단종 Intel Optane으로 1조 파라미터 모델을 초당 4토큰에 구동
Original: Computer build using Intel Optane Persistent Memory - Can run 1 trillion parameter model at over 4 tokens/sec View original →
1조 파라미터 모델의 로컬 실행
r/LocalLLaMA 커뮤니티에서 한 사용자가 Intel Optane 영구 메모리(PMem)를 활용해 Kimi K2.5 1조 파라미터 모델을 초당 4토큰 이상으로 로컬 실행하는 데 성공한 빌드를 공개했다. 677점 이상을 기록하며 LLM 커뮤니티의 큰 관심을 끌었다.
Intel Optane이란
Intel Optane PMem은 DIMM 폼팩터의 메모리 모듈로, DRAM과 SSD의 중간 특성을 갖는다. Intel이 제품 라인을 단종시키면서 중고 시장에서 동급 DRAM 용량보다 훨씬 저렴하게 구입할 수 있게 됐다.
빌드 구성
이 사용자는 Optane PMem을 메모리 모드로 운용해 768GB의 유효 RAM 용량을 확보했다. Kimi K2.5의 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 활용해 llama.cpp의 하이브리드 GPU/CPU 추론을 구성했으며, 12GB GPU에 어텐션 가중치와 덴스 레이어를 배치했다.
의미
1조 파라미터 모델의 로컬 실행은 지금까지 데이터센터급 하드웨어가 필요한 영역이었다. 중고 Optane으로 이를 가능하게 한 이 빌드는 LLM 추론의 접근성 확장에 새로운 가능성을 보여준다.
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5개의 RTX PRO 6000과 5090까지 동원한 실험은 로컬 LLM의 낭만보다 전력, VRAM, 예산의 현실을 더 선명하게 보여줬다.
LocalLLaMA 글은 최근 llama.cpp 수정 사항 때문에 Gemma 4 GGUF를 다시 내려받을 필요가 생겼다고 주장하며, 로컬 추론 사용자들이 주목해야 할 변경점을 정리했다.
LocalLLaMA가 반응한 포인트는 “번역 앱”이 아니라 detection, visual OCR, inpainting, local LLM을 한 번에 묶은 실제 workflow였다.