요약

RTX Pro 6000 GPU를 활용하여 Qwen3.6-35B-A3B 모델의 CoT(Chain-of-Thought) 추론 데이터셋을 구축하는 실험 결과를 공유합니다. 이 테스트에서는 nvfp4 정밀도와 16개의 병렬 요청을 사용하여 총 10개의 요청 출력을 단 40~50초 만에 완료할 수 있었습니다.

핵심 포인트

• RTX Pro 6000 GPU가 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 작업에서 매우 빠른 성능을 보여줍니다.
• Qwen3.6-35B-A3B와 같은 대형 모델을 nvfp4 정밀도로 구동하여 효율성을 극대화했습니다.
• 16개의 병렬 요청 처리를 통해 CoT(Chain-of-Thought) 추론 데이터셋 구축 속도가 크게 향상되었습니다.
• 총 10개 요청 출력을 40~50초 만에 처리하는 것은 고성능 GPU의 강력한 병렬 처리 능력을 입증합니다.