공식 DLSS 5가 지원되지 않는 게임에서 최대 90% 향상된 성능을 보여주다
요약
NVIDIA의 새로운 DLSS 5 모델이 출시되었으며, 이 모델은 기존 대비 최대 90% 향상된 성능을 보여주었습니다. 특히 VRAM 사용량을 줄이고 신경 렌더링(Neural Rendering) 워크로드를 효율적으로 처리하는 데 중점을 두어 소비자용 GPU 환경에 최적화되었습니다.
핵심 포인트
- DLSS 5는 지원되지 않는 게임에서도 모딩 커뮤니티를 통해 활용 가능합니다.
- 새로운 DLSS NR 모델은 VRAM 사용량을 줄이고 성능을 크게 향상시켰습니다.
- AI 모델의 크기 증가 대신, 리소스 효율성 개선에 초점을 맞추었습니다.
_NBA 2K27_에 대한 새로운 버전의 DLSS 5가 방금 출시되었으며, 모더들이 이미 이를 추출하여 지원되지 않는 게임에서 실행하고 있습니다. 모더들은 이전 버전과 새로운 Neural Rendering (NR) 모델 간의 성능을 비교했으며, 최대 40% 더 빠르다는 것을 발견했습니다.
많은 사람들이 여전히 유출되거나 첫 출시된 빌드를 실험하고 있지만, Renan Maniero는 이미 새로운 310.9.16.0 DLSS NR 빌드를 추출하여 다른 모더들이 지원되지 않는 게임에서 이를 사용하고 성능을 비교할 수 있도록 했습니다. X의 Gaming Optimized은 새로운 NR 모델과 이전 모델을 비교했으며, _The Witcher 3_에서 DLSS 5를 네이티브로 실행했을 때 최대 90%라는 엄청난 개선 효과를 발견했습니다.
게임 이미지를 수정하기 위해 전체 NR 모델을 실행하는 것은 리소스를 많이 소모하며, 이는 LLM(거대 언어 모델)이 많은 RAM을 필요로 하는 것과 같습니다. DLSS NR 역시 마찬가지입니다. 성능을 개선하기 위해 Nvidia는 AI 모델 크기를 24% 줄이고, 4K에서 VRAM 사용량을 20% 절감했으며, Nvidia에 따르면 신경 렌더링(neural rendering) 워크로드를 최대 2배 더 빠르게 처리합니다.
I Uploaded a new Video about the new DLSS 5 Model that got released by Nvidia.The new model can be up to 90% Faster (The Witcher 3) compared to the older one, but the performance boost varies depending on the game tested.Video link below!!https://t.co/aohckywbty https://t.co/8dwSHMqIig[October 16, 2026](https://twitter.com/cantworkitout/status/2111221878321025097)
일반적으로 AI 모델을 개선한다는 것은 매개변수(parameters)와 크기를 늘리는 것을 의미하며, 즉 더 큰 두뇌를 주는 것과 같습니다. 그러나 소비자용 GPU는 제한적이고 업그레이드가 불가능한 VRAM을 가지고 있기 때문에, Nvidia는 더 큰 모델을 추가하여 성능을 향상시킬 수 없습니다. 대신 AI가 리소스 사용량을 줄이면서 효율성을 높여야 합니다.
이러한 비교는 최신 버전이 이전 모델을 프리셋으로 포함하고 있어 업데이트 간 전환하는 것보다 훨씬 쉬웠습니다. 새로운 DLL에는 두 가지 Neural Rendering 프리셋이 있습니다: 프리셋 A는 이전 모델이고, 프리셋 B는 더 새로운 모델입니다.
Valery Kryzhanovsky와 같은 다른 많은 DLSS 5 실험과 마찬가지로, DLSS는 RenoDX 또는 OptiScaler를 사용하여 그래픽 파이프라인에 주입됩니다. 이 두 가지 모두 DLL 설정을 조정하여 다양한 결과를 얻을 수 있게 해줍니다. 모딩 커뮤니티는 또한 OptiScaler GitHub README에서 언급했듯이 구형 RTX GPU에서도 DLSS NR을 실행할 수 있도록 런타임을 수정했습니다.
Nvidia는 DLSS 5를 RTX 40 시리즈 GPU에 출시할 계획이지만, 공식적으로 RTX 30 시리즈나 RTX 20 시리즈 카드에 적용된다는 보고는 없습니다. 모딩 커뮤니티가 어쨌든 이를 구현한 것으로 보입니다.
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