'뉴럴텍스처압축' 기술, 지난달 GTC서 다시 주목
표면 이미지 데이터 압축 방식으로 변환·저장
시연에서 NTC 적용 후 VRAM, 6.5GB→970MB
베타 공개...게이머·개발자들 관심 끌 가능성
젠슨 황 엔비디아 CEO. /사진=뉴시스
[초이스경제 고계연 기자] 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 이끄는 엔비디아의 '뉴럴텍스처압축(NTC)' 기술이 다시 주목받고 있다. NTC는 기계학습으로 게임·3D 그래픽 텍스처(표면 이미지 데이터)를 고효율로 압축하는 기술로, 메모리 사용량을 크게 줄이면서 화질을 유지해 게이머와 개발자들의 관심을 끌 것으로 보인다.
4일(현지시간) 美 IT 매체 Wccf테크 등 외신에 따르면 엔비디아의 NTC 기술은 '토스카나 빌라' 시연에서 '비디오메모리(VRAM)' 사용량을 85% 줄였다. 알렉세이 베킨 시니어 엔지니어가 공개한 시연에서 NTC 적용 후 VRAM은 6.5GB에서 970MB로 감소했다. 이 기술은 텍스처 품질 향상, 게임 설치·패치 용량 절감, BCN 방식의 압축 노이즈 감소에도 효과적이다.
지난달 19일 막을 내린 엔비디아의 'GTC 2026' 행사에서 다시 소개된 NTC는 약 3년 전 첫선을 보였다. 올해 초부터 '소프트웨어 개발키트(SDK)' 형태로 제공되고 있지만, 아직 실제 게임에 도입한 개발사는 단 한 곳도 없다. 엔비디아가 재차 홍보에 나선 이유다.
기존 방식이 모든 텍셀(텍스처의 최소 단위)을 직접 저장하는 것과 달리, NTC는 텍스처를 '잠재 피처(latent feature)'라는 압축된 학습 표현으로 변환해 저장한다. GPU에서 작은 신경망이 이를 실시간으로 복원하는 구조다.
NTC의 핵심은 두 가지 구성 요소다. 원본을 크게 줄인 잠재 텍스처와, 위치 인코딩을 적용한 신경망 디코더로 세밀한 질감과 반복 패턴을 정확히 복원한다. 학습은 원본과의 오차를 줄이는 방식으로 진행되며, 생성형 AI가 아닌 결정적 방식으로 항상 동일한 결과를 재현한다.
NTC는 기존 표준 압축 방식보다 압축률이 높아 같은 VRAM에 훨씬 많은 텍스처 데이터를 담을 수 있다. 둘째, 법선(표면의 방향을 나타내는 벡터)·거칠기·색상 등 다양한 재질 채널을 분리 없이 한꺼번에 압축할 수 있다.
하드웨어 정보 유출자로 알려진 케플러_L2에 따르면 소니가 플레이스테이션 6에서 NTC를 활용해 게임 설치 용량을 줄이면서 1TB SSD 비용도 절감하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. NTC는 엔비디아가 개발했지만 AMD·인텔 그래픽 하드웨어에서도 작동한다.
NTC SDK는 현재 개발자용 베타 버전으로 깃허브에 공개돼 있다. 기술 자체의 완성도에도 불구하고 게임 개발사들이 아직 도입을 꺼리는 이유는 검증된 실전 사례 부재 때문이란 지적이다.
엔비디아가 GTC에서 해당 기술을 재차 강조한 것은 개발사 채택을 이끌어내려는 생태계 구축 노력의 일환으로 보인다고 wccf테크는 짚었다.
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