CPU vs GPU
Ollama를 위한
최고의 선택은?
두 대의 PC가 있습니다. 하나는 최고의 CPU(i9)를 가졌지만 GPU가 없고,
다른 하나는 아주 느린 CPU(Celeron)를 가졌지만 RTX 4060이 있습니다.
Ollama(로컬 LLM)를 구동할 때, 승자는 누구일까요?
Team Processor
Intel Core i9
- ✅ 강력한 범용 연산 능력
- ✅ 빠른 시스템 RAM (DDR5)
- ❌ AI 전용 가속기 부재
Team Accelerator
Celeron + RTX 4060
- ✅ 3072개의 CUDA 코어
- ✅ 초고속 GDDR6 VRAM
- ❌ 느린 CPU (데이터 전처리 병목)
압도적인 속도 차이
Ollama와 같은 LLM(거대 언어 모델)은 단순 계산의 반복(행렬 곱셈)입니다. CPU는 복잡한 일을 순서대로 처리하는 박사님과 같고, GPU는 단순한 계산을 동시에 처리하는 수천 명의 초등학생과 같습니다. AI 추론에서는 수천 명의 초등학생이 압도적으로 빠릅니다.
*Llama 3 (8B) 4-bit 양자화 모델 기준 추정치
예상 속도 (Tokens/Sec)
RTX 4060 시스템이 i9 시스템보다 약 7.5배 더 빠릅니다.
체감 성능
i9 (CPU): 타자를 치는 속도보다 느리게 글자가 나옵니다. 답답함을 느낄 수 있습니다.
RTX 4060: 사람이 읽는 속도보다 훨씬 빠르게 글자가 쏟아집니다. 실시간 대화가 가능합니다.
왜 이렇게 차이가 날까요?
비밀은 메모리 대역폭(Bandwidth)에 있습니다. 언어 모델은 매 단어를 생성할 때마다 수 기가바이트의 데이터를 메모리에서 읽어와야 합니다. CPU의 길(RAM)은 좁고, GPU의 길(VRAM)은 고속도로입니다.
시스템 메모리 (DDR4/5)
CPU는 아무리 빨라도 데이터를 가져오는 속도(RAM)가 느려서 제 성능을 발휘하지 못합니다.
GPU 메모리 (GDDR6)
GPU 메모리는 시스템 메모리보다 4~5배 더 많은 데이터를 동시에 전송할 수 있습니다.
⚠️ 주의: 셀러론(Celeron)의 한계는?
Ollama를 처음 실행할 때 모델을 하드디스크에서 RAM/VRAM으로 불러오는 속도는 CPU의 영향을 받습니다. 셀러론 시스템은 초기 로딩이 몇 초 더 걸릴 수 있습니다.
만약 8GB보다 큰 모델(예: Llama 70B)을 돌린다면, GPU 메모리가 부족해 시스템 RAM을 써야 합니다. 이때는 셀러론 + 느린 시스템 RAM이 끔찍한 병목을 일으켜 i9보다 훨씬 느려질 수 있습니다.
매우 긴 문서를 요약시키는 경우, 초기에 문맥을 이해하는(Prefill) 과정에서 CPU가 약간 개입합니다. 하지만 전체적으로는 여전히 GPU가 깡패입니다.
모델 크기별 승자 예측
결론: 무조건 RTX 4060
Ollama와 같은 로컬 AI 환경에서는 CPU는 거들 뿐, GPU가 주인공입니다. i9 CPU가 아무리 좋아도, 엔트리급 외장 GPU의 병렬 처리 능력을 따라갈 수 없습니다.
💡 설치 가이드
- Celeron + RTX 4060 PC에 Ollama를 설치하세요.
- NVIDIA 최신 드라이버를 꼭 설치하세요.
- 가능하면 8GB 이하의 모델 (Llama3 8B, Mistral 7B)을 사용하세요.
- 이 경우, i9 PC보다 최소 5배 이상 쾌적한 경험을 하게 됩니다.
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