저는 RTX PRO 4000 Blackwell SFF (GDDR7 24 GB, 공장 출하 시 70W, 보조 전원 커넥터 없음) 하나로 실험을 진행했습니다. u/panchovix의 로더와 패치된 NVIDIA open kernel 모듈을 사용하여 메모리에 수정된 VBIOS를 로드하고, 전력 제한을 120W로 올린 후 메모리 및 코어 오프셋(offset)을 테스트했습니다. EEPROM 플래시나 납땜 과정은 거치지 않았습니다. 총 158개의 벤치마크 요청에 걸쳐 Qwen3.8 27B와 DFlash2를, 그리고 Qwen3.6 35B A3B를 테스트했습니다. 저를 놀라게 한 것은 이 모델들이 "전력을 더 많이 사용하는 것이 도움이 되는가?"라는 질문에 얼마나 다르게 응답했는지였습니다. 클럭 오프셋을 0으로 유지했을 때, 27B는 최대 120W까지 계속 증가하는 반면, 35B A3B는 106W에서 120W 사이에서 거의 평탄했습니다. 전력과 클럭 튜닝을 결합한 후, 관찰된 최고의 27B 생성 속도 결과는 35.04 → 58.53 tok/s로 (+67%)였습니다: 120W, VRAM +20%, 코어 +180 MHz. 이 67% 증가는 메모리 오버클럭(OC)만으로 얻은 이득이 아닙니다. 메모리 스윕(sweep) 테스트가 더 흥미로웠습니다. 코어 오프셋을 0으로 유지하고 VRAM을 +20%에서 +33.3%로 올렸을 때, 27B 생성 속도는 57.70 → 56.91 tok/s로 약간 감소했습니다. 반복 횟수가 적고 차이가 작기 때문에 더 많은 테스트가 필요합니다. 실제 SM 클럭도 떨어졌습니다. 이는 메모리와 컴퓨팅이 전력 예산(power budget)을 공유한다는 것과 일치하지만, 저는 원인을 분리하지 못했습니다. 35B A3B의 경우, 메모리를 +33.3%로 올렸을 때 아무런 메모리 OC가 없을 때보다 +19.8%의 생성 속도 증가를 보였습니다. 프리필(Prefill) 단계는 이 스윕 과정에서 거의 변하지 않았습니다. 제가 얻은 결론은 다음과 같습니다: 가장 빠른 프로파일이 패널에 표시된 수치가 가장 큰 프로파일인 것은 아니며, 실제 작업 부하를 단축시키는 프로파일입니다. 특히 더 긴 프롬프트에서는 프리필 대 디코드(decode)가 중요합니다. 보조 전원 없이 120W를 사용하는 것은 공짜 점심이 아닙니다. 이는 표준 75W PCIe 슬롯 예산을 초과하며, GPU 온도 센서로는 슬롯 접점의 온도를 측정할 수 없습니다. 이것은 실험일 뿐이며 장기적인 안전 주장이 아닙니다. 참고로: 이 헤드라인 비교는 8,000개의 입력 토큰(input tokens), ECC OFF를 사용했습니다. 각 구성별 요청은 단 1~3회만 있었습니다. 총 158개가 전체 연구량입니다. 70W 기준선은 공장 펌웨어가 아닌 동일한 수정된 VBIOS를 사용했습니다.
모델들은 또한 다른 양자화(quantization)/추측 디코딩(speculative-decoding) 설정을 사용했기 때문에, 본 비교는 통제된 밀집(dense)-대-MoE 비교가 아닙니다. 전체 보고서와 CSV 파일은 제 블로그에 있습니다: https://piszczek.pl/blog/rtx-pro-4000-blackwell-sff-120w-qwen-benchmark 공개 고지: 제가 측정을 수행했으며 원본 텍스트는 폴란드어로 작성했습니다. AI가 영어 번역 및 편집을 도왔으며, 여기에는 벤치마크 제한 사항 명확화도 포함됩니다. 제출자: /u/iam31337 [링크] [댓글]