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GPU 렌더링은 특수 그래픽 하드웨어를 사용하여 병렬 처리를 통해 3D 이미지와 비디오 생성을 가속화하고 애니메이션 및 게임과 같은 작업에서 CPU보다 빠른 속도로 성능을 발휘합니다. 이 글에서는 GPU 렌더링의 역할, CPU 렌더링과의 비교, 2025년 최고의 하드웨어 선택 등을 살펴봅니다. 주요 하이라이트에는 영화 제작 및 건축 시각화에 이르기까지 다양한 산업 분야의 실제 어플리케이션과 GPU를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 간단한 가이드가 포함됩니다. 초보자든 프로든 GPU 렌더링은 워크플로우를 혁신합니다.
GPU 렌더링은 그래픽 처리 장치를 사용하여 3D 모델에서 이미지를 계산하고 생성하는 과정입니다. 중앙 처리 장치(CPU)는 몇 가지 복잡한 작업을 순차적으로 처리하거나 소수의 코어에서 처리하는 데 최적화되어 있는 것과 달리, GPU는 수천 개의 경량 스레드를 동시에 실행하도록 설계되었습니다. 이러한 대규모 병렬 처리를 통해 GPU는 음영 처리, 텍스처 매핑, 레이 트레이싱 및 전역 조명과 같은 렌더링 작업에 특히 효과적입니다.
현대 3D 렌더링에서 GPU는 하드웨어 가속으로 방대한 양의 기하학적 구조와 데이터를 처리하여 한때 계산적으로 불가능했던 효과를 가능하게 합니다. Vulkan, DirectX, OpenGL과 같은 API와 CUDA 및 OptiX와 같은 프레임워크를 통해 렌더링 엔진은 GPU 성능을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
오늘날의 크리에이티브 파이프라인은 GPU 렌더링에 크게 의존하며 다양한 산업과 소프트웨어에 전력을 공급합니다. 다음은 GPU 렌더링이 중요한 역할을 하는 가장 일반적인 워크플로우입니다:
Blender, Autodesk Maya를 위한 Arnold GPU 그리고 Cinema 4D를 위한 Redshift와 같은 소프트웨어를 통해 아티스트는 실시간으로 씬을 미리 보고 렌더링할 수 있습니다. 이러한 도구는 집약적인 연산을 GPU에 오프로드함으로써 반복 주기를 단축하여 애니메이터와 모델러가 긴 대기 시간 없이 세부 사항을 자유롭게 정제할 수 있도록 합니다. 아래에서 Game Dev Academy는 Blender에서 GPU 렌더링을 활성화하는 방법을 보여줍니다:
건축가들은 대화형 시각화를 생성하기 위해 Lumion, Enscape, 트윈모션과 같은 GPU 가속 도구에 점점 더 의존하고 있습니다. 실시간 라이팅 미리보기와 사실적인 렌더링을 통해 디자인 변경 사항을 즉시 평가할 수 있으며, 이는 건축가들이 고객과 이해관계자에게 개념을 제시하는 방식을 변화시킵니다. Arch Viz 아티스트의 다음 동영상에서는 GPU 렌더링이 시간을 절약하면서도 좋은 품질을 유지하는 방법을 살펴봅니다:
스튜디오는 OctaneRender 및 Redshift와 같은 GPU 기반 엔진을 사용하여 복잡한 시각 효과와 시퀀스를 짧은 시간 안에 렌더링합니다. GPU 렌더링은 또한 Houdini 및 Maya와 함께 프로덕션 파이프라인에 통합되어 대규모 애니메이션 프로젝트를 더 빠르고 유연하게 만듭니다. PNY Technologies의 다음 비디오에서 VFX 아티스트 조쉬 해리슨은 아티스트를 위한 GPU 렌더링의 이점에 대해 이야기합니다:
텍스처 페인팅 및 시뮬레이션과 같은 보다 구체적인 사용 사례는 3D 제작에서 GPU의 5가지 다른 사용 사례에 대한 이 글을 확인하십시오.
CPU와 GPU 렌더링 모두 실행 가능하지만, 다른 방식으로 뛰어난 성능을 발휘합니다.
