저는 최신 하드웨어가 필요하지 않은 추론 엔진을 약 1년 동안 개발해 왔습니다. 이 엔진은 Pantheon(LLM engine)이며, Foundry(ML library) 위에 구축되었고, 둘 다 외부 라이브러리 없이 C 언어로 작성되었습니다. CUDA 백엔드는 Kepler (sm_37)를 대상으로 하므로, 중고로 아주 저렴하게 구매할 수 있는 Tesla K80도 실제 작업을 수행합니다.
2코어, 8GB, no-AVX 호스트에서 K80 한 장(두 다이 모두 사용)을 사용하여 Qwen3.6-35B-A3B와 Nex-N2-mini (Q3_K_M) 모델을 측정했습니다: 디코드 속도는 약 21 tok/s입니다. 프롬프트 읽기 속도는 최대 ~8k 토큰에서 ~110-120 tok/s, 14k에서는 ~75 tok/s, 30k에서는 ~55 tok/s를 기록했습니다. 가중치(Weights)는 시스템 RAM이 아닌 카드에 직접 로드되므로, 8GB 호스트만으로 충분합니다. Prefix 캐싱 기능도 내장되어 있습니다. 세션 ID를 전송하면 이후의 턴은 새로 들어온 내용만 처리합니다. opencode는 이 기능을 자체적으로 수행하는데, 두 번째 턴(14k 토큰 시스템 프롬프트)이 170초에서 9초로 단축되었습니다.
솔직한 한계점: Prefill 단계가 K80의 약점입니다. 채팅, 글쓰기, Q&A 및 백그라운드 작업은 괜찮게 느껴지지만, 매 요청마다 30k 토큰 규모의 코드베이스를 붙여넣으면 첫 단어를 출력하기까지 몇 분이 걸립니다.
git clone --recursive https://git.teamide.dev/David/Pantheon.git<br>cd Pantheon && ./install.sh --k80<br>./k80_qwen36.sh # 또는 ./k80_nexn2.sh<br>install.sh --k80는 빌드합니다 (CUDA toolkit가 필요 없고, NVIDIA 470 드라이버만 있으면 됩니다). 실행 스크립트는 모델을 다운로드하고 확인한 다음, OpenAI와 호환되는 API를 제공합니다.
🔗 Pantheon: https://git.teamide.dev/David/Pantheon<br>🔗 Foundry: https://git.teamide.dev/David/Foundry<br>🤗 https://huggingface.co/dcherrera/Qwen3.6-35B-A3B-Pantheon-K80<br>https://huggingface.co/dcherrera/Nex-N2-mini-Pantheon-K80
아직 초기 단계이므로 피드백을 받고 싶습니다: 빌드 문제, 버그, 혼란스러운 점 등 무엇이든 좋습니다. git.teamide.dev에서 이슈나 PR을 열거나 (GitHub으로 로그인), 저에게 DM을 보내주세요. Tenstorrent Blackhole 카드를 가지고 계시다면 Ornith 1.5도 구동할 수 있습니다.
제출자: /u/Electrical_Ninja3805 [link] [comments]