타임라인

출시 출시일 주요 특징
1.0 2019년 2월 주로 공간 이미지 업스케일러 역할, 게임별 개별 학습 필요, 배틀필드 V 및 메트로 엑소더스 등에 포함
"1.9" (비공식 명칭) 2019년 8월 텐서 코어 대신 CUDA 셰이더 코어에서 구동되도록 개조된 DLSS 1.0, 컨트롤에 사용
2.0 2020년 4월 텐서 코어를 사용하는 TAAU의 AI 가속 형태, 범용적 학습 수행
3.0 2022년 9월 광학 흐름(Optical flow) 프레임 생성 알고리즘이 추가되어 렌더링된 프레임 사이의 프레임 생성(RTX 40 시리즈 GPU 전용)
3.5 2023년 9월 Ray Reconstruction 도입, 여러 디노이징 알고리즘을 DLSS 3보다 5배 많은 데이터로 학습된 단일 AI 모델로 대체
4.0 2025년 1월 멀티 프레임 생성, 트랜스포머 아키텍처 기반의 새로운 AI 모델, 프레임 안정성 향상, 메모리 사용량 감소 및 조명 디테일 증가
4.5 2026년 1월 동적 프레임 생성 및 향상된 트랜스포머 모델
5.0 2026년 가을 (계획) 경로 추적 기반의 AI 모델, 조명 및 재질 표면 강화

기술

DLSS 1

DLSS의 첫 번째 반복 모델은 합성곱 오토인코더 신경망에 의존하는 두 단계의 공간 이미지 업스케일러이다. 첫 번째 단계는 현재 프레임과 움직임 벡터를 사용하여 에지 향상 및 공간 위신호 제거를 수행하는 이미지 개선 네트워크이다. 두 번째 단계는 원본 저해상도 프레임을 사용하여 목표 출력 해상도로 업스케일링하는 이미지 업스케일링 단계이다. 단일 프레임만을 업스케일링에 사용하는 것은 신경망 자체가 고해상도 출력을 생성하기 위해 많은 새로운 정보를 생성해야 함을 의미하며, 이는 소스 콘텐츠와 스타일이 다른 나뭇잎과 같은 약간의 환각을 유발할 수 있다.

신경망은 각 게임별로 슈퍼샘플링을 통해 픽셀당 64개 샘플을 생성하여 "완벽한 프레임"과 해당 프레임의 움직임 벡터를 수집하는 방식으로 학습된다. 수집된 데이터는 가능한 한 포괄적이어야 하며 다양한 레벨, 시간대, 그래픽 설정, 해상도 등을 포함한다. 또한 학습 데이터의 일반화를 돕기 위해 회전, 색상 변경, 랜덤 노이즈 등과 같은 일반적인 데이터 증대 기법이 사용된다. 학습은 엔비디아의 Saturn V 슈퍼컴퓨터에서 수행된다.

이 첫 번째 반복 모델은 혼합된 평가를 받았는데, 많은 사용자가 종종 흐릿한 모습과 특정 상황에서의 글리치(아티팩트)를 비판했다. 이는 단일 프레임 입력만으로 신경망을 학습시켰기 때문에 모든 시나리오 및 에지 케이스에서 최적으로 작동할 수 없었던 것으로 보인다. 또한 엔비디아는 오토인코더 신경망이 피사계 심도와 모션 블러를 재현하는 능력을 학습할 수 있음을 입증했지만, 이 기능은 공개적으로 출시된 제품에 포함된 적이 없다.

DLSS 2

DLSS 2는 서브픽셀 지터링을 통해 이전 프레임의 데이터를 광범위하게 수집하여 세밀한 디테일을 표현하고 위신호를 줄이는 시간적 위신호 제거 업샘플링(TAAU) 구현체이다. DLSS 2가 수집하는 데이터에는 원본 저해상도 입력, 움직임 벡터, 깊이 버퍼, 노출/밝기 정보가 포함된다. 또한 DLSS에 의해 업샘플링되는 대신 100% 해상도에서 렌더링되는 단순 TAA 구현체로도 사용될 수 있으며, 엔비디아는 이를 딥 러닝 안티에일리어싱(DLAA)으로 브랜딩하고 있다.

