로컬 LLM 벤치마크: 64GB RAM 증설을 통한 Qwen3.8(큐원 3.8)-Flash-Next 추론 최적화

요약

한 Reddit 사용자가 시스템 RAM을 32GB에서 64GB DDR5-5800으로 업그레이드하여 RTX 4090 환경에서 Qwen3.8-Flash-Next 모델의 구동 효율을 크게 개선했다. 이전에는 RAM 부족으로 인해 모델을 IQ2_XS(2-bit) 양자화로 실행했으나, 64GB 환경에서는 UD-IQ4_XS(4-bit) 양자화를 적용할 수 있게 되었다. 시스템은 Strata 0.1.45 엔진을 사용하여 40GiB의 전문가(experts) 파라미터를 RAM에 상주시키며, 나머지 용량은 RTX 4090의 VRAM을 활용한다. 실제 테스트 결과 262K 컨텍스트 환경에서 87-98 t/s의 디코드 속도를 기록했으며, 36K 토큰 니들 테스트에서도 우수한 성능을 확인했다. 이번 사례는 대규모 모델 운용 시 RAM 용량이 디스크 I/O 병목을 해소하고 추론 품질을 높이는 핵심 요소임을 보여준다.

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