16GB GPU로 100GB 넘는 초거대 모델을 돌린다고요?

 

“원래는 안 될 것 같은데, 요즘은 됩니다”의 진짜 이유

처음 들으면 이상합니다.

“27B, 70B, 100B, 심지어 200B가 넘는 모델을
고작 16GB VRAM GPU로 돌릴 수 있다.”

상식적으로는 말이 안 되는 이야기처럼 보입니다.
보통 대형 모델은 모델 전체가 GPU 메모리(VRAM)에 올라가야 실행된다고 알려져 있기 때문입니다.

그래서 많은 분들이 이렇게 생각합니다.

“아니, 100GB가 넘는 모델이면
당연히 VRAM도 그 정도는 있어야 하는 거 아닌가?”

네, 최고 속도로 돌리려면 그 말이 맞습니다.
하지만 요즘은 꼭 그렇게만 돌리지 않습니다.
최근 추론 엔진과 양자화 기술이 발전하면서, 이제는 GPU 메모리만으로 버티는 시대에서 GPU + RAM을 함께 활용하는 시대로 넘어오고 있습니다.

쉽게 말하면,
예전에는 “전부 비싼 전용 창고에 넣어야만 작업 가능”했다면,
이제는 “핵심 물건만 전용 창고에 두고, 나머지는 옆 창고를 빌려서” 처리할 수 있게 된 것입니다.

이 글에서는
**왜 16GB GPU로도 100GB가 넘는 모델이 ‘돌아갈 수 있는지’**를
아주 쉽게, 핵심만 정리해보겠습니다.

그래서 16G 그래픽카드로만 돌아가진 않고 추가로 DRAM(예로 96G)을 세팅해주면 통합 메모리 사용하는 맥이나 DGX SPARK보단 빠르게 돌아갈수 있습니다. 

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우리가 헷갈리는 지점부터 정리해보자

많은 사람들이 헷갈리는 이유는,
사실 “돌아간다”와 “빠르게 돌아간다”를 같은 뜻으로 생각하기 때문입니다.

대형 모델을 다룰 때는 이 둘을 분리해서 봐야 합니다.

• 완전히 GPU에 올려 최고 속도로 추론하는 것
• GPU와 시스템 메모리를 같이 써서 느리지만 실행 가능하게 만드는 것

이 둘은 완전히 다른 이야기입니다.

즉,
“100GB 모델이면 100GB 이상의 VRAM이 필요하다”는 말은
대체로 최고 성능 기준에서는 맞는 말입니다.

반면,
Unsloth나 llama.cpp 계열에서 말하는 세팅은
“전부 GPU에 넣는 방식”이 아니라
일부는 GPU, 나머지는 RAM으로 분산해서 일단 실행되게 만드는 방식에 가깝습니다.

핵심은 여기 있습니다.

요즘은 모델을 한 덩어리로 다루지 않고,
잘게 나눠서 필요한 자원을 쪼개 쓰는 방식이 가능해졌다.

그리고 그 중심에는 세 가지 기술이 있습니다.

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1. 레이어 오프로딩: 모델을 통째로 올리지 않고, 나눠서 처리한다

가장 중요한 개념은 레이어 오프로딩(layer offloading)입니다.

LLM은 하나의 거대한 파일처럼 보이지만,
실제로는 내부적으로 여러 개의 레이어(layer)로 구성되어 있습니다.
추론할 때는 이 레이어들을 순서대로 통과하면서 계산이 진행됩니다.

예전에는 이 레이어 대부분을 GPU에 올려야 한다고 생각했지만,
이제는 그렇게 하지 않아도 됩니다.

예를 들어 이런 식입니다.

• GPU(16GB VRAM): 연산이 빠른 핵심 일부 레이어 담당
• 시스템 RAM(예: 96GB): 나머지 대부분의 레이어 보관
• CPU: RAM에 있는 레이어 계산 보조 및 데이터 이동 처리

즉, 모델 전체를 GPU에 억지로 다 넣는 대신,
GPU에 들어갈 수 있는 만큼만 올리고,
나머지는 시스템 메모리에 둔 채 필요할 때 불러와 계산하는 것입니다.

이걸 비유하면 이해가 쉽습니다.

시험 문제를 푸는 데
가장 똑똑한 학생 한 명(GPU)에게 모든 문제를 다 맡기고 싶지만,
책상이 너무 작아서 문제지를 다 펼칠 수 없는 상황입니다.

그래서
정말 계산이 많이 필요한 문제 몇 장만 그 학생 책상에 올려두고,
나머지는 뒤에서 다른 학생들(CPU + RAM)이 들고 있다가
필요한 순간마다 넘겨주는 방식으로 푸는 것입니다.

물론 이 방식은 비효율이 있습니다.
문제를 옮겨주고 받는 시간이 들기 때문입니다.
하지만 중요한 건, 원래 아예 못 풀던 문제를 이제는 풀 수 있게 되었다는 점입니다.

즉,
오프로딩은 “최고 속도”를 만드는 기술이라기보다
**“한정된 하드웨어에서도 대형 모델을 실행 가능하게 만드는 기술”**이라고 보는 편이 정확합니다.

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2. 양자화: 모델을 똑똑하게 압축해서 몸집을 줄인다

두 번째 핵심은 양자화(Quantization)입니다.

이 기술이 중요한 이유는 아주 단순합니다.
대형 모델이 무거운 이유는 결국 숫자를 너무 많이, 너무 정밀하게 저장하기 때문입니다.

원래 LLM은 보통 FP16 같은 고정밀 숫자 형식으로 저장됩니다.
이 방식은 정확하지만, 메모리를 엄청나게 먹습니다.
모델이 커질수록 용량은 금방 수십 GB, 수백 GB 단위로 커집니다.

그런데 추론에서는
항상 그렇게까지 정밀한 숫자가 필요한 것은 아닙니다.
그래서 등장한 것이 양자화입니다.

쉽게 말하면,

• 원래는 아주 세밀한 소수점으로 저장하던 값을
• 4비트, 경우에 따라 더 낮은 비트 수준으로 줄여서
• 메모리 사용량을 크게 낮추는 방식

입니다.

예를 들어 FP16 기반 모델은 너무 커서 엄두가 안 나더라도,
이를 4비트 계열로 양자화하면
용량이 크게 줄어들어 현실적인 PC 환경에서도 다뤄볼 수 있는 크기가 됩니다.

여기서 자주 보이는 이름들이 있습니다.

• GGUF
• IQ4
• Q4_K
• UD-IQ4_XