--- title: "구형 AMD 그래픽카드에 FSR4급 업스케일링을 얹으려는 오픈소스 RDNU 프로젝트" published: 2026-05-09T07:05:03.224Z canonical: https://jeff.news/article/2340 --- # 구형 AMD 그래픽카드에 FSR4급 업스케일링을 얹으려는 오픈소스 RDNU 프로젝트 한 AI 개발자가 RDNA3 기반 AMD 그래픽카드를 대상으로 FSR4를 대체할 오픈소스 업스케일링 소프트웨어 RDNU를 개발 중이다. DLSS 인터페이스와 Optiscaler를 활용해 게임 엔진 호출을 가로채고, 모션 벡터와 깊이 버퍼를 써서 커스텀 초해상도 모델을 적용하려는 접근이다. - 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 ```mermaid 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 > [!NOTE] > 업스케일링은 단순히 해상도만 키우는 문제가 아님. 모션 벡터와 깊이 정보까지 써야 움직이는 장면에서 깨짐과 잔상을 줄일 수 있음. - 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. ## 핵심 포인트 - RDNU는 RDNA3 그래픽카드에서 WMMA 유닛을 활용하려는 오픈소스 업스케일링 프로젝트 - 게임 엔진 연동에는 DLSS 인터페이스와 Optiscaler 호출 가로채기 방식을 사용할 계획 - FP16 모션 벡터와 깊이 버퍼를 입력으로 쓰는 비디오 초해상도 모델을 학습 중 - 멀티플레이어 안티치트 충돌 가능성 때문에 초기 타깃은 싱글플레이어 게임 ## 인사이트 공식 지원이 늦거나 제한될 때 커뮤니티가 드라이버와 게임 엔진 사이의 틈을 파고드는 전형적인 사례다. 다만 업스케일링은 품질, 지연시간, 안티치트 호환성까지 걸려 있어서 ‘돌아간다’와 ‘실전에서 쓸 만하다’ 사이의 거리가 꽤 큼.