RTX 5060 Ti에서 Qwen3 30B A3B를 초당 50 토큰으로 실행하기
요약
커스텀 CUDA 및 C++ 코드를 활용하여 VRAM 16GB의 RTX 5060 Ti에서 Qwen3-30B-A3B 모델을 초당 50~54 토큰 속도로 구동하는 방법을 제시합니다. 이는 기존 llama.cpp 방식 대비 약 50% 향상된 성능으로, 소비자 하드웨어에서의 로컬 추론 가능성을 높입니다.
핵심 포인트
- RTX 5060 Ti (VRAM 16GB)에서 Qwen3-30B-A3B 모델 구동 성공
- 기존 대비 약 50% 향상된 추론 속도(50~54 토큰/초)
- 최신 논문 기반 솔루션 결합으로 성능 개선 달성
- 소비자 하드웨어의 로컬, 사적 AI 추론 기회 제공
커스텀 CUDA 및 C++ 코드를 실험해 본 결과, VRAM 16GB만 가진 RTX 5060 Ti에서 Qwen3-30B-A3B 모델을 float 8로 초당 5054 토큰 속도로 실행할 수 있게 되었습니다. 이 속도는 llama.cpp가 n-cpu-moe를 사용하여 약 3334 토큰/초로 실행되는 것보다 대략 50% 향상된 것입니다. 이러한 속도 향상은 주로 NeurIPS, ICML, EuroSys와 같은 논문에서 본 최신 솔루션들을 결합한 결과입니다. 이 엔진들은 소비자 하드웨어에서도 새로운 로컬 추론 기회를 제공하며, 중앙 집중식 데이터센터에 비해 더 사적이고, 저렴하며, 친환경적인 대안을 제시합니다! REPO: https://github.com/NikolayBlagoev/garlic-inference /u/Azazelionide가 제출했습니다 [링크] [댓글]
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