대용량 모델을 저사양 RAM 환경에서 구동해 본 결과
요약
저사양 노트북 환경(4코어 i7, 2.6 GiB DDR4 RAM)에서 LLM 구동 가능성을 테스트한 결과, Gemma 4 12B와 StepFun Flash 3.7 198B MoE 등 대용량 모델을 성공적으로 실행했습니다. 이는 고사양 GPU나 많은 VRAM 없이도 다양한 환경에서 LLM을 구동할 수 있음을 시사합니다.
핵심 포인트
- 저사양 노트북에서도 LLM 구동 가능성을 입증함.
- VRAM 의존도가 낮은 추론 방식의 효율성이 높음.
- 대용량 모델도 적절한 최적화로 실행 가능함을 보여줌.
저기서 '이 모델을 실행하려면 XXX VRAM 또는 통합 메모리가 필요하다'는 식의 글들을 많이 봐서 저도 확신이 서지 않았습니다. 그래서 오늘 드디어 테스트를 해봤습니다. 저는 4코어 i7 CPU가 장착된 노트북에서 추가 RAM 모듈을 제거하고 GPU 없이 LLM 엔진을 실행했는데, 당시 사용 가능한 DDR4 RAM은 2.6 GiB였고 (VRAM은 당연히 없음), SSD는 읽기 속도가 2.5 GB/s였습니다.
작은 프롬프트(20 토큰)를 처리하고 응답(~100-200 토큰)을 생성한 결과:
모델명, 크기 PP t/s TG t/s
Gemma 4 12B, Q4 7 GB 4 0.28
StepFun Flash 3.7 198B MoE 11B, Q6 163 GB 0.75 0.16
어떤 적당히 괜찮은 PC에서도 어떤 모델이든 구동할 수 있는 것 같습니다.
제출자 /u/alex20_202020
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