현대의 CPU(일반적으로 x86 또는 ARM 건축을 기반으로)는 복잡하고 직렬화 된 계산에 최적화된 코어 수가 적습니다. 따라서 정밀도, 복잡한 논리 또는 순차적 처리가 필요한 작업에서 높은 성능을 발휘합니다.
반면 GPU는 병렬 작업이나 작업에 최적화된 수천 개의 작은 코어를 특징으로 합니다. 이들의 건축은 셰이더 가속화, 이미지 처리, 노이즈 감소와 같은 효과는 물론 대규모 병렬 작업에서도 타의 추종을 불허합니다. 2025년 현재 GPU 시장은 826억 8,000만 달러로, AI 학습 및 추론부터 클라우드 게임과 같은 산업 전반에서 AI 중심 컴퓨팅에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
2025년에는 하이브리드 렌더링 파이프라인이 보편화될 수 있습니다. 신경망 렌더링 기술과 AI로 강화된 파이프라인은 라인을 더욱 흐리게 하여 플랫폼 전반에 걸쳐 확장 가능한 고품질 출력을 가능하게 합니다.
GPU는 일반적으로 속도와 확장성이 우선순위일 때 가장 유용한 옵션입니다. 예를 들어, 창작 과정에서 빠른 미리보기 렌더링이 필요한 Blender나 Maya에서 작업하는 아티스트는 빠른 피드백과 부드러운 반복을 제공하기 때문에 GPU 렌더링의 이점을 누릴 수 있습니다. 대규모 스튜디오에서는 NVLink와 같은 기술과 연결된 멀티 GPU 설정을 통해 렌더링 팜과 고급 워크스테이션이 대규모 애니메이션 시퀀스 또는 실시간 시각화 프로젝트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
반면에 CPU는 정밀도와 신뢰성이 원시 속도를 초과하는 작업에서는 여전히 중요합니다. 예를 들어, 물, 불, 천과 같은 복잡한 물리 시뮬레이션을 실행하는 VFX 파이프라인은 대규모 데이터셋을 더 효과적으로 관리하고 일관되고 안정적인 결과를 보장하기 때문에 CPU에 크게 의존할 수 있습니다. 마찬가지로 GPU 메모리 한계를 초과하는 씬을 렌더링할 때도 CPU가 단점이 될 수 있습니다.
요약하자면, GPU를 사용하여 속도, 미리보기 및 대화형 워크플로우를 수행하거나, 대규모 시뮬레이션, 메모리가 많이 필요한 최종 렌더링 또는 절대 정확도와 안정성이 협상 불가능한 파이프라인에 CPU를 사용하는 것입니다. 더 자세히 알아보려면 CPU와 GPU 렌더링에 대한 이 글을 확인하십시오.
실제 사례: NVIDIA와 SC24에 따르면 픽사는 장편 영화에는 NVIDIA의 GPU 기술을, 시뮬레이션 및 파이프라인 자동화에는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공지능(AI)을 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
GPU의 강점은 건축에 있습니다. CPU는 일반적으로 4~8개의 코어를 가지고 있지만, 최신 GPU는 행렬 및 벡터 계산과 같은 용도로 설계된 수백에서 수천 개의 코어를 포함할 수 있습니다. VRAM을 통해 GPU는 고해상도 텍스처와 지오메트리를 저장할 수 있기 때문에 메모리도 중요한 역할을 합니다. 인공 지능의 부상으로 NVIDIA의 CEO인 젠슨 황도 골드만삭스 커뮤나코피아(Communacopia) + 기술 컨퍼런스에서 다음과 같이 언급했습니다:
“[...]인공지능 없이는 더 이상 컴퓨터 그래픽을 만들 수 없습니다. [...]”
