RTX 30 시리즈 GPU 언락을 직접 테스트한다: ComfyUI에서 최대 59% 높은 처리량 (3090 Ti)
원문 제목 — I tested the RTX 30-series GPU Unlock: up to 59% higher throughput in ComfyUI (3090 Ti)
📄 전문 번역
모두가 Zagitta의 GPU 언락을 극찬하는 분위기라, 3090 Ti로 직접 테스트해 보기로 했다. 전반적으로 상당히 인상적이었다. 공짜 성능에 대해 불만할 이유는 없다.
결과(이미지당 중앙값 시간, H3는 클립당 시간)는 다음과 같다. MOSS-Image SFT BF16은 스톡 71.98초에서 언락 45.40초로 처리량이 +58.6% 증가했고, MOSS-Image SFT INT8은 27.31초에서 27.23초로 +0.3%에 그쳤다. Qwen-Image 2.1 Turbo BF16은 8.51초에서 5.41초로 +57.2%, Z-Image Turbo BF16은 6.79초에서 4.35초로 +56.1%, FLUX.1 dev FP8 체크포인트는 31.96초에서 20.66초로 +54.6%, Z-Image Turbo BF16 + SageAttention은 6.47초에서 4.38초로 +47.7%를 기록했다. Qwen-Image 2.1 Turbo INT8은 3.92초에서 3.75초로 +4.6%, Qwen-Image 2.1 Turbo INT8 + SageAttention은 3.92초에서 3.76초로 +4.3%였다. Krea 2 Turbo BF16은 15.65초에서 10.70초로 +46.3%, Krea 2 Turbo INT8은 6.50초에서 5.98초로 +8.7%였다. MiniMax H3 BF16(비디오+오디오)은 253.27초에서 158.05초로 +60.2%, MiniMax H3 INT8 ConvRot(비디오+오디오)은 155.07초에서 118.21초로 +31.2%의 향상을 보였다.
이 파이프라인에서 FLUX FP8 체크포인트는 BF16 연산을 사용했다. 이 백분율은 처리량 증가를 나타내며, 예를 들어 MOSS BF16의 58.6% 높은 처리량은 이미지당 약 36.9% 적은 시간으로 환산된다. 스톡/언락이 대응되는 정지 이미지 쌍 150개는 모두 디코딩된 RGB 픽셀이 동일했으며, H3 관련 주의사항은 아래에 있다.
설정 및 테스트 환경은 다음과 같다. 하드웨어는 RTX 3090 Ti, 스톡 클럭, 팩토리 450W 전력 상한이다. 소프트웨어는 Ubuntu, NVIDIA 615.71.09, ComfyUI 0.42.1이며, SageAttention을 명시한 경우를 제외하고 PyTorch SDPA를 사용했다. 배치 크기는 1이다. 해상도와 스텝 수는 Z-Image Turbo, Qwen-Image 2.1 Turbo, Krea 2 Turbo가 1024×1024, 8스텝이고, FLUX.1 dev는 1152×896, 30스텝이며, MOSS-Image SFT는 1024×1024, 50스텝(Euler/simple, CFG 3, shift 5, 레이어 22 SLG)이다. MiniMax H3는 864×480, 24fps 기준 124프레임(약 5.17초), 오디오 포함, 20스텝으로 진행했다.
방법은 각 구성과 조건마다 워밍업 3회를 제외한 후 15장의 이미지를 측정하는 것이며, H3는 워밍업 1회를 제외한 후 3개의 클립을 측정했다. 스톡/언락 실행 전반에 걸쳐 동일한 프롬프트, 시드, 모델 파일, 워크플로를 사용했다. 시간 측정은 텍스트 인코딩, 샘플링, 디코딩, 저장을 포함한 완료 요청 시간의 중앙값이며, 초기 모델 로딩은 제외하고 CPU 오프로딩과 전송은 사용된 경우 포함했다. 안타깝게도 3090 Ti만 테스트할 수 있었는데, 지원되는 다른 30 시리즈 카드에서도 비슷한 패턴이 나타날 것으로 예상하지만 증가율은 카드와 워크플로에 따라 달라질 것이다. 다른 카드나 워크플로에서 테스트한 결과가 있다면 공유해 주기 바란다. 수정: Krea 2 Turbo와 MiniMax H3 결과를 추가했다. H3의 비디오 프레임은 스톡과 언락 실행 간에 픽셀 단위로 동일하지 않았지만, 동일한 언락 부팅 내에서 반복 렌더링한 결과도 서로 달랐으므로 이러한 차이를 언락 탓으로만 돌릴 수는 없다. 일치하는 6개 오디오 쌍은 모두 동일했다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Zagitta의 RTX 30 시리즈 GPU 언락을 3090 Ti로 직접 검증한 커뮤니티 벤치마크 글이다. BF16 구성에서는 최대 60.2%의 처리량 향상이 확인된 반면 INT8 구성에서는 0.3~8.7%에 그쳐, 언락의 이득이 정밀도 형식에 따라 크게 달라짐을 보여준다. 스톡과 언락의 정지 이미지 출력 150쌍이 픽셀 단위로 동일했으며, MiniMax H3 비디오 프레임의 차이는 언락 탓으로 단정할 수 없다고 저자는 밝혔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
INT8 대신 이걸 쓸 이유는 별로 없어 보인다. 정확히 기억은 안 나지만 INT8의 BF16 대비 손실은 0.1% 정도였던 것 같다. 그러니 누군가 3090에서 BF16을 정말 좋아하는 경우가 아니라면 이게 유용하다. 어쨌든 대신 테스트해 줘서 고맙다!
최근 RTX 5080으로 업그레이드했고 AI 용도로는 필요 없어서 3090을 팔려고 했다. 지난 며칠간 여기서 읽은 내용을 보면 사람들이 언락으로 추가 성능을 뽑아내고 있어서, 지금 팔기보다 기다리면 가격이 더 오를지 궁금해졌다. 그런데 네 댓글을 보니 별로인 것 같아서 다시 확신이 안 서네 😅
왜 Krea 2나 MiniMax H3는 테스트하지 않았나요?
완전히 놓치고 있었다. 게시물을 업데이트했다.
이 기능을 활용할 수 있다면 좋겠지만, 나는 Windows를 쓰고 있다.