TAA(U)는 많은 현대 비디오 게임 및 게임 엔진에서 사용되지만, 모든 이전 구현체는 고스팅 및 깜빡임과 같은 시간적 아티팩트를 방지하기 위해 수동으로 작성된 휴리스틱 이론을 사용해 왔다. 그 예로 네이버후드 클램핑(Neighborhood clamping)이 있는데, 이는 이전 프레임에서 수집된 샘플이 새로운 프레임의 주변 픽셀과 너무 크게 달라지는 것을 강제로 막는다. 이는 많은 시간적 아티팩트를 식별하고 수정하는 데 도움이 되지만, 세밀한 디테일을 의도적으로 제거하기 때문에 박스 블러 필터를 적용하는 것과 유사하게 결과물이 흐릿하게 보일 수 있다.

DLSS 2는 위에서 언급한 수동 프로그래밍된 휴리스틱 대신 시간적 아티팩트를 식별하고 수정하도록 학습된 합성곱 오토인코더 신경망을 사용한다. 이러한 이유로 DLSS 2는 일반적으로 다른 TAA 및 TAAU 구현보다 디테일을 더 잘 표현하면서 대부분의 시간적 아티팩트를 제거할 수 있다. 이것이 DLSS 2가 때때로 전통적인 TAA를 사용하는 네이티브 해상도보다 더 선명한 이미지를 생성할 수 있는 이유이다. 다만, 완벽한 시간적 솔루션은 없으며 DLSS 2를 사용할 때도 일부 상황에서는 아티팩트(특히 고스팅)가 여전히 보일 수 있다.

시간적 아티팩트는 대부분의 예술적 스타일과 환경에서 광범위하게 동일한 방식으로 발생하므로, DLSS 2를 구동하는 신경망은 서로 다른 게임에서 사용될 때 재학습할 필요가 없다. 그럼에도 불구하고 엔비디아는 새로운 타이틀이 출시될 때마다 DLSS 2의 사소한 수정 버전을 자주 배포하는데, 이는 게임이 출시됨에 따라 약간의 학습 최적화가 수행될 수 있음을 시사하지만, 엔비디아가 이를 확인할 변경 로그를 제공하지는 않는다. DLSS 1 대비 주요 발전 사항으로는 디테일 유지 능력의 획기적 향상, 게임별 재학습이 필요 없는 범용 신경망, ~2배 더 낮은 오버헤드(~1–2 ms vs ~2–4 ms) 등이 있다.

또한 DLSS 2와 같은 TAAU는 저해상도 소스에서 새로운 정보를 생성하려는 ESRGAN이나 DLSS 1과 같은 의미의 비디오 스케일러가 아니라는 점에 유의해야 한다. TAAU는 새로운 데이터를 생성하기보다 이전 프레임의 데이터를 복구하는 방식으로 작동한다. 실제로는 현재의 TAAU 기술을 사용하더라도 게임의 저해상도 텍스처는 여전히 저해상도로 나타난다. 이것이 엔비디아가 게임 개발자에게 DLSS 2 활성화 시 밉맵 바이어스를 조정하여 일반적인 렌더링 해상도보다 더 높은 해상도의 텍스처를 사용하도록 권장하는 이유이다.

DLSS 3

DLSS 2의 이미지 품질을 향상시키고 프레임 생성(Frame Generation)이라는 새로운 움직임 보간 기능을 도입했다. DLSS 프레임 생성 알고리즘은 렌더링 파이프라인에서 두 개의 렌더링된 프레임을 가져와 그 사이를 매끄럽게 전환하는 새로운 프레임을 생성한다. 렌더링되는 모든 프레임에 대해 하나의 추가 프레임이 생성된다. DLSS 3.0은 에이다 러브레이스 GPU 아키텍처(지포스 RTX 40 시리즈)에 포함된 차세대 광학 흐름 가속기(OFA)를 독점적으로 사용한다. 새로운 OFA는 이전 튜링 및 암페어 RTX GPU에 이미 존재하는 것보다 더 빠르고 정확하다고 한다.

