llama.cpp RDNA3 Flash Attention, KV VRAM 47% 절감 실험

LocalLLaMA에 올라온 RDNA3용 llama.cpp Flash Attention 실험은 local inference에서 늘 부딪히는 문제를 정면으로 다룬다. 제목의 핵심 숫자는 KV VRAM 47% 절감이다. 작성자는 Vulkan f16 K 기준보다 적은 메모리를 쓰면서도, F16 K와 q4_0 V 조합의 KLD 손실이 거의 없다는 식으로 결과를 요약했다.

이 주제가 의미 있는 이유는 최신 local LLM 사용자가 모델 파일 크기만 보고 한계를 계산하지 않기 때문이다. 긴 context, 여러 세션, batching, speculative decoding 같은 요소가 들어오면 KV cache가 빠르게 메모리를 먹는다. GPU VRAM이 넉넉하지 않은 데스크톱 환경에서는 모델 quantization만으로 해결되지 않는 병목이 남는다. 그래서 attention 구현과 KV cache 표현 방식은 체감 가능한 성능 문제로 이어진다.

RDNA3는 NVIDIA CUDA 생태계 밖에서 local inference를 밀어붙이는 사용자에게 중요한 영역이다. llama.cpp가 Vulkan과 여러 backend를 계속 다듬는 것도 이 때문이다. Flash Attention류 접근은 attention 계산의 메모리 이동을 줄이는 데 초점을 맞추고, KV quantization은 context 유지 비용을 낮춘다. 둘이 맞물리면 같은 GPU에서 더 긴 context나 더 큰 모델을 시도할 수 있는 공간이 생긴다.

Reddit 글은 Part 1로 제시되어 있어, 아직 일반화된 결론보다는 실험 보고에 가깝다. 그래도 LocalLLaMA 독자에게는 충분히 실용적이다. benchmark 한 줄보다 중요한 것은 “내 7900 XTX나 비슷한 AMD 카드에서 context를 어디까지 늘릴 수 있나”라는 질문이고, 이번 글은 그 질문을 수치로 좁혀준다.