토파즈 Ai 프로그램을 보면 GPU 기반이라고 잘 알려져 있습니다. 하지만 특정 Ai 모델들은 CPU 병목이나 화질의 한계 때문에 GPU를 백프로 활용하지 못하는 경우가 있습니다. 또한, CPU 로드율을 제대로 활용하지도 못합니다. 같은 그래픽카드(GPU)를 사용하는데, CPU를 업그레이드 하면 얼마나 벤치마크 결과가 상승할지 알아보도록 합시다.
토파즈 Ai, CPU만 업그레이드시 벤치마크 결과: GPU를 100% 활용하는 방법!
토파즈 Ai 프로그램은 GPU 기반이라고 잘 알려져 있습니다. 하지만 특정 Ai 모델들은 CPU 병목이나 화질의 한계 때문에 GPU를 백프로 활용하지 못하는 경우가 있습니다. 또한, CPU 로드율을 제대로 활용하지도 못합니다. 같은 그래픽카드(GPU)를 사용하는데, CPU를 업그레이드 하면 얼마나 벤치마크 결과가 상승할지 알아보도록 합시다.
왜 CPU 업그레이드를 고려해야 하는가? – 숨겨진 병목 현상
일반적으로 Ai 영상 업스케일링은 GPU의 성능이 핵심이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 제가 RTX 5090이라는 최상위 GPU와 AMD Ryzen 5 5600X CPU를 조합하여 테스트했을 때, 몇몇 Topaz Ai 모델에서는 GPU 로드율이 기대만큼 높지 않은 현상을 발견했습니다. 이는 CPU가 GPU로 데이터를 충분히 빠르게 전송하지 못해 발생하는 ‘CPU 병목 현상’ 때문일 수 있습니다. 특히, 최신 고성능 GPU는 기존 DDR4 메모리 및 PCIe 4.0 환경의 CPU로는 그 잠재력을 100% 발휘하기 어려운 경우가 많습니다.
레딧에 올린 정보에서도 언급했듯이, 5600X와 5090 조합으로 Iris 모델을 사용해 1080p 영상을 4K로 업스케일링할 때 CPU 및 GPU 로드율이 최적화되지 않았음을 확인했습니다. 이는 곧 GPU가 놀고 있다는 의미이며, CPU 업그레이드를 통해 이 병목을 해소할 수 있다는 가설을 세우게 된 계기입니다.
벤치마크 환경
이번 벤치마크는 동일한 RTX 5090 GPU 환경에서 CPU만 업그레이드했을 때의 성능 변화를 확인하기 위해 진행되었습니다.
테스트 시스템 1 (업그레이드 전):
- OS: Windows v11.24
- CPU: AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 31.349 GB
- RAM: 63.928 GB (DDR4)
- 입력 해상도: 1920×1080
테스트 시스템 2 (업그레이드 후):
- OS: Windows v11.24
- CPU: AMD Ryzen 9 9950X3D 16-Core Processor
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 31.349 GB
- RAM: 61.656 GB (DDR5)
- 입력 해상도: 1920×1080
벤치마크 결과
Topaz Video AI v7.0.2 버전에서 다양한 모델들을 테스트한 결과는 다음과 같습니다. FPS (Frames Per Second)는 높을수록 성능이 우수함을 나타냅니다.
| 모델 (업스케일 비율) | Ryzen 5 5600X (FPS) | Ryzen 9 9950X3D (FPS) | 성능 향상률 (%) |
| Artemis 1X | 28.90 | 47.19 | +63.3% |
| Artemis 2X | 11.82 | 17.22 | +45.7% |
| Artemis 4X | 02.63 | 04.37 | +66.2% |
| Iris 1X | 31.55 | 46.92 | +48.7% |
| Iris 2X | 13.29 | 21.23 | +59.7% |
| Iris 4X | 03.31 | 05.23 | +58.0% |
| Proteus 1X | 32.17 | 53.86 | +67.4% |
| Proteus 2X | 14.73 | 20.48 | +39.0% |
| Proteus 4X | 03.34 | 05.53 | +65.6% |
| Gaia 1X | 16.72 | 18.70 | +11.8% |
| Gaia 2X | 10.03 | 14.78 | +47.4% |
| Gaia 4X | 03.14 | 05.20 | +65.6% |
| Nyx 1X | 16.88 | 18.09 | +7.2% |
| Nyx 2X | 11.95 | 13.64 | +14.1% |
| Nyx Fast 1X | 34.58 | 41.00 | +18.6% |
| Rhea 4X | 03.06 | 04.69 | +53.3% |
| RXL 4X | 03.17 | 04.97 | +56.8% |
| Hyperion HDR 1X | 23.27 | 33.34 | +43.3% |
| Apollo (4X Slowmo) | 31.68 | 50.09 | +58.1% |
| APFast (4X Slowmo) | 52.70 | 89.32 | +69.5% |
| Chronos (4X Slowmo) | 34.46 | 46.38 | +34.6% |
| CHFast (4X Slowmo) | 29.74 | 49.45 | +66.3% |
| Aion (16X Slowmo) | 27.81 | 36.63 | +31.7% |
결과 분석 및 효율적인 워크플로우 제안
벤치마크 결과를 보면 CPU 업그레이드만으로 Topaz Ai의 성능이 눈에 띄게 향상되었음을 알 수 있습니다. 특히 Artemis, Iris, Proteus 모델에서 1X 및 4X 업스케일링 시 최대 60% 이상의 성능 향상을 보였습니다. 이는 Ryzen 9 9950X3D의 강력한 멀티코어 성능과 함께 DDR5 메모리 및 PCIe 5.0 x16 레인 지원이 GPU와의 데이터 전송 병목을 상당 부분 해소했음을 의미합니다. 즉, 5090과 같은 고성능 GPU의 잠재력을 더욱 온전히 끌어낼 수 있게 된 것입니다.
