생성형 AI 기술이 주목받고 있다. 이는 생성형 AI 기술이 생산성을 향상시키는 것에 특화됐기 때문이다. 콘텐츠 제작, 소프트웨어 개발, 데이터베이스 관리, UI 개선 등 다양한 분야에 AI를 활용하는 사례가 늘어나고 있다. 

이에 따라 AI 기술에 최적화된 고성능 PC 및 노트북에 대한 수요가 늘고 있다. 특히, AI에 특화된 PC를 구성할 때 가장 먼저 확인해야 할 것은 GeForce RTX™ GPU의 탑재 여부다. 해당 GPU가 탑재된 PC, 노트북은 AI 작업에 최적화됐다. 이에 맞춰 이번 기사에서는 RTX AI PC를 소개한다.

AI 노트북/PC란 무엇인가?

요리사와 일반인이 요리를 하는 것은 무슨 차이가 있을까? 요리 숙련도에 크게 차이가 난다. 요리사의 조리 시간이 훨씬 더 빠르고 맛도 당연히 더 좋다. 그렇다고 해서 일반인이 요리를 할 수 없는 건 아니다. 다만 요리에 특화된 요리사보다 느리고 맛이 덜할 뿐이다.

그럼 AI 노트북/PC와 일반 노트북/PC는 무슨 차이가 있을까? AI 작업 시 효율성에 크게 차이가 난다. 일반 노트북/PC로도 AI 작업을 할 수는 있지만, AI 노트북/PC를 사용 시 작업 속도가 압도적으로 더 빠르다. 즉 AI 노트북 또는 PC는 인공지능(AI) 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어를 갖춘 컴퓨터를 말한다.

▲ 다나와에서 확인된 AI 노트북, GeForce RTX™확인!

그럼 AI 노트북/PC는 어떤 하드웨어를 사용하게 될까? GeForce RTX™ GPU다. 그 이유는 다음과 같다. 일반적으로 AI 작업은 방대한 데이터를 처리하고, 복잡한 연산을 수행해야 하기 때문에, 고성능 GPU가 필수적이다. 

고성능 GPU라 하면 GeForce RTX™ GPU가 AI 시장에서 가장 앞서 있다. 해당 GPU는 AI 작업에서 필수라 봐도 좋을 정도다. Windows PC에서 최고의 AI를 경험하려면 GeForce RTX™ GPU 외에는 사실상 답이 없다.

GeForce RTX™로 AI 구현이 가능하다고?

맞다. GeForce RTX™는 AI 구현을 할 수 있다. GeForce RTX™ GPU가 AI를 구현하는 방법을 이해하기 위해서는 NPU(Neural Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), 그리고 CPU(Central Processing Unit)을 먼저 알아야 한다.

NPU: AI 연산에 특화된 하드웨어로, 인공신경망 연산을 효율적으로 처리한다. 대용량 데이터를 병렬 처리해 초당 수조 개의 작업을 수행한다. CPU, GPU보다 전력 소모가 적어 가벼운 AI 작업에서는 더 효율성이 높다.

▶ GPU

그래픽 렌더링을 주 목적으로 설계된 하드웨어다. 병렬 연산에 강한 구조로 AI 작업에도 적합하다 과거에는 GPGPU로 인공신경망을 구축해 사용했고, 현 시점에서도 여전히 성능은 강력하다.

▶ CPU

컴퓨터의 두뇌 역할. 범용 연산을 담당한다. AI 작업에서도 기초적인 연산을 처리하는데, GPU나 NPU만큼 효율적이진 않다.

여기서 GeForce RTX™ GPU의 위치는 NPU와 GPU의 중간 지점에 있다고 볼 수 있다. 작업 수행 속도만 놓고 보면 GeForce RTX™ GPU의 AI 처리능력은 아주 빠른 편이다. 예를 들어 화상 통화 시 NPU는 적절한 품질에 전력소모는 적고, GPU는 속도가 빨라 높은 품질이 가능하지만 전력소모가 높다.이 때 GeForce RTX™ AI를 사용하면 일반 GPU대비 적은 전력으로 높은 품질의 장점을 챙겨갈 수 있다.

GeForce RTX™ GPU는 게임, 크리에이티브 작업, AI 연산에 최적화된 기능을 제공한다. 500개 이상의 AI 가속 앱 및 게임 시 체감 성능이 향상된다. 영상도 AI로 향상시킬 수 있다. 선명하게 스트리밍하고 편집을 빠르게 하며 화상 회의 시 향상된 경험을 제공한다

▲ 다양한 AI 지원 앱을 사용할 수 있다

그럼 GeForce RTX™ GPU를 사용하지 않은 시스템과의 차이는 어떨까? 인텔 코어 i7 13세대 CPU(통합 그래픽 탑재) 기반 시스템과 GeForce RTX™ 4060(140W)이 탑재된 노트북과 비교 시 AI 모델 훈련은 30배 빨랐고, 게임은 FPS가 8배 더 높았으며 생산성 작업에서는 약 13배 더 빠르게 이미지를 생성했다. 이 정도의 차이다.

또한 엔비디아는 GeForce RTX™ 4090과 애플 M2 울트라의 성능 차이를 나타내는 그래프를 공개했다. 해당 그래프 결과만 놓고 보면 압도적인 GeForce RTX™ 4090의 승리다. 콘텐츠 제작부터 가속화된 개발까지 모두 엄청난 차이로 승리해버렸다. 

GeForce RTX™ GPU로 할 수 있는 일

엔비디아는 자사 홈페이지를 통해 AI 활용 사례를 크게 네 가지 사례로 정리했다. 이는 다음과 같다.

