RTX 6000 한 장 가격보다 싸게 768GB VRAM 구축한다
원문 제목 — 768gb vram for less than the price of one RTX 6000
📄 전문 번역
필자는 이 커뮤니티에서 늘 가성비 빌드에 관해 글을 올려왔고, 다음 대형 모델을 어떻게 구동할 것인지 자주 물었다. 그럴 때마다 다운보트를 많이 받기도 했고, 초당 5토큰으로는 제대로 구동하는 게 아니라고 지적하는 이들도 있었다. 하지만 상관없다, 큰 모델을 돌리고 싶은 갈망은 언제나 필자를 할인 매물을 찾게 만들었다. 이번 최신 빌드는 CMP170HX 64GB 12장 구성이며, RTX 6000 Pro 한 장 가격보다도 적은 비용이 들었다. 또한 광섬유로 다른 시스템과 연결해 메모리가 더 필요할 때 RPC로 활용한다.
이 시스템을 구축한 뒤로는 글을 별로 올리지 않았는데, 이제는 기계와 대화하는 편이 더 재미있기 때문이다. GLM5.3, DSv4.1Flash, Qwen3.8Flash, Qwen3.8-2.4T, KimiK3, MiniMaxM3를 구동하고 있다. 성능은 훌륭해서 RTX 6000 한 장이나 M3 Mac Studio라면 부러워할 만한 수준이다. 추론은 vLLM이나 llama.cpp로 수행한다.
API 사용이 더 저렴하다거나 본전 회수에 52광년이 걸린다거나 소음이나 전기 요금을 지적하는 답글이 달리기를 기대하고 있다. 아니, 전혀 아니다. 앞으로도 더 많은 기회가 있을 것이니 계속 찾아다니다가 나타나면 바로 잡아야 한다. 컴퓨팅 수요는 오랫동안 높게 유지될 것이다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
작성자는 채굴용 GPU인 NVIDIA CMP170HX 64GB 12장으로 768GB VRAM 시스템을 구성했으며, 비용이 RTX 6000 Pro 한 장 가격 이하였다고 밝혔다. GLM5.3, DSv4.1Flash, Qwen3.8Flash, Qwen3.8-2.4T, KimiK3, MiniMaxM3 등 대형 모델을 vLLM과 llama.cpp로 구동하고, 광섬유로 연결된 다른 시스템과 RPC도 활용한다고 한다. 댓글에서는 트위터 인물 스크린샷 게시물과 비교하며 이런 직접 빌드 사례를 반기는 반응이 이어졌다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
이야, 이것야말로 로컬라마의 원조 정신이다. 모델을 돌리려고 프랑켄슈타인 같은 빌드를 만들고 아무런 부담도 없다. 계속 이런 글을 올려라. 트위터 유명인 스크린샷만 올리는 글들과 비교하면 정말 반가운 변화다. 아주 훌륭하다.
트위터 유명인 스크린샷만 올리는 글들과 비교하면 정말 반가운 변화다. 블루스카이 게시물을 링크하고, 마스토돈 토론을 언급하는 트윗 스크린샷을 올리는 사람들은 마음에 들지 않았나?
사실이기 때문에 재미있는 것이다.
오마이갓 😱 완전 놀란 피카츄 표정이다.