DLSS 3.5

DLSS 3.5는 Ray Reconstruction을 추가하여 여러 디노이징 알고리즘을 DLSS 3보다 5배 많은 데이터로 학습된 단일 AI 모델로 대체했다. Ray Reconstruction은 모든 RTX GPU에서 사용할 수 있으며, 사이버펑크 2077의 팬텀 리버티 DLC, Portal with RTX, 앨런 웨이크 2를 포함한 경로 추적("풀 레이 트레이싱") 지원 게임을 첫 대상으로 했다.

DLSS 4

지포스 RTX 50 시리즈와 함께 공개된 4세대 DLSS이다. DLSS 4 업스케일링은 이전 합성곱 신경망(CNN) 모델과 비교하여 ghosting 감소, 움직임에서의 높은 이미지 안정성, 향상된 이미지 품질을 제공하기 위해 새로운 비전 트랜스포머 기반 모델을 사용한다. DLSS 4는 전통적으로 렌더링된 단일 프레임을 기반으로 더 많은 프레임을 생성하고 보간할 수 있다. 이러한 멀티 프레임 생성은 지포스 RTX 50 시리즈 전용이며, 지포스 RTX 40 시리즈는 전통적 렌더링 프레임당 하나의 보간 프레임으로 제한된다. 엔비디아는 DLSS 4x 프레임 생성 모델이 비디오 메모리를 30% 적게 사용한다고 주장하며, 워해머 40,000: 다크타이드에서 프레임 생성 활성화 시 4K 해상도에서 400MB 적은 메모리를 사용한다고 예시를 들었다. 엔비디아는 앨런 웨이크 2, 사이버펑크 2077, 인디아나 존스: 그레이트 서클, 스타워즈 아웃로를 포함한 75개 게임이 출시 시점에 DLSS 4 멀티 프레임 생성을 통합할 것이라고 주장했다.

지포스 RTX 20 시리즈 지포스 RTX 30 시리즈 지포스 RTX 40 시리즈 지포스 RTX 50 시리즈
트랜스포머 모델 Yes Yes Yes Yes
2× 프레임 생성 No No Yes Yes
3–4× 프레임 생성 No No No Yes

DLSS 4.5

DLSS 4.5는 동적 멀티 프레임 생성을 도입하여 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에서 최대 6배의 프레임을 동적으로 생성할 수 있으며, 업스케일링에 사용되는 트랜스포머 모델을 2세대 모델로 업그레이드하여 시간적 안정성, 고스팅 및 위신호 제거를 개선했다.

RTX 30 시리즈 및 이전 카드에서 DLSS 4.5는 연산 요구량이 약 5배 더 높은데, 이는 "엔비디아가 새로운 카드에 대한 성능 영향을 줄이기 위해 RTX 40 및 RTX 50 시리즈 카드에서 FP8 정밀도를 활용하고 있기 때문"이다.

DLSS 5

GTC 2026에서 발표된 DLSS 5는 뉴럴 렌더링 기반 AI 모델을 사용하여 최대 4K 해상도에서 실시간으로 조명과 재질 표면을 강화한다. 엔비디아는 이 기술이 색상 및 움직임 벡터 데이터를 사용하여 시간적으로 안정적인 조명 및 재질 효과를 생성하면서도 개발자가 의도한 예술적 스타일을 유지한다고 설명했다. DLSS 5는 2026년 9월 3일에 출시되어 지포스 RTX 50 시리즈 GPU용 NBA 2K27과 지포스 나우에서 처음 선보였다.

위신호 제거

DLSS는 자체적인 위신호 제거 방식을 요구하고 적용한다. 따라서 게임과 설정된 품질에 따라 DLSS를 사용하면 네이티브 해상도 렌더링보다 이미지 품질이 향상될 수 있다. 이는 TAA와 유사한 원리로 작동한다. TAA와 마찬가지로 이전 프레임의 정보를 사용하여 현재 프레임을 생성한다. TAA와 다른 점은 DLSS는 모든 프레임에서 모든 픽셀을 샘플링하지 않는다는 것이다. 대신, 프레임마다 다른 픽셀을 샘플링하고 과거 프레임에서 샘플링된 픽셀을 사용하여 현재 프레임의 샘플링되지 않은 픽셀을 채운다. DLSS는 머신 러닝을 사용하여 현재 프레임과 과거 프레임의 샘플을 결합하며, 이는 사용 가능한 텐서 코어에 의해 가능하다. 엔비디아는 또한 업스케일링이나 다운스케일링 없이 DLSS가 사용하는 동일한 AI 기반 위신호 제거를 제공하는 딥 러닝 안티에일리어싱(DLAA)을 제공한다.

