NVIDIA GeForce RTX 5090: Blackwell 아키텍처, DLSS 4, GDDR7로 혁신적인 성능 향상 및 AI 그래픽 기술 총정리

2025-05-21 13:24•조회수 516

요약

Overview

NVIDIA GeForce RTX 5090의 혁신적인 성능 향상은 차세대 Blackwell 아키텍처의 도입과 함께 5세대 Tensor 코어, 4세대 RT 코어, 그리고 GDDR7 메모리와 같은 핵심 하드웨어의 발전 덕분입니다. 특히, AI 기술을 적극적으로 활용하는 DLSS 4(Deep Learning Super Sampling 4)는 멀티 프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG), 트랜스포머 모델 기반의 레이 재구성(Ray Reconstruction) 및 슈퍼 레졸루션(Super Resolution)을 통해 이전 세대 대비 획기적인 프레임률 향상과 이미지 품질 개선을 제공합니다 [5][9][35][36]. 또한, RTX 뉴럴 쉐이더(Neural Shaders)와 같은 새로운 AI 기반 렌더링 기술은 실시간으로 영화 수준의 그래픽 구현을 가능하게 하며, GPU의 활용 범위를 그래픽 처리에서 AI 연산으로 확장시키고 있습니다 [5][9][35][36]. 이러한 기술들의 융합은 RTX 5090이 게이밍뿐만 아니라 AI 개발, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 하는 원동력입니다.

Detailed Report

차세대 Blackwell 아키텍처: 성능 도약의 기반

NVIDIA GeForce RTX 5090의 성능 향상의 핵심에는 Blackwell 아키텍처가 자리 잡고 있습니다 [35]. Blackwell 아키텍처는 이전 Ada Lovelace 아키텍처의 뒤를 잇는 NVIDIA의 최신 GPU 아키텍처로, 게이밍 및 전문가용 GPU 기술을 통합하여 설계되었습니다 [35]. NVIDIA의 CEO인 젠슨 황은 Blackwell 아키텍처를 "프로그래머블 쉐이딩 도입 이후 가장 중요한 컴퓨터 그래픽스 혁신"이라고 평가하며 그 중요성을 강조했습니다 [5][35].

RTX 5090에 탑재된 GB202 GPU 칩은 Blackwell 아키텍처의 플래그십 모델로, 이전 세대 대비 물리적인 규모와 집적도에서 큰 발전을 이루었습니다 [6]. GB202 칩은 920억 개의 트랜지스터를 집적하여 RTX 4090의 AD102 칩(763억 개) 대비 약 20.6% 증가한 수치를 보여줍니다 [5][37][40]. 다이(Die) 크기 또한 RTX 4090의 608.4mm²에서 750mm² (일부 자료 744mm² [40])로 약 23% 커졌으며, 이는 더 많은 연산 유닛과 기능을 탑재할 수 있는 물리적 기반을 제공합니다 [6][40]. 제조 공정은 TSMC의 4N 또는 4NP 커스텀 공정을 사용하여 이전 세대와 유사한 수준의 미세 공정을 유지하면서도 아키텍처 개선을 통해 성능을 극대화했습니다 [6][40].

Blackwell 아키텍처는 스트리밍 멀티프로세서(SM)의 구성에서도 변화를 가져왔습니다. RTX 5090은 11개의 그래픽 프로세싱 클러스터(GPC), 85개의 텍스처 프로세싱 클러스터(TPC), 그리고 170개의 스트리밍 멀티프로세서(SM)를 탑재하고 있습니다 [6]. 이는 RTX 4090의 11개 GPC, 64개 TPC, 128개 SM 구성과 비교했을 때, GPC 수는 동일하지만 TPC 수는 약 32.8%, SM 수는 약 32.8% 증가한 것입니다 [6]. 이러한 SM 수의 증가는 CUDA 코어, RT 코어, Tensor 코어 등 핵심 연산 유닛의 증가로 직접 이어져 전반적인 연산 능력을 향상시키는 데 기여합니다.

핵심 연산 유닛의 발전: CUDA, RT, Tensor 코어

Blackwell 아키텍처의 발전은 GPU의 핵심 연산 유닛인 CUDA 코어, RT 코어, Tensor 코어의 성능 향상으로 구체화됩니다.

