NVIDIA의 RTX Spark는 강력한 Blackwell GPU를 탑재할 수 있지만 Arm에서 기존 PC 게임의 대규모 라이브러리를 실행하는 능력은 보다 조용한 기술인 Microsoft의 Prism 에뮬레이터에 달려 있습니다. Prism을 사용하면 개발자가 즉시 ARM64용으로 다시 작성하지 않고도 x64 Windows 게임 및 애플리케이션을 RTX Spark의 Arm 기반 CPU에서 실행할 수 있습니다.
NVIDIA의 비공개 IFA 2026 데모에서 독점 대화를 진행하는 동안 Microsoft의 Peter Dawoud는 최신 Prism 작업이 단순히 에뮬레이트된 워크로드를 더 높은 FPS로 끌어올리는 것만이 아니라고 설명했습니다. Microsoft는 특히 CPU가 여전히 프레임, 물리 및 렌더링을 조정해야 하는 GPU 사용량이 많은 게임에서 성능 일관성에 중점을 두고 있습니다. 더 높은 평균 FPS가 항상 더 부드러운 경험을 의미하는 것은 아니기 때문에 이는 Prism의 가장 중요한 개선 사항 중 하나임이 입증될 수 있습니다.
핵심 메커니즘
가장 간단하게 Prism은 x64 애플리케이션과 RTX Spark의 Arm 기반 CPU 간의 변환기 역할을 합니다. 게임의 x64 CPU 명령어를 Arm64 명령어로 동적으로 변환하여 ARM64를 즉시 다시 작성하지 않고도 기존 Windows 게임을 실행할 수 있습니다. Dawoud가 설명했듯이 Microsoft는 2024년에 Arm에 Windows 11과 함께 Prism을 도입했으며 그 이후로 계속 투자해 왔습니다.
중요한 부분은 Prism이 방정식의 CPU 측면만 처리한다는 것입니다. 게임의 DirectX 또는 Vulkan 그래픽 호출은 에뮬레이트되지 않습니다. Windows의 기본 그래픽 스택을 통해 NVIDIA의 Arm 기본 드라이버와 궁극적으로 실제 Blackwell GPU로 전달됩니다. 따라서 x64 게임의 CPU 코드가 Prism에 의해 변환되는 동안 해당 그래픽 워크로드는 여전히 실제 NVIDIA 하드웨어에 의해 처리되므로 RTX Spark는 기존의 완전히 에뮬레이트된 게임 환경과 매우 다른 제안을 제공합니다.
FPS 대 프레임 속도 논쟁
RTX Spark 이야기가 특히 흥미로워지는 부분이 바로 여기에 있습니다. 강력한 GPU는 80FPS로 게임을 렌더링할 수 있지만 이것이 모든 프레임이 정확한 시간에 도착한다는 의미는 아닙니다. GPU가 해당 역할을 수행하려면 먼저 CPU가 게임 논리, 물리, 프레임 조정 및 렌더링 명령 준비를 처리해야 합니다.
Dawoud가 말했듯이 “GPU는 실제로 대부분의 작업을 수행하지만 CPU는 조정을 담당합니다.”
이러한 오케스트레이션은 게임이 Prism을 통해 실행될 때 특히 중요합니다. CPU 워크로드가 실행되기 전에 x64에서 Arm64로 변환되기 때문입니다.
- 원시 성능: 예를 들어 최대 FPS 수치를 높이면 에뮬레이트된 게임이 80FPS에 도달하게 됩니다.
- 프레임 일관성: 80FPS가 갑자기 눈에 띄는 장애, 끊김 또는 1% 최저치로 변하지 않도록 프레임 전달 시간을 엄격하게 유지합니다.
Dawoud는 Microsoft가 그 방정식의 양쪽 측면에서 노력하고 있다고 말했습니다.
“우리는 더 높은 FPS를 달성하는 것이 아니라 더 일관된 FPS를 달성할 수 있도록 최적화하기 위해 에뮬레이터에 대한 개발, 연구 및 통합을 수행해 왔습니다.”
게이머에게는 이는 궁극적으로 FPS 카운터의 다른 숫자보다 더 중요할 수 있습니다. 안정적인 60FPS를 제공하는 게임은 60~80FPS 사이를 오가는 게임보다 상당히 부드럽게 느껴질 수 있습니다.
CPU가 여전히 중요한 이유
게임이 GPU에 바인딩되면 CPU 에뮬레이션이 더 이상 주요 관심사가 되지 않는다고 가정하기 쉽습니다. 그러나 Blackwell GPU가 대부분의 렌더링을 수행하더라도 CPU는 여전히 각 프레임을 화면에 표시하는 작업을 준비하고 조정해야 합니다.
Dawoud가 설명했듯이 “CPU는 프레임 조정, 물리 스택 완료 확인, 렌더링 파이프라인 완료 확인과 같은 중요한 작업을 수행합니다.”