하드웨어

컨트롤에 구현된 셰이더 코어 버전을 제외하면, DLSS는 텐서 코어라는 전용 AI 가속기를 사용하는 지포스 RTX 20, 지포스 RTX 30, 지포스 RTX 40, 지포스 RTX 50 및 쿼드로 RTX 시리즈 그래픽 카드에서만 사용할 수 있다. 텐서 코어는 테슬라 V100 제품군에 처음 사용된 엔비디아 볼타 GPU 마이크로아키텍처부터 제공된다. 텐서 코어는 신경망 계산에 널리 사용되는 곱셈-누산(FMA) 연산을 수행하며, 가중치에 대한 일련의 곱셈과 바이어스 덧셈을 수행한다. 텐서 코어는 FP16, INT8, INT4, INT1 데이터 유형에서 작동할 수 있다. 각 코어는 클록당 1024비트의 FMA 연산을 수행할 수 있어 클록당 1024 INT1, 256 INT4, 128 INT8, 64 FP16 연산이 가능하며, 대부분의 튜링 GPU에는 수백 개의 텐서 코어가 있다. 텐서 코어는 병렬 아키텍처를 활용하기 위해 32개 병렬 스레드에서 CUDA 워프(Warp) 레벨 프리미티브를 사용한다. 워프는 동일한 명령어를 실행하도록 구성된 32개 스레드의 집합이다. 윈도우 10 버전 1903부터 마이크로소프트는 텐서 코어를 지원하기 위해 DirectX의 일부로 DirectML을 제공했다.

품질 프리셋

DLSS를 사용할 때 게임에 따라 사용자는 내부 렌더링 및 업스케일링 해상도를 수동으로 설정하는 옵션 외에도 다양한 품질 프리셋에 액세스할 수 있다:

표준 DLSS 프리셋
품질 프리셋 배율 렌더 스케일
DLAA 1× 100%
Ultra Quality (사용 안 함) 1.30× 77.0%
Quality 1.50× 66.7%
Balanced 1.72× 58.0%
Performance 2.00× 50.0%
Ultra Performance (v2.1 이후; 8K 해상도에만 권장) 3.00× 33.3%
Auto 사용자 정의 fps 목표(예: 144Hz 모니터에서 144fps)를 달성하기 위해 렌더링 해상도가 실시간으로 동적 조정됨.
  1. ↑ 알고리즘이 반드시 이 프리셋을 사용하여 구현될 필요는 없음; 구현자가 커스텀 입력 및 출력 해상도를 정의할 수 있음.
  2. ↑ 입력 해상도를 출력 해상도로 업샘플링하는 데 사용되는 선형 배율. 예를 들어 540p로 렌더링된 장면을 2.00× 배율로 설정하면 출력 해상도는 1080p가 됨.
  3. ↑ 업샘플링 전 기술이 장면을 내부적으로 렌더링하는 데 사용하는, 출력 해상도 대비 선형 렌더 스케일. 예를 들어 1080p 장면의 렌더 스케일이 50%라면 내부 해상도는 540p가 됨.

소프트웨어

수동 DLSS 업그레이드

사용자는 게임 내 DLL을 최신 버전의 DLSS로 수동 교체할 수 있다. 오픈 소스 유틸리티인 DLSS Swapper는 설치된 모든 게임에 대해 이를 자동으로 수행할 수 있다. DLL 파일을 교체해도 DLSS를 지원하지 않는 게임에 기능을 추가할 수는 없지만, 일부 모드를 통해 프레임 생성 지원을 추가할 수 있다. 또한 엔비디아 앱을 통해 게임 파일을 건드리지 않고 DLSS 버전을 재정의할 수도 있다.

엔비디아 앱 DLSS 모델 프리셋

엔비디아 앱은 각 프리셋에서 사용되는 DLSS 버전을 명시하지 않지만, 다음 표는 관련 정보를 요약한다.