CUDA 코어(CUDA Cores): RTX 5090은 총 21,760개의 CUDA 코어를 탑재하여, RTX 4090의 16,384개 대비 약 32.8% 증가한 코어 수를 자랑합니다 [6][9][35]. CUDA 코어는 GPU의 병렬 처리 능력을 나타내는 핵심 지표로, 코어 수의 증가는 직접적인 그래픽 렌더링 및 범용 컴퓨팅 성능 향상으로 이어집니다. RTX 5090의 FP32(단정밀도 부동소수점) 연산 성능은 104.8 TFLOPS로, RTX 4090의 82.6 TFLOPS 대비 약 26.9% 향상되었습니다 [6][40]. 이는 CUDA 코어 수 증가와 함께 아키텍처 개선 및 클럭 속도 최적화의 결과로 볼 수 있습니다. 특히, 쿠다 코어 기반의 INT32 연산 성능은 이전 세대 대비 2.53배 높아진 점이 주목할 만합니다 [6].

RT 코어(Ray Tracing Cores) - 4세대: 레이 트레이싱 성능은 현대 게임 그래픽의 현실감을 높이는 데 중요한 역할을 하며, RTX 5090은 4세대 RT 코어를 탑재하여 이 분야에서 큰 성능 향상을 이루었습니다 [1][5][35][36]. RTX 5090에는 총 170개의 RT 코어가 탑재되어, RTX 4090의 128개 대비 약 32.8% 증가했습니다 [6][9][35][51][57][61]. RT 코어의 연산 성능은 317.5 TFLOPS로, 이전 세대 대비 66% 향상되었습니다 [6]. 이는 RT 코어 수 증가뿐만 아니라 코어당 성능도 약 25% 개선되었음을 의미합니다 [6]. 4세대 RT 코어는 이전 세대보다 두 배 향상된 레이-삼각형 교차(ray-triangle intersection) 처리율을 제공하며, 메모리 사용량을 줄이기 위한 향상된 압축 기술도 특징입니다 [40]. 이러한 개선 사항은 복잡한 레이 트레이싱 환경에서도 더 높은 프레임률과 향상된 시각적 품질을 제공합니다.

Tensor 코어(Tensor Cores) - 5세대: AI 연산은 NVIDIA GPU 전략의 핵심이며, RTX 5090은 5세대 Tensor 코어를 통해 AI 성능을 한층 끌어올렸습니다 [1][4][5][35][36][44][49]. RTX 5090에는 총 680개의 Tensor 코어가 탑재되어, RTX 4090의 512개 대비 약 32.8% 증가했습니다 [6][9][35][40][51][57][59]. 5세대 Tensor 코어는 새로운 FP4 정밀도 연산을 지원하여, FP8 연산 대비 실효 성능을 두 배로 높일 수 있습니다 [6][36]. 이를 통해 RTX 5090은 최대 3,352 AI TOPS(Trillions of Operations Per Second)의 연산 능력을 제공합니다 [5][9][35][36]. FP16 Tensor 연산 성능은 최대 1,676 TFLOPS, INT8 Tensor 연산 성능은 3,352 TOPS로, 이는 RTX 4090 대비 약 2.54배 향상된 AI 연산 성능입니다 [40]. 이러한 강력한 Tensor 코어 성능은 DLSS 4, AI 기반 렌더링 기술, 그리고 다양한 머신러닝 애플리케이션의 가속에 핵심적인 역할을 합니다.

GDDR7 메모리 도입과 대역폭 혁신

RTX 5090은 차세대 메모리 기술인 GDDR7 SDRAM을 채택하여 메모리 성능에서 큰 도약을 이루었습니다 [6][9][35]. RTX 5090은 32GB의 GDDR7 메모리를 탑재하여 RTX 4090의 24GB GDDR6X 대비 용량이 33% 증가했습니다 [9][35][40]. 메모리 인터페이스는 512-bit로 확장되어 RTX 4090의 384-bit 대비 더 넓은 데이터 경로를 제공합니다 [6][9][35][40].