하지만 모든 모델에서 극적인 성능 향상이 있었던 것은 아닙니다. Gaia나 Nyx 모델처럼 CPU 업그레이드 효과가 상대적으로 적은 경우도 있었습니다. 이는 각 모델의 알고리즘이 GPU 의존도가 더 높거나, 혹은 해당 모델이 애초에 CPU 병목이 크지 않았음을 시사합니다.
만약 CPU 및 GPU를 다 활용하지 못한다면?
레딧에서 공유했듯이, 만약 CPU 업그레이드 후에도 특정 작업에서 GPU 로드율이 여전히 100%에 도달하지 못한다면, 여러 개의 비디오 업스케일링 작업을 동시에 실행하는 것을 고려해볼 수 있습니다. 강력한 CPU는 여러 작업을 동시에 처리하면서도 GPU가 쉬지 않고 일할 수 있도록 데이터를 지속적으로 공급해줄 수 있습니다. 이는 전체 작업 생산성을 크게 높일 수 있는 방법입니다.
Starlight Mini 모델에 대한 특별 제안:
흥미롭게도 Starlight Mini 모델은 5600X CPU와 5090 GPU 조합에서도 100%에 가까운 GPU 로드를 보여주었습니다. 이는 Starlight Mini 모델이 CPU 병목이 거의 없거나, 매우 효율적으로 GPU 자원을 사용한다는 것을 의미합니다.
- Starlight Mini 속도 (5090 기준):
- 426×240 -> 1280×722 (최소) : 1.3~1.7 fps
- 1280×722 -> 2560×1444 (2x 업스케일) : 0.2~0.4 fps
Starlight Mini는 저해상도에서 특정 해상도까지는 비교적 빠르게 처리하지만, 그 이상으로 해상도를 높이면 급격히 느려지는 경향이 있습니다. 따라서 저의 의견으로는 다음과 같은 워크플로우를 추천합니다:
- Starlight Mini를 사용하여 저해상도 영상을 최소 1280×720 (또는 더 높게)까지 먼저 업스케일링합니다. 이 과정에서는 GPU를 거의 100% 활용할 수 있습니다.
- 그 다음, 이렇게 1차 업스케일링된 영상을 다른 모델 (예: Iris, Proteus 등)을 사용하여 2배 업스케일링을 적용합니다. 이 방법은 각 모델의 강점을 활용하여 최종 결과물의 품질과 처리 속도를 최적화할 수 있습니다. 최근에는 다양한 모델들이 활용되므로, 사용자의 목적에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
결론
이번 벤치마크를 통해 토파즈 Ai에서 CPU의 역할이 생각보다 크며, 특히 고성능 GPU를 사용하는 경우 CPU 업그레이드가 전체적인 렌더링 속도 향상에 큰 영향을 미친다는 것을 확인했습니다. CPU 병목 현상은 GPU의 잠재력을 제한할 수 있으며, 최신 플랫폼으로의 전환(DDR5, PCIe 5.0 포함)은 이러한 병목을 효과적으로 해소하여 더욱 효율적인 작업 환경을 구축할 수 있게 합니다.
만약 여러분의 GPU가 100% 활용되지 않고 있다면, CPU 업그레이드를 진지하게 고려해보시거나, 동시에 여러 렌더링 작업을 실행하여 시스템 자원을 최대한 활용하는 방법을 시도해보시길 추천합니다.
만약 스타라이트 미니만 활용하신다면, GPU만 좋은 거 쓰시면 5600x 같은 낮은 CPU를 사용해도 무방합니다.