프리셋 버전 모델 설계 목적
A DLSS 2/3 CNN 성능, 균형 및 품질 단계의 기본 프리셋,

움직임 벡터 등 모든 네이티브 DLSS 입력이 없는 게임용

B 프리셋 A의 변형, 고해상도(4K+)에서 Ultra Performance 단계 개선
C 프리셋 A의 변형, 빠른 게임용,

이미지 안정성은 낮지만 고스팅 감소

D 프리셋 A의 변형, 느린 게임용,

이미지 안정성은 높지만 고스팅 증가

E 프리셋 D의 개선 버전, 대부분의 경우 D 대신 사용 권장
F 고해상도(4K+) 최적화, Ultra Performance / DLAA 품질 단계
J DLSS 4 트랜스포머
(1세대)		 트랜스포머 기반 DLSS의 기본 프리셋,

선명하지만 K보다 시간적 안정성 낮음

K 프리셋 J의 변형, J보다 선명도는 낮으나 시간적 안정성 높음
L DLSS 4.5 트랜스포머
(2세대)		 고해상도(4K+) 최적화, Ultra Performance / DLAA 품질 단계
M 저해상도 최적화, 성능/균형/품질 DLSS 단계

평가

특히 DLSS 초기 버전에서 사용자들은 프레임이 흐릿하다는 불만을 제기했다. 이에 엔비디아 직원이던 앤드류 에델스텐은 2019년 블로그 포스트를 통해 이 문제를 언급하며 기술 개선을 약속했고, DLSS AI 알고리즘이 주로 4K 이미지 자료로 학습되었다고 해명했다. 낮은 해상도(예: Full HD)에서 DLSS 사용 시 이미지가 특히 흐릿해지는 이유는 4K와 같은 고해상도에 비해 알고리즘이 적절한 이미지를 계산하는 데 사용할 수 있는 정보가 훨씬 적기 때문이다.

DLSS 프레임 생성 사용은 입력 지연 증가와 시각적 아티팩트를 유발한다. 또한 게임 개발자가 DLSS를 게임에 구현함으로써 현대 PC 하드웨어에서 네이티브 해상도로 원활하게 구동되도록 최적화할 인센티브를 잃어버렸다는 비판도 있다. 예를 들어 앨런 웨이크 2의 경우, 가장 높은 그래픽 설정과 광선 추적이 활성화된 4K 해상도 환경에서 60fps를 달성하려면 엔비디아 지포스 RTX 4080과 같은 그래픽 카드를 사용하더라도 DLSS 성능 모드 사용이 권장된다.

DLSS 4와 함께 도입된 트랜스포머 기반 AI 업스케일링 모델은 안정성 향상, 고스팅 감소, 위신호 제거 개선, 향상된 디테일, 하위 호환성 및 미래 개선에 대한 학습 확장성 측면에서 긍정적인 평가를 받았다.

컴퓨터베이스는 "DLSS 4.5가 DLSS 4에서 문제가 되었던 부분들을 효과적으로 해결했다"고 평가했다. "[더 높은 성능 요구 사항이] 이상적이지는 않지만" "일반적으로 RTX 4000 및 RTX 5000 카드에서 처리 가능하다"고 언급했다.

PC 게임즈 하드웨어는 DLSS 4.5 Ray Reconstruction이 이전 버전에 비해 더 많은 디테일을 유지하고 이미지 변화에 더 빠르게 적응한다고 칭찬했지만, 더 많은 맺힘 현상이 발생한다고 비판했다. 컴퓨터베이스는 이 기능이 모든 면에서 개선된 것은 아니지만, 성능 비용을 거의 들이지 않고도 전작에 비해 전반적으로 약간 더 나은 이미지 품질을 제공한다고 평가했다.

DLSS 5 논란

GTC 2026에서 발표된 DLSS 5는 소셜 미디어에서 게이머와 게임 개발자 모두에게 상당한 반발을 샀다. 비평가들은 이 기술의 뉴럴 렌더링 기반 접근 방식이 개발자가 의도하지 않은 방식으로 게임의 예술적 지향점을 왜곡한다고 주장했으며, 일부는 결과물을 AI 슬롭에 비유하기도 했다.

