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화웨이 아틀라스 96GB 카드 두 장으로 LLM 돌리니, 엔비디아 없이도 60토큰/초 달성: 로컬 AI의 새로운 도전
글 · 서아람
AI 시대를 맞아 고성능 인공지능 모델을 돌리려면 천문학적인 비용의 클라우드 서비스나 고가의 엔비디아 GPU가 필수라는 인식이 지배적입니다. 그러나 최근 온라인 커뮤니티 r/LocalLLaMA에서 공유된 한 사례는 이러한 고정관념에 신선한 충격을 던져주고 있습니다. 한 사용자가 저렴한 화웨이(Huawei)의 아틀라스(Atlas) 300I Duo 가속기 카드 두 장을 활용해 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 성공적으로 구동하며, 무려 초당 60토큰 이상의 출력 속도를 달성해 화제가 되고 있습니다.
해당 게시글의 주인공은 두 장의 화웨이 아틀라스 300I Duo 카드를 중심으로 로컬 추론 머신을 구축했습니다. 이 카드는 각각 96GB의 디바이스 메모리를 탑재한 패시브(passive) 방식의 듀얼 가속기 PCIe 카드입니다. 엔비디아의 HBM 기반 GPU에 비해 상대적으로 저렴하면서도 대용량 메모리를 제공한다는 점이 큰 특징입니다. 그러나 결정적으로 이 카드는 엔비디아 CUDA 아키텍처를 직접적으로 대체할 수 없어, 소프트웨어 스택과 드라이버 측면에서 상당한 개발 노력이 필요하다는 점을 명확히 밝혔습니다.
처음에는 Qwen3.8-flash-next 모델을 구동했을 때 초당 1토큰 미만의 속도와 일관성 없는 출력으로 어려움을 겪었다고 합니다. 하지만 수많은 최적화 과정을 거쳐 이제는 단일 요청 시 약 30토큰/초, FP8 정밀도 기준으로 총 61토큰/초에 달하는 속도로 일관성 있는 결과를 생성하게 되었습니다. 이는 비(非)엔비디아 하드웨어에서 대규모 모델을 구동하는 것이 얼마나 큰 기술적 난관과 동시에 잠재력을 가지고 있는지를 보여주는 사례입니다.
이러한 시도는 단순히 개별 사용자의 '취미' 수준을 넘어섭니다. 엔비디아가 AI 하드웨어 시장을 사실상 독점하고 있는 상황에서, 화웨이의 아틀라스 시리즈와 같은 대안 하드웨어는 여러 가지 중요한 의미를 가집니다. 첫째, AI 가속기 시장의 다양성을 촉진하여 장기적으로는 하드웨어 비용을 낮추는 효과를 가져올 수 있습니다. 둘째, 특정 국가나 기업이 특정 벤더에 대한 의존도를 줄이고자 할 때, 기술적 대안이 될 수 있음을 시사합니다. 셋째, 클라우드 서비스에 대한 비용 부담이나 데이터 주권 문제를 해소하고 싶은 사용자들에게 로컬 LLM의 가능성을 제시합니다.
물론 엔비디아의 CUDA 생태계가 제공하는 압도적인 편의성과 성능, 그리고 광범위한 개발자 지원은 여전히 대체 불가능한 강점입니다. 많은 전문가들은 화웨이 아틀라스와 같은 대안이 주류 시장에 진입하기 위해서는 소프트웨어 생태계의 성숙이 필수적이라고 지적합니다.
하지만 커뮤니티 주도의 이러한 노력은 다음과 같은 중요한 지점들을 드러냅니다.
- 특정 하드웨어에 묶이지 않는 LLM 추론 기술의 발전 가능성
- 대용량 VRAM을 갖춘 비주류 하드웨어의 새로운 활용 가치
- 로컬 환경에서 대규모 AI 모델을 비용 효율적으로 구동하려는 강력한 수요
- 복잡한 기술적 장벽에도 불구하고 이를 해결하려는 개발자 커뮤니티의 열정
인사이트
엔비디아가 장악한 AI 하드웨어 시장에서, 고성능 화웨이 아틀라스 카드를 활용한 로컬 LLM 구동 사례는 비용 효율적인 대안과 커뮤니티 주도 혁신의 가능성을 보여주며 AI 기술 접근성의 새로운 지평을 열고 있습니다.
자주 묻는 질문
- 화웨이 아틀라스 카드가 엔비디아 GPU를 완전히 대체할 수 있나요?
- 부분적으로는 가능하지만, 엔비디아 GPU와 완전히 동일한 방식으로 작동하지는 않습니다. 특히 소프트웨어 호환성 측면에서 상당한 개발 노력이 필요하며, 아직 엔비디아 CUDA 생태계만큼 범용적이지 않습니다. 하지만 대용량 모델 로컬 구동 등 특정 목적에는 매력적인 대안이 될 수 있습니다.
- 로컬 LLM을 쓰는 게 클라우드 서비스보다 뭐가 좋아요?
- 가장 큰 장점은 비용 효율성입니다. 구독료 없이 한 번의 하드웨어 투자로 무제한 사용이 가능하며, 데이터 주권을 확보하고 민감한 정보를 외부로 보내지 않아도 됩니다. 또한 인터넷 연결 없이도 AI를 활용할 수 있다는 유연성이 있습니다.
- 이런 비주류 하드웨어로 LLM 구동하는 게 쉬운 일인가요?
- 아닙니다. 해당 Reddit 게시물에서도 알 수 있듯, 엔비디아 CUDA 생태계와 달리 드라이버 설치, 소프트웨어 스택 최적화 등 기술적인 난이도가 매우 높습니다. 하지만 r/LocalLLaMA와 같은 커뮤니티에서 활발한 정보 공유와 개발이 이루어지며 이러한 장벽을 낮추고 있습니다.
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