구형 AMD 그래픽카드에 FSR4급 업스케일링을 얹으려는 오픈소스 RDNU 프로젝트

• 한 AI 개발자가 AMD 구형 그래픽카드를 위한 오픈소스 FSR4 대체 프로젝트를 만들고 있음. 이름은 RDNU

  • 대상은 RDNA3 아키텍처 기반 그래픽카드
  • 문제의식은 AMD의 기존 FSR 계열이 FSR4 이전까지 하드웨어 AI 가속을 충분히 활용하지 못했다는 데 있음

• RDNU가 노리는 핵심은 AMD GPU 안의 WMMA 유닛 활용임

  • WMMA는 행렬 연산을 빠르게 처리하는 기능이라 AI 기반 업스케일링과 궁합이 좋음
  • 개발자는 AMD 표준 스케일링 알고리즘이 이 기능을 놓쳤다고 보고, 소프트웨어로 그 빈틈을 메우려는 중

• 구현 방식은 꽤 해커스럽지만 현실적임. 게임 엔진에는 DLSS 인터페이스로 붙고, Optiscaler로 함수 호출을 가로챌 계획임

  • 게임이 DLSS에 넘기는 데이터를 RDNU가 받아서 자체 알고리즘으로 처리하는 구조
  • 입력 데이터로는 FP16 형식의 모션 벡터와 깊이 버퍼를 사용함

sequenceDiagram
    participant 게임엔진
    participant DLSS인터페이스
    participant Optiscaler
    participant RDNU모델
    participant AMD그래픽카드

    게임엔진->>DLSS인터페이스: 프레임 데이터 전달
    DLSS인터페이스->>Optiscaler: 업스케일링 호출
    Optiscaler->>RDNU모델: 호출을 커스텀 알고리즘으로 대체
    RDNU모델->>AMD그래픽카드: FP16 모션 벡터와 깊이 버퍼 활용
    AMD그래픽카드-->>게임엔진: 업스케일된 프레임 반환

• 모델 자체는 비디오 초해상도 기반으로 학습 중임
  • 게임 엔진에서 DLSS가 받는 것과 같은 데이터를 사용해 RDG 방식으로 학습하고 있다고 함
  • 결국 관건은 프레임 품질, 잔상, 움직임 처리, 지연시간을 얼마나 잘 잡느냐임

• 초기 타깃은 멀티플레이어가 아니라 싱글플레이어 게임임

  • 이유는 안티치트 소프트웨어와 충돌할 가능성 때문
  • 게임 호출을 가로채는 방식은 성능 모딩에는 유용하지만, 멀티플레이어 환경에서는 의심받기 딱 좋은 구조임

• 개발자는 테스트가 끝나면 프로젝트를 완전히 공개하고 무료로 제공할 예정이라고 밝힘

  • 목표는 RX7900XTX 같은 카드가 최고 그래픽 설정의 4K 해상도에서도 안정적인 성능을 내게 하는 것
  • 다만 아직은 개발 중인 프로젝트라, 실제 게임별 호환성과 품질 검증이 핵심 과제로 남아 있음

기술 맥락

• RDNU가 흥미로운 이유는 공식 드라이버나 게임 엔진이 제공하지 않는 경로로 GPU 기능을 끌어내려 하기 때문이에요. 왜냐하면 업스케일링 품질은 모델만 좋아서 되는 게 아니라, 게임이 넘겨주는 모션 벡터와 깊이 정보까지 제대로 받아야 하거든요.

• DLSS 인터페이스를 활용하려는 것도 현실적인 선택이에요. 이미 많은 게임이 DLSS용 데이터를 내보내고 있으니, 그 호출을 Optiscaler로 가로채면 게임별 플러그인을 처음부터 다 만들 필요가 줄어들어요.

• 대신 이 방식은 안티치트와 부딪힐 여지가 큽니다. 함수 호출을 중간에서 바꾸는 구조는 싱글플레이어에선 편법적 호환 레이어가 될 수 있지만, 멀티플레이어에선 치트 도구처럼 보일 수 있거든요.

• WMMA 유닛을 활용한다는 포인트도 중요해요. 업스케일링은 결국 많은 행렬 연산을 빠르게 처리해야 해서, GPU 안의 AI 연산 성능을 얼마나 잘 쓰느냐가 품질과 프레임 유지에 직접 영향을 줘요.