특히 사람 얼굴을 처리하는 방식에 대한 비판이 거셌다. 더 버지는 EA 스포츠 FC 26에서 리버풀 FC의 주장 버질 판 데이크의 얼굴 특징이 기술에 의해 눈에 띄게 왜곡된 사례를 언급하며, 전반적인 효과를 TV의 움직임 보간에 비유했다. IGN은 DLSS 5가 비디오 게임 디자인의 예술적 가치를 훼손한다고 표현했으며, 엔가젯은 게이머들의 부정적인 반응이 정당하다고 주장했다. 이 기술은 또한 성능 비용으로도 비판을 받았다. 엔비디아는 DLSS 5의 뉴럴 렌더링을 활성화하면 프레임 레이트가 약 50~60% 감소할 수 있다고 밝혔으며, 이는 시각적 개선에도 불구하고 실용성에 대한 우려를 낳았다.

같이 보기

각주

  1. ↑ “Nvidia RTX DLSS: Everything you need to know” (미국 영어). 《Digital Trends》. 2020년 2월 14일. 2020년 4월 5일에 확인함. Deep learning super sampling uses artificial intelligence and machine learning to produce an image that looks like a higher-resolution image, without the rendering overhead. Nvidia's algorithm learns from tens of thousands of rendered sequences of images that were created using a supercomputer. That trains the algorithm to be able to produce similarly beautiful images, but without requiring the graphics card to work as hard to do it.
  2. 1 2 3 “Introducing NVIDIA DLSS 3” (미국 영어). 《Nvidia》. 2022년 9월 20일에 확인함.
  3. 1 2 “NVIDIA DLSS 4 Introduces Multi Frame Generation & Enhancements For All DLSS Technologies” (미국 영어). 《Nvidia》. 2025년 1월 14일에 확인함.
  4. 1 2 3 Schiesser, Tim (2020년 2월 26일). “Nvidia DLSS in 2020: stunning results” (오스트레일리아 영어). 《TechSpot》. 2020년 4월 5일에 확인함.
  5. 1 2 3 Schiesser, Tim (2019년 2월 19일). “Battlefield V DLSS Tested: Overpromised, Underdelivered” (오스트레일리아 영어). 《TechSpot》. 2020년 4월 6일에 확인함. Of course, this is to be expected. DLSS was never going to provide the same image quality as native 4K while providing a 37% performance uplift. That would be black magic. But the quality difference comparing the two is almost laughable, in how far away DLSS is from the native presentation in these stressful areas.
  6. 1 2 “AMD Thinks NVIDIA DLSS is not Good Enough; Calls TAA & SMAA Better Alternatives”. 《TechQuila》. 2019년 2월 15일. 2019년 2월 15일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 4월 6일에 확인함. Recently, two big titles received NVIDIA DLSS support, namely Metro Exodus and Battlefield V. Both these games come with NVIDIA's DXR (DirectX Raytracing) implementation that at the moment is only supported by the GeForce RTX cards. DLSS makes these games playable at higher resolutions with much better frame rates, although there is a notable decrease in image sharpness. Now, AMD has taken a jab at DLSS, saying that traditional AA methods like SMAA and TAA 'offer superior combinations of image quality and performance.'
  7. ↑ Walker, Alex (2020년 2월 22일). “Nvidia Very Quietly Made DLSS A Hell Of A Lot Better” (오스트레일리아 영어). 《Kotaku》. 2020년 2월 21일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 4월 6일에 확인함. The benefit for most people is that, generally, DLSS comes with a sizeable FPS improvement. How much varies from game to game. In Metro Exodus, the FPS jump was barely there and certainly not worth the bizarre hit to image quality.
  8. 1 2 Battaglia, Alex (2020년 4월 4일). “Remedy's Control vs DLSS 2.0 – AI upscaling reaches the next level” (영국 영어). 《Eurogamer》. 2020년 4월 5일에 확인함. Of course, this isn't the first DLSS implementation we've seen in Control. The game shipped with a decent enough rendition of the technology that didn't actually use machine learning Tensor core component of the Nvidia Turing architecture, relying on the standard CUDA cores instead
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