MTP와 TurboQuant를 사용하여 Qwen3.6-27B에서 262K 컨텍스트에 단일 RTX 4090으로 80+ t/s 달성
요약
본 기사는 MTP와 TurboQuant를 결합하여 Qwen3.6-27B 모델을 262K 컨텍스트 길이에서 단일 RTX 4090 GPU로 구동하는 최적화 과정을 다루고 있습니다. 이 최적화를 통해 초기 43 t/s였던 처리 속도를 80~87 t/s까지 크게 향상시켰으며, MTP의 초안 수용률(draft acceptance)도 약 73%에 달함을 보고했습니다.
핵심 포인트
- MTP와 TurboQuant를 활용하여 대규모 컨텍스트 길이(262K) 처리가 가능해졌다.
- Qwen3.6-27B 모델을 단일 RTX 4090으로 구동하며, 처리 속도를 80~87 t/s까지 끌어올렸다.
- 최적화된 시스템에서 MTP의 초안 수용률(draft acceptance)은 약 73%를 기록했다.
개인적인 용도로 MTP가 TBQ4_0 (TurboQuant의 손실 없는 4.25 bpv KV 캐시)과 함께 Qwen3.6-27B를 작동시키는 방법을 시도해 왔습니다.
그래서 하루 종일 코딩을 만지작거린 끝에, 뭔가 실현 가능한 것을 얻은 것 같습니다. 처음 컴파일했을 때 약 43 t/s였던 속도가 최적화 후에는 80~87 t/s로 올랐습니다. 게다가 MTP의 초안 수용률(draft acceptance)이 약 73%에 달합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 r/LocalLLaMA의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기