참고로 아래에서 소개할 팁은 구형 GPU(예 : RTX 20 시리즈)에도 통용되지만, 최적화에 가장 적합한 지포스 모델은 다음과 같다.
엔비디아 지포스 RTX 4000(에이다 러브레이스)
• 엔비디아 지포스 RTX 4090
• 엔비디아 지포스 RTX 4080
• 엔비디아 지포스 RTX 4070 Ti
• 엔비디아 지포스 RTX 4070
• 엔비디아 지포스 RTX 4060 Ti
• 엔비디아 지포스 RTX 4060
엔비디아 지포스 RTX 3000(암페어)
• 엔비디아 지포스 RTX 3090 Ti
• 엔비디아 지포스 RTX 3090
• 엔비디아 지포스 RTX 3080 Ti
• 엔비디아 지포스 RTX 3080
• 엔비디아 지포스 RTX 3070 Ti
• 엔비디아 지포스 RTX 3070
• 엔비디아 지포스 RTX 3060 Ti
• 엔비디아 지포스 RTX 3060
첫 번째 팁 : 오버클럭을 통한 속도 향상
그래픽 카드를 오버클럭하려고 할 때 시작부터 난항을 겪을 수 있다. 오버클럭 프로젝트를 성공시키려면 기본에 집중해야 한다. 우선 오버클럭하려는 그래픽 카드 모델과 기술 사양(예 : 클럭 대역폭 등)을 정확하게 파악해야 한다. 예를 들어 엔비디아 지포스 RTX 4090 파운더스 에디션을 사용해, 오버클럭과 관련된 모든 기술 사양을 철저히 조사했다. 일반적으로 제품 페이지나 사용 설명서에서 확인할 수 있다.다음으로 적절한 프로그램을 사용해 그래픽 카드의 기술적 사양을 확인했다. 기본 클럭, 부스트 클럭, 메모리 클럭 등을 확인할 때, 테크파워업!(TechPowerUp!)의 GPU-Z를 추천한다. 무료로 다운로드할 수 있다. GPU-Z에 따르면 지포스 RTX 4090 레퍼런스 모델의 기술 사양은 다음과 같다.
• 기본 클럭 2,230MHz
• 부스트 클럭(최대) 2,520MHz 클럭
• GDDR6X 그래픽 메모리 21Gbps 24GB(10.5GHz)
• 초당 메모리 대역폭 1,008GB
목표는 부스트 클럭을 가능한 최대치로 끌어올려 게임에서 평균 클럭을 높이는 것이었다. 그리고 가능하다면 더 높은 메모리 클럭으로 메모리 대역폭을 최대화하는 것이었다. 이를 위해 MSI 애프터버너(MSI Afterburner) 같은 도구를 사용할 수 있다. ‘오버클럭 스캐너’라는 자동 기능이 내장돼 있어 사용자 개입 없이 그래픽 카드의 최대 클럭 대역폭을 결정할 수 있다. 자세한 내용은 다음의 MSI 영상을 참고하라.
오버클럭 스캐너(OC)를 통해 오버클럭을 완료한 후에는, 온스크린 디스플레이(OSD)와 ‘비디오 캡처’라는 기능을 사용해 새롭게 생성된 클럭 대역폭을 읽고, 평가하며, 게임 플레이를 녹화한다. 자세한 내용은 다음의 MSI 영상을 참고하라.
적절하게 오버클럭하면 그래픽 프로세서의 모델과 품질에 따라 다르기는 하지만 공장 설정보다 10~15% 더 높은 성능을 얻을 수 있다.
중요한 점 : GPU를 오버클럭하거나 언더볼팅하면 그래픽 카드의 TDP, 발열, 소비 전력 같은 중요한 매개변수가 변경된다. 전압을 잘못 설정하면 시스템이 불안정해질 뿐만 아니라 GPU에도 돌이킬 수 없는 손상을 줄 수 있다.
두 번째 팁 : 언더볼팅을 통한 효율성 개선
제조업체는 안정성을 위해 그래픽 카드의 공장 설정에 안전장치를 만들어 두기 때문에 칩에 필요한 전압보다 약간 더 많은 전압이 적용된다. 충돌이나 불안정성을 유발하지 않고 일정 범위 내에서 전압을 낮출 수 있다는 이야기다. 목표는 소비 전력을 낮춰도 그래픽 카드를 더 나은 성능 또는 최소한 동일한 성능으로 작동되도록 하는 것이다. 이렇게 하려면 그래픽 프로세서의 전압을 낮추는 ‘언더볼팅’이 필요하다.그래픽 카드를 언더볼팅할 때는 MSI 애프터버너나 에이수스 GPU 트위크 III(Asus GPU Tweak III) 같은 도구는 필요 없다. 엔비디아가 제공하는 지포스 익스피리언스의 GPU 튜닝에서 그래픽 카드의 GPU 설정을 변경할 수 있다.