이는 프리즘이 여전히 중요한 역할을 수행하고 있음을 의미합니다. 변환된 CPU 워크로드가 정체되거나 일관성이 없게 되면 GPU는 결국 다음 작업 배치를 기다리게 되어 프레임 전달이 고르지 않게 될 수 있습니다. 이것이 바로 Microsoft가 RTX Spark의 Prism을 사용하여 단순히 더 높은 벤치마크 수치를 추구하지 않는 이유입니다. 또한 CPU 측 워크로드를 보다 예측 가능하게 만들어 강력한 Blackwell GPU가 계속 공급되도록 돕고 해당 프레임이 필요할 때 도착하도록 보장하기 위해 노력하고 있습니다.
네이티브 및 에뮬레이트된 워크로드
NVIDIA의 비공개 IFA 부스에서 열린 RTX Spark 시연은 Microsoft가 플랫폼이 다양한 종류의 소프트웨어를 어떻게 처리할 것으로 기대하는지에 대한 유용한 정보를 제공했습니다. 데모 영역에는 RTX Spark용으로 기본적으로 설계된 일부 워크로드와 Windows의 Prism 에뮬레이션 계층을 통해 실행되는 게임 및 애플리케이션이 혼합되어 있었습니다. 이러한 구별은 Prism이 단순히 오래된 x64 게임을 유지하기 위해 존재하는 것이 아니라 Arm 기반 PC에 대한 광범위한 호환성 전략의 일부임을 보여주기 때문에 중요합니다.
Dawoud는 작업의 광범위한 영향을 간단하게 요약했습니다. “엔진 개선과 에뮬레이터 개선은 실제로 제작자와 코더에게 도움이 될 것입니다.”
아이디어는 간단합니다. 개발자와 제작자는 RTX Spark에서 유용하게 사용되기 전에 ARM64용 전체 x64 애플리케이션을 즉시 다시 작성할 필요가 없습니다. Prism은 개발자가 기본 ARM 지원을 위해 작업하는 동안 기존 소프트웨어를 계속 실행하여 애플리케이션 자체가 아직 전환되지 않은 경우에도 하드웨어의 강력한 GPU가 작동하도록 할 수 있습니다.
메모리가 에뮬레이터의 병목 현상이 아닌 이유
Prism과 RTX Spark의 거대한 통합 메모리 아키텍처 사이에는 중요한 차이점도 있습니다. RTX Spark가 CPU와 Blackwell GPU 사이에 거대한 공유 메모리 풀을 제공할 것으로 예상됨에 따라 Prism 자체가 어떻게든 엄청난 양의 메모리 보유에 의존한다고 가정하기 쉽습니다.
나는 그 질문을 Dawood에게 직접 던졌습니다. 그의 대답은 오히려 간단했다.
“에뮬레이터는 대부분 CPU 활동이므로 CPU로 변환됩니다.”
그는 시스템 메모리의 양이 Prism 자체가 수행하는 작업과 본질적으로 무관하다고 설명했습니다. 대신 RTX Spark의 통합 메모리 아키텍처는 별도의 하드웨어 이점을 제공합니다. CPU와 GPU는 공유 메모리 풀과 함께 작동할 수 있으므로 둘 사이에 대량의 데이터를 이동하는 워크로드에 잠재적으로 도움이 됩니다.
Dawoud는 “RTX Spark에 탑재된 UMA의 성능이 그런 이점을 제공할 것입니다.”라고 요약했습니다.
Prism은 건축적 번역을 처리합니다. UMA는 기본 하드웨어가 메모리로 수행할 수 있는 작업을 변경합니다.
더 큰 그림
아마도 대화에서 가장 큰 시사점은 RTX Spark를 둘러싼 Prism 작업이 단순히 NVIDIA 특정 호환성 솔루션이 아니라는 것입니다. Dawoud는 이러한 개선 사항이 Microsoft의 광범위한 Windows-on-Arm 노력의 일부이며 다른 Arm 기반 Windows 시스템에도 도움이 될 수 있다고 강조했습니다.
“오늘 제가 이야기한 모든 내용은 Windows에 관한 것이므로 모든 플랫폼에서 이점을 얻을 수 있습니다.”라고 그는 설명했습니다. “우리가 진행 중인 에뮬레이터 투자를 통해 전반적인 경험은 물론 다른 ARM 장치에 대한 워크로드의 전반적인 성능도 향상될 것입니다.”
궁극적으로 Prism은 RTX Spark의 호환성 레이어 그 이상입니다. 실제로 이는 오늘날의 방대한 x64 Windows 에코시스템이 미래의 Arm 기반 PC에서 작동할 수 있도록 하는 가교 역할을 합니다. 그리고 Microsoft가 더 높은 성능뿐만 아니라 더 부드럽고 일관된 프레임 전달에 중점을 두는 상황에서 게임이 에뮬레이트되는지 여부에 대해 전혀 생각하지 않는 것이 진정한 승리가 될 수 있습니다.
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