GPU 렌더링을 시작하려면 깊은 기술적 전문 지식이 필요하지는 않지만 렌더링 엔진이 그래픽 카드를 최대한 활용할 수 있도록 시스템을 구성하는 방법을 이해하는 것이 필요합니다. 3D 모델링, 비디오 편집 또는 시각화 소프트웨어 분야에서 일하든 아티스트와 개발자가 특정 소프트웨어를 사용하든 상관없이 GPU 렌더링의 이점을 극대화하고 더 빠른 워크플로우, 더 부드러운 미리보기, 프로덕션 품질의 결과를 더 짧은 시간 내에 얻을 수 있는 다음 원칙이 적용됩니다:
GPU가 사용하려는 렌더링 엔진(예: CUDA, OptiX, HIP 또는 Metal)을 지원하는지 확인하십시오. 렌더링 엔진은 최신 버전에 최적화되어 있으므로 GPU 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것도 좋습니다.
렌더링은 상당한 VRAM을 소모할 수 있으므로 불필요한 지오메트리를 줄이거나 텍스처 크기를 줄이거나 인스턴스화 기법을 사용하여 씬을 최적화할 수 있습니다. 무거운 프로젝트의 경우 메모리 용량이 더 크거나 여러 GPU 설정을 고려하십시오.
AI 노이즈 제거, 적응형 샘플링, 레이 트레이싱 가속과 같은 GPU 전용 기능을 사용하여 더 빠르고 깨끗한 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 실시간 미리보기와 최종 렌더링 설정 간의 균형을 맞출 수 있습니다. 초안 렌더링은 샘플 사용량을 줄일 수 있는 반면, 최종 출력은 GPU 성능을 향상시킬 수 있습니다.
많은 스튜디오에서 GPU와 CPU 렌더링을 결합하여 사용합니다. GPU는 빠른 미리보기와 반복적인 변경을 처리하는 반면, CPU는 시뮬레이션, 물리학 또는 최종 품질 계산에 여전히 사용될 수 있습니다. 일부 렌더링 엔진은 GPU와 CPU 간의 원활한 전환을 허용하여 프로젝트 필요에 따라 유연성을 제공합니다.
렌더링은 GPU를 지속적인 워크로드로 끌어올립니다. 워크스테이션에 충분한 냉각 기능과 안정적인 전원 공급 장치가 있어 스로틀링이나 충돌을 방지할 수 있습니다.
최신 GPU는 세부 사항을 희생하지 않고도 렌더링 시간을 획기적으로 단축할 수 있는 NVIDIA의 DLSS 또는 OptiX와 같은 AI 기반 도구를 통합합니다. 이 도구는 오랫동안 사용되어 왔으며 여전히 렌더링에 훌륭한 도구로 사용되고 있습니다. Vulkan, DirectX, OpenCL과 같은 API는 렌더링 플랫폼 전반에 걸쳐 더 넓은 호환성을 보장합니다.
2025년에는 NVIDIA RTX 5090이 타의 추종을 불허하는 렌더링 속도, 대형 VRAM, 고급 레이 트레이싱을 제공하며 전문가들에게 최고의 선택으로 자리 잡았습니다. RTX 4080 Super는 저렴한 가격에 강력한 성능을 제공하여 견고한 가치 옵션이며, AMD RX 7900 XTX는 레이 트레이싱 및 AI 기능에서 뒤떨어지지만 달러당 경쟁력 있는 성능을 제공합니다. Mac 사용자에게 Apple의 M4 Max 칩은 최적화된 소프트웨어 내에서 뛰어난 효율성과 하드웨어 가속 렌더링을 제공하지만, 고급 데스크톱 GPU의 원시 성능에는 미치지 못합니다.
GPU 렌더링은 산업 전반에 걸쳐 3D 컴퓨터 그래픽과 워크플로우를 재구성했습니다. 병렬 컴퓨팅과 특수 건축을 활용함으로써 GPU는 실시간 시각화, 게임, 영화, 디자인의 중추가 되었습니다. CPU는 특히 정밀도가 높은 작업에서 여전히 중요한 역할을 하고 있지만, 미래는 두 프로세서가 함께 작동하는 하이브리드 시스템에 속합니다. 2025년에 3D 모델링, 애니메이션 또는 건축 시각화의 세계로 진입한다면 GPU 렌더링을 마스터하는 것은 더 이상 선택 사항이 아니며 이제 표준입니다.
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