24GB VRAM과 64GB RAM을 갖췄는데도 상상보다 훨씬 느린 이유는?
원문 제목 — 24GB VRAM, 64GB RAM, but it's so much slower than I imagined it would be?
📄 전문 번역
기대치를 너무 높게 설정했던 것 같다. 필자는 qwen3.6:27b 모델을 구동 중이다.
아내에게 나를 두들겨 팔 또 다른 명분을 주고 더 큰 GPU를 추가로 사기 전에, 속도를 높일 수 있는 어떤 조언이든 찾는 중이다.
수정: 여러분 덕분이다. 더 작은 모델부터 시작해 이 모든 제안을 하나씩 받아들여 적용해 보려 한다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
24GB VRAM과 64GB RAM을 갖춘 사용자가 qwen3.6:27b 모델의 구동 속도가 기대에 못 미친다고 호소한 글이다. 댓글들은 시스템 RAM(DDR5)이 GPU보다 10~20배 느려 모델이 VRAM을 넘어 시스템 RAM으로 넘칠 때 병목이 발생한다고 진단했다. 이에 대해 컨텍스트 길이 조정, KV 캐시 양자화, 더 작은 모델이나 Q4 양자화 모델 사용 등의 해결책이 제시됐다. 한 사용자는 ollama 대신 Strata로 전환해 안정적으로 45tps를 얻었다고 보고했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
모델을 VRAM에 완전히 담아두는 것이 좋다. 시스템 RAM(DDR5)은 GPU보다 10~20배 느리기 때문이다. VRAM 사용량을 관리하려면 필요에 맞게 컨텍스트 길이나 KV 캐시 양자화를 조정하라.
맞다, DDR5 병목은 실제다. 24GB 카드에서는 그 27b 모델이 어떻게 해도 넘쳐흐른다. 양자화를 견딜 수 있다면 Qwen2.5 14b나 32b Q4를 시도해 보라. 27b는 어중간한 크기라 쓸만한 컨텍스트로는 24GB에 겨우 들어가는 수준이다.
정말로 Qwen3.8을 대체하라고 Qwen2.5를 제안하는 건가?
Qwen 2.5를 시도해 보라고 권하는 사람을 안다. (힌트: 그 이유는 학습 데이터가 2025년 중반쯤에서 멈췄기 때문이다. Gemini를 보라.)
OP야, 나와 설정이 똑같다! 나도 7900XTX와 64GB DDR4 시스템 RAM을 쓴다. AM4라 그리 미친 사양은 아니다. 지난주에 ollama.cpp에서 Strata로 갈아탔다. Qwen3.8 27b에서 Qwen3.8 Flash Next 125b로도 바꿨다. 27b에 매우 만족했지만 컨텍스트가 가득 찰수록 토큰 생성 속도가 약 30에서 20으로 떨어졌다. 이제 Strata(설정이 매우 쉽다)로는 안정적으로 45tps, 풀 컨텍스트에서도 40tps가 나온다. ollama에서 Strata로 갈아타라고 거듭 권한다! 더 강력하면서도 훨씬 빠른 모델을 얻게 된다! 행운을 빈다!