▶ 생산성과 엔터테인먼트를 위한 AI - 일상적인 활동에 AI 지원

▶ 창작을 위한 AI - 콘텐츠 제작 향상
▶ 게이밍을 위한 AI - AI 기반 게이밍으로 게이밍 경험 업그레이드
▶ 개발을 위한 AI - AI 앱을 빠르게 개발 및 실행 지원

생산성 작업에서 GeForce RTX™ GPU는 비서라 볼 수 있다. 개인화된 챗봇 ChatRTX를 통해 문서, 메모, 이미지, 기타 데이터 등 자신의 콘텐츠에 연결된 GPT LLM(대형 언어 모델)을 개인화할 수 있다. 상황에 맞는 답변을 빠르게 얻을 수 있고 간단한 텍스트나 음성 검색으로 사진 앨범을 정렬하고 쉽게 관리할 수 있다.

창작 작업(크레이이티브)에서는 콘텐츠 제작 환경을 향상시킨다. 어도비 크리에이티브 클라우드, 블렌더, 블랙매직 다빈치 리졸브, OBS 스튜디오 등 AI 지원 및 RTX 가속 크리에이티브 앱을 사용할 수 있다. 이미지 생성이 빠르고 AI 기반 페인팅(엔비디아 Canvas) 및 AI 기반 영상 편집, AI 기반 3D 디자인(실시간 뷰포트 렌더링, 업스케일링, 가속 렌더링) 기능 등을 지원한다.

게임에서는 AI 기반 성능 가속(DLSS), RTX로 고전 게임 리마스터링 등을 지원한다. 개발에서는 NVIDIA ACE(게임 개발 시 사용), RTX AI 툴킷(맞춤형 AI 툴), NGC 카탈로그(AI 구축) 등에 활용할 수 있다. 

또한, 엔비디아는 컴퓨텍스 2024에서 AI를 활용한 다양한 사례를 선보였다. ChatRTX를 통해 손이 많이 가는 일을 간단한 음성 인식만으로 해결하는 것을 시연했다. 예를 들어 원하는 폴더의 트래킹 사진을 찾고 싶다면 해당 폴더를 입력한 뒤 음성으로 트래킹 사진을 찾아달라고 하거나, 원하는 시간대의 사진만 나열하는 것처럼 스스로 하기에는 귀찮고 반복적인 행동들을 해결했다.

AI를 통해 게임 시 화질 및 프레임을 올리는 DLSS 3.5 기능도 시연됐다. 조명 효과 등을 컨트롤할 수 있으면서도 프레임이 떨어지지는 않았고, 프레임 보간 기술을 통해 프레임을 향상시킬 수 있었다.

▲ DLSS 3.5가 시연됐다

영상 제작 시에는 다빈치 리졸브에서 렌더링 부스트 및 4K HDR 영상의 HDR ON/OFF를 설정할 수 있다. 영상 편집 시 가속화로 인코딩 시간을 줄이고, 사진 편집 시 AI로 업스케일링을 하며 신부 드레스 앞 의자를 지우는 등의 작업을 할 수 있었다.

▲ G-Assist 기능

게임 시에는 G-Assist를 통해 게임 정보와 게임에 필요한 자원 및 상대방 정보를 실시간으로 파악하는 대단한 기능을 선보였다.

내 GPU는 몇 TOPS일까?

AI 성능을 측정하는 지표 중 하나로 TOPS(Trillions of Operations Per Second)가 있다. 이는 초당 몇 조 번의 연산을 수행할 수 있는지를 나타내는 단위이다. TOPS 성능에 따라 AI GPU는 베이직, 미디엄, 클라우드 등급으로 나뉜다.

▶ 베이직 AI - 10~45 TOPS (가벼운 AI 작업에 적합)

▶ 미 디엄 AI - 100~1300 TOPS (중간 정도의 AI 연산을 원활하게 처리)
▶  클라우드 AI - 1000~ TOPS (고도화된 AI 작업과 대규모 데이터 연산에 필수)

사용자의 필요에 따라 적합한 성능 등급의 GPU를 선택할 수 있다. RTX GPU는 이러한 다양한 요구를 충족시킬 수 있는 폭넓은 성능을 제공한다.

연구분야에서는 어떨까?

엔비디아 GeForce RTX의 대단함은 이번 글을 통해 충분히 설명했다. 다만 소비자가 체감하지 못하는 산업 분야 내용은 아직 언급하지 않았는데, 놀랍게도 이 분야에서도 AI가 활발하게 활용된다.

예를 들어, 디자인에서 엔비디아 RTX 시각화 기술을 사용하면 제품을 빠르게 평가할 수 있게 된다. 컨셉 개발 과정에서 디자이너 및 엔지니어는 제품 디자인의 실제 결과물을 볼 수 있다.

디자이너와 엔지니어는 레이트레이싱 및 패스 트레이싱 렌더링을 통해 사실적인 결과물을 봄으로써 실시간 협업을 강화할 수 있다. 이외에도 고급 시각화, 컨셉 평가, 제품 구성, 글로벌 디자인 팀을 위한 가상화, 가상 쇼룸, 마케팅 에셋 제작 등에 활용된다. 

이러한 AI 기술은 각 산업에서 생산력 향상으로 이어지며, 이는 결국 소비자에게 혜택으로 다시 돌아온다. 더 멋진 디자인의 제품이나 제조 공정을 가속화해 아주 삐른 속도로 소비자에게 제품을 제공할 수도 있다. GeForce RTX™ GPU는 이런 산업용 AI 애플리케이션을 지원한다. 이를 통해 기업들은 더 효율적이고 정확한 결과를 얻을 수 있다.

기획, 편집 / 다나와 홍석표 hongdev@cowave.kr

글 / 곽달호 news@cowave.kr

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