소비자용 GPU에서 125B MoE 모델 구동: 24GB VRAM 한계 돌파 기법
llama.cpp 최적화로 24GB VRAM 환경에서 Qwen 125B 모델을 효율적으로 실행하는 구체적 설정 공유.
요약
단일 RTX 4090(24GB VRAM) 환경에서 125B 파라미터를 가진 Qwen 3.8 Flash Next(MoE) 모델을 250,000 컨텍스트 윈도우로 구동하는 데 성공했다. 핵심 기술은 llama.cpp의 최신 실험적 PR 브랜치(#27742)를 활용한 하이브리드 오프로딩으로, MoE의 전문가 레이어를 GPU VRAM 대신 시스템 DDR4 RAM으로 분산 처리하는 방식이다. 테스트 결과, 전문가 레이어를 모두 RAM으로 옮기면 VRAM 점유율을 23.85GB에서 11.66GB로 절반가량 낮출 수 있으며, 디코드 속도는 22.5 t/s에서 20.9 t/s로 거의 차이가 없었다. 이번 실험은 고가의 데이터센터 장비 없이도 충분한 시스템 RAM을 확보한다면 일반 소비자용 하드웨어에서 프로덕션급 125B 모델을 효율적으로 운영할 수 있음을 증명했다. 구동을 위해서는 해당 실험용 브랜치를 직접 빌드해야 하며, 110GB 이상의 시스템 메모리가 권장된다.
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원문 제목 @analogalok: The VRAM barrier is officially dead. I just ran Qwen 3.8 Flash Next (MoE) 125B A6B with a 250,000 context window on a single 24GB
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