GDDR7 메모리는 이전 GDDR6X보다 향상된 데이터 전송률을 제공하며, RTX 5090은 28Gbps (일부 자료에서는 30Gbps [40])의 메모리 속도를 가집니다 [6]. 이를 통해 RTX 5090은 최대 1,792 GB/s (약 1.8 TB/s)에 달하는 엄청난 메모리 대역폭을 확보하게 되었습니다 [6][9][35][40]. 이는 RTX 4090의 1,008 GB/s 대비 약 77.8% ~ 80% 향상된 수치입니다 [6][40]. 이렇게 증가된 메모리 용량과 대역폭은 고해상도(4K 이상) 게이밍, 대규모 텍스처 처리, 복잡한 3D 렌더링 작업, 그리고 대용량 데이터셋을 다루는 AI 모델 학습 등에서 GPU 코어가 데이터 병목 현상 없이 원활하게 작동하도록 지원하여 전반적인 시스템 성능을 크게 향상시킵니다. 특히 고해상도 환경이나 VRAM 요구량이 높은 최신 게임 및 애플리케이션에서 그 효과가 두드러집니다.

AI 기반 성능 혁명: DLSS 4와 뉴럴 렌더링

NVIDIA는 RTX 50 시리즈와 함께 AI 기술을 그래픽 렌더링에 더욱 깊숙이 통합하며 성능 향상의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 그 중심에는 DLSS 4(Deep Learning Super Sampling 4)와 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 기술이 있습니다.

DLSS 4의 혁신: DLSS는 AI를 사용하여 낮은 해상도에서 이미지를 렌더링한 후 고해상도로 업스케일링하여 프레임률을 높이는 기술로, DLSS 4는 여기에 더욱 진보된 기능들을 추가했습니다 [4][5][9][10][32][35][36][40][44].

멀티 프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG): DLSS 4의 가장 핵심적인 기능 중 하나로, AI를 사용하여 렌더링된 각 프레임 사이에 최대 3개의 추가 프레임을 생성합니다 [5][9][10][35][36][40][45][48]. 이 기능은 RTX 50 시리즈 GPU에서 독점적으로 지원되며 [10], 기존 DLSS 기술들과 함께 사용될 경우 전통적인 렌더링 방식 대비 최대 8배의 성능 향상을 가져올 수 있다고 NVIDIA는 밝히고 있습니다 [5][35][36][40]. 예를 들어, 사이버펑크 2077에서 4K 해상도, RT 울트라 옵션, 패스 트레이싱 활성화 상태에서 DLSS 없이 약 32 FPS를 기록하던 것이, DLSS 퍼포먼스 모드와 4X 멀티 프레임 생성을 함께 사용하면 약 280 FPS까지 향상될 수 있습니다 [18][38]. 호그와트 레거시의 경우, 4K 네이티브 해상도에서 87 FPS였던 것이 DLSS 4의 업스케일링과 프레임 생성을 통해 230 FPS로, 프레임 생성만 활성화 시 264 FPS로 향상되었습니다 [3].
트랜스포머 모델(Transformer Model) 아키텍처 적용: DLSS 4는 그래픽 업계 최초로 트랜스포머 모델 아키텍처를 실시간 애플리케이션에 도입했습니다 [5][36]. 이 트랜스포머 기반의 DLSS 레이 재구성(Ray Reconstruction) 및 슈퍼 레졸루션(Super Resolution) 모델은 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 모델 대비 2배 더 많은 파라미터와 4배 더 많은 연산량을 사용하여 이미지 안정성을 높이고, 고스팅 현상을 줄이며, 디테일을 향상시키고, 안티앨리어싱 품질을 개선합니다 [5][36]. 이 새로운 DLSS 트랜스포머 알고리즘은 모든 NVIDIA RTX GPU에서 사용 가능할 예정입니다 (슈퍼 레졸루션용) [40].
향상된 레이 재구성 및 슈퍼 레졸루션: DLSS 4는 기존의 레이 재구성 및 슈퍼 레졸루션 기술도 더욱 발전시켜, AI가 생성하는 이미지의 품질을 한층 높였습니다 [4][10].
NVIDIA 앱을 통한 DLSS 모델 강제 적용: 사용자는 NVIDIA 앱을 통해 기존 DLSS 지원 게임에도 최신 DLSS 모델을 강제 적용하여 성능과 품질을 향상시킬 수 있는 옵션을 제공받습니다 (단, 사용자 책임 하에 사용) [6][37].

뉴럴 렌더링 및 쉐이더 기술: Blackwell 아키텍처는 AI를 렌더링 파이프라인에 직접 통합하는 새로운 기술들을 선보입니다.

