온프레미스 AI 서버: 필요한 GPU, RAM, 저장소
AI 서버 요구 사양은 거의 전적으로 모델 크기와 동시 사용자 수가 정합니다.
자체 서버에서 언어 모델을 돌린다는 것은 그래픽 메모리(VRAM), RAM, 저장소를 직접 마련한다는 뜻입니다. 가장 흔한 실수는 모델과 작업량을 알기 전에 장비를 사는 것입니다. 올바른 순서는 사용 사례, 모델, 메모리 계산, 장비 선택입니다.
모델에 VRAM이 얼마나 필요한가요?
대략 파라미터 수에 파라미터당 바이트를 곱합니다. 16비트는 2바이트, 4비트 양자화는 약 0.5바이트이며 컨텍스트 캐시와 오버헤드로 보통 10~30% 더 필요합니다. 70억 파라미터는 16비트 약 14GB, 4비트 약 4~5GB이고, 700억 파라미터는 약 140GB 또는 35~40GB입니다. 추정치이므로 구매 전에 테스트하세요.
프라이빗 LLM 서비스와 기업의 ChatGPT 사용을 참고하세요.
자주 묻는 질문
GPU 없이도 가능한가요?
작은 모델은 가능하지만 느립니다. 여러 사람이 함께 쓰려면 거의 항상 GPU가 필요합니다.
파일럿은 얼마나 해야 하나요?
준비한 테스트 질문으로 몇 주면 정확도와 부하를 판단할 수 있습니다.
언제 구매보다 임대가 나은가요?
작업량을 아직 시험 중이거나 사용이 드물 때입니다.
귀사 조직에도 비슷한 상황이 있습니까?
WhatsApp으로 상담하기 →업무 과정을 알려 주십시오. 가장 적절한 접근 방식을 함께 정리해 드립니다.