그래픽 카드의 전력 소비를 줄이려면 공급 전압과 또는 전력 제한을 줄여야 한다. 어떤 방법을 선택하든 상관없지만, 에이다 러브레이스 기반 지포스 RTX 40 시리즈는 전력 한계를 약간 낮추는 것이 더 효율적이었다.
다음의 도구는 오버클럭과 언더볼팅에 모두 적합하다.
• MSI 애프터버너(MSI Afterburner)
• EVGA 프리시전 X1(EVGA Precision X1)
• 팰리트 썬더마스터(Palit ThunderMaster)
• 엔비디아 지포스 익스피리언스(Nvidia GeForce Experience)
• 에이수스 트위크 II, 트위크 III(Asus Tweak II, Tweak III)
• 기가바이트 컨트롤 센터(Gigabyte Control Center)
• 조탁 파이어스톰(Zotac Firestorm)
중요한 점 : 제조업체가 만든 도구는 다른 제조업체의 그래픽 카드와도 문제 없이 호환된다. 즉, 에이수스 GPU에서 EVGA 프리시전 X1을 사용할 수 있다.
세 번째 팁 : 스트레스 테스트를 통한 안정성 향상
오버클럭 및 언더볼팅 이후 안정성을 테스트하려면 다음의 벤치마크와 안정성 테스트를 거치는 것이 좋다.• 유니진(Unigine)
• 3D마크 타임 스파이(3DMark Time Spy)
• 3D마크 파이어 스트라이크(3DMark Fire Strike)
• MSI 컴부스터(MSI Kombustor)
• 퍼마크(FurMark)
• OCCT
게임에서 GPU와 VRAM의 부하, 특히 최대 부하 시점이 각기 다르기 때문에 게임을 플레이하고 안정성을 확인해야 한다. 실제 사용 시 오버클럭된 그래픽 카드가 불안정하다면 다시 수치를 조정하거나 전력을 높여야 한다.
네 번째 팁 : DLSS 덕분에 더 아름답게
고해상도에서의 게임 플레이를 즐기고, 크게 향상된 이미지 품질을 선호하는 사용자라면 가끔 그래픽 카드의 원시 성능 부족에 직면한다. 엔비디아에는 해결책이 있다.딥러닝 슈퍼 샘플링(Deep Learning Super Sampling; DLSS)은 먼저 저해상도로 이미지를 연산한 다음, 전용 AI 텐서 코어 기반의 업스케일링 프로세스를 사용해 이미지를 업스케일링하는 기술이다. DLSS를 사용하면 새 그래픽 카드로 업그레이드하지 않아도 지원되는 게임에서 프레임 속도와 시간을 높일 수 있다. 프레임 생성, 중간 프레임을 생성하는 방법을 포함한 DLSS 3를 통해 많은 경우 프레임 속도를 2배로 늘릴 수도 있다.
엔비디아는 현재 인기 있는 게임을 예로 들어 DLSS 3를 통해 얼마나 프레임 속도를 높일 수 있는지 시연했다. 한편 DLSS 3 프레임 생성(DLSS 3 Frame Generation)은 최신 40 시리즈 그래픽 카드에서만 사용할 수 있다. 모든 지포스 RTX GPU는 이를 지원하는 게임에서 DLSS 2 슈퍼샘플링 기능을 쓸 수 있다.
다섯 번째 팁 : 엔비디아 지싱크 덕분에 더 부드러워진 화면
왜곡도, 떨림도 없다. 엔비디아에서 만든 적응형 동기화 기술인 지싱크(G-Sync)는 가변 주사율(VRR)을 지원하는 모니터에서 그래픽이 깨지는 현상을 안정적으로 방지하고, 끊김 현상을 줄여준다. 엔비디아의 지싱크 기술은 거의 모든 프레임 속도에서 프레임 왜곡이나 끊김 없이 부드럽고 매끄러운 게임 성능을 제공한다. 또 120~360Hz의 재생률, LFC(Low Framerate Compensation), HDR로 생성된 고대비 이미지를 지원한다. 단, 엔비디아 지싱크를 사용하려면 호환되는 모니터가 필요하다.editor@itworld.co.kr
함께 보면 좋은 콘텐츠
Sponsored
Seagate
“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.