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서론

Gemma 4 26B와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 일반적으로 높은 VRAM을 가진 강력한 GPU를 필요로 합니다. 이 튜토리얼에서는 모델 양자화(quantization) 및 메모리 효율적인 실행과 같은 CPU 전용 최적화 기술을 사용하여 13년 된 Xeon 프로세서(예: Intel Xeon E5 v2 시리즈)에서 모델을 실행하는 방법을 시연합니다.

사전 요구 사항

• 최소 64GB RAM이 장착된 Xeon 기반 서버
• Linux OS (Ubuntu/CentOS 권장)
• Python 3.10+
• git, cmake, 그리고 gcc 설치 완료
• 최소 200GB의 여유 디스크 공간

단계 1: 환경 준비

먼저 핵심 종속성을 설치합니다:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-pip build-essential
pip install torch==2.1.0 transformers optimum

다음 명령어로 PyTorch의 CPU 지원 여부를 확인합니다:

import torch
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())  # False가 반환되어야 함

단계 2: 모델 다운로드 및 변환

Hugging Face의 from_pretrained를 양자화와 함께 사용합니다:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = 

### 결론

최신 GPU가 더 높은 처리량(초당 100~300 토큰)을 제공하지만, 이 CPU 전용 접근 방식은 레거시 하드웨어에서 약 GPU 비용의 15%로 AI 추론을 가능하게 합니다. 엣지 배포나 개념 증명(Proof-of-Concept) 작업에 이상적입니다. 더 높은 처리량이 필요한 프로덕션 워크로드에는 Xeon Scalable (2세대)으로 업그레이드를 고려해 보세요.