Nvidia RTX Neural Texture Compression benchmark, VRAM 절감 크지만 performance cost도 확인

Nvidia의 RTX Neural Texture Compression은 이제 단순한 demo 단계에서 벗어나 실제 PC 게이머가 저울질할 수 있는 benchmark 단계로 들어가고 있다. Tom's Hardware는 2026년 4월 11일 Nvidia sample과 여러 GPU를 사용한 테스트를 공개했고, 결론은 비교적 분명하다. memory 절감 효과는 진짜지만, 이 기술을 어떻게 배치하느냐가 headline 수치만큼 중요하다는 것이다.

benchmark가 보여준 것

가장 공격적인 모드인 Inference on Sample은 NTC가 주목받는 이유를 그대로 보여 줬다. Tom's Hardware의 test scene에서 texture memory는 기존 block-compressed working set 대비 약 85% 줄었다. 또한 기사에 따르면 image quality는 reference assets에 매우 가깝게 유지됐다. 그래서 NTC는 막연한 AI marketing 문구가 아니라, 실제 rendering workflow에 넣어볼 만한 feature로 논의되고 있다.

tradeoff는 어디서 나오나

문제는 performance cost다. Inference on Sample은 texture를 runtime에 on-the-fly로 decoding하기 때문에, 테스트된 GPU 전반에서 비용이 보였다. RTX 4060 Laptop GPU의 1080p 측정에서는 시나리오에 따라 약 0.70~0.85ms의 추가 cost가 나왔다. VRAM이 병목일 때는 감수할 만할 수 있지만, 공짜 이득은 아니라는 뜻이다. 같은 기사에서는 Stochastic Texture Filtering이 anti-aliasing 없이 쓰이면 noise를 만들 수 있다고 지적한다. 따라서 이 모드가 가장 깔끔하게 보이려면 DLSS, 최소한 TAA 같은 보정이 중요해진다.

더 안전한 배치 방식

반대로 덜 극적인 Inference on Load는 더 넓게 쓰기 쉬운 경로로 보인다. 이 방식은 loading 단계에서 NTC texture를 BCn으로 transcoding하기 때문에 conventional block-compressed textures와 거의 같은 performance를 유지한다. 대신 runtime VRAM usage를 줄여 주지는 않는다. 이 모드의 장점은 disk footprint와 data movement 절감 쪽에 더 가깝다.

PC gaming에서 왜 중요한가

바로 이 분기점 때문에 NTC는 실제 게임에서 의미가 생긴다. 개발사는 이를 all-or-nothing으로 볼 필요가 없다. high-end hardware는 더 큰 VRAM 절감을 노릴 수 있고, 더 넓은 시스템군은 load-time 중심 경로로 install size를 줄이면서 frame-time 부담을 피할 수 있다. tooling이 성숙하고 cross-vendor support가 유지된다면, NTC는 AI 주변 기술 중 드물게 hype가 아니라 실제 문제 해결력으로 평가받는 graphics feature가 될 수 있다. 오래된 문제, 즉 너무 적은 memory로 너무 많은 texture를 다뤄야 하는 PC gaming의 병목을 건드리기 때문이다.