RTX 뉴럴 쉐이더(RTX Neural Shaders): 프로그래머블 쉐이더 내부에 소규모 AI 네트워크를 통합하여, 이전에는 실시간으로 구현하기 어려웠던 영화 수준의 재질, 조명 효과 등을 가능하게 합니다 [1][5][9][35][36][40]. 이는 쉐이더 연산 자체에 AI를 접목하여 렌더링 품질과 효율성을 동시에 높이는 혁신적인 접근 방식입니다.
RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces): 단순한 래스터화된 얼굴과 3D 포즈 데이터를 입력받아, 생성형 AI를 사용하여 시간적으로 안정적이고 고품질의 디지털 얼굴을 실시간으로 렌더링하는 기술입니다 [1][5][9][35][36]. 이는 게임 캐릭터와 디지털 휴먼의 현실감을 극대화하는 데 기여합니다.
RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry): 한 장면에서 최대 100배 더 많은 레이 트레이싱 삼각형을 처리할 수 있도록 하여, 게임 환경과 캐릭터의 디테일을 전례 없는 수준으로 끌어올립니다 [5][36].

이러한 AI 기반 기술들은 RTX 5090이 단순히 더 많은 연산 유닛을 탑재하는 것을 넘어, AI를 통해 '더 스마트하게' 렌더링함으로써 체감 성능과 시각적 만족도를 극대화하는 방향으로 발전하고 있음을 보여줍니다.

기타 성능 향상 기술 및 고려 사항

RTX 5090의 성능 향상은 위에 언급된 핵심 기술들 외에도 여러 요소들의 복합적인 작용으로 이루어집니다.

PCI Express 5.0 지원: RTX 5090은 PCI Express 5.0 인터페이스를 지원하여 호스트 시스템과의 데이터 전송 대역폭을 극대화합니다 [6][9][18][35][40]. PCIe 5.0은 PCIe 4.0 대비 두 배의 대역폭을 제공하므로, 대용량 데이터 전송이 잦은 고사양 게이밍 및 전문 작업 환경에서 잠재적인 병목 현상을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 다만, 현재까지는 PCIe 4.0 기반 시스템에서도 RTX 5090의 성능을 심각하게 저해할 수준의 문제는 아닌 것으로 평가됩니다 [6][18][37].

NVIDIA Reflex 2: 경쟁 게임에서의 반응 속도는 매우 중요하며, NVIDIA는 Reflex 2 기술을 통해 시스템 지연 시간(latency)을 더욱 줄였습니다 [1][5][36]. Reflex 2는 프레임 워프(Frame Warp)라는 혁신적인 기술을 도입하여, 렌더링된 프레임이 디스플레이로 전송되기 직전에 최신 마우스 입력을 기반으로 프레임을 업데이트합니다 [1][5][36]. 이를 통해 지연 시간을 최대 75%까지 감소시킬 수 있어, 게이머에게 더 빠른 타겟 포착, 반응 시간, 조준 정확도 향상을 제공합니다 [1][5][36].

향상된 쿨링 솔루션 및 전력 소비: RTX 5090 Founders Edition은 "Revolutionary Double Flow-Through"라는 새로운 듀얼 슬롯 쿨링 디자인을 채택했습니다 [1][4][9][35]. 이 쿨링 솔루션은 3D 증기 챔버(Vapor Chamber), 통합 히트파이프, 액티브 핀을 특징으로 하며, 전통적인 그래픽카드 구성 대비 두 배의 공기 흐름을 제공하여 발열을 효과적으로 관리합니다 [1][4][9][35].

그러나 이러한 강력한 성능에는 높은 전력 소비가 따릅니다. RTX 5090의 최대 전력 소비량(TDP/TBP)은 575W로, RTX 4090의 450W 대비 약 27.7% 증가했습니다 [3][6][9][10][18][35][37][40]. 이는 칩 규모 확장 및 연산 성능 향상 수준과 비슷한 증가율로, 이전 세대 대비 전력 효율성 자체가 크게 개선되지는 않았음을 시사합니다 [6][18][37]. 따라서 RTX 5090을 사용하기 위해서는 고용량의 파워 서플라이 유닛(PSU)이 필수적이며, NVIDIA는 1000W급 PSU를 권장하고 있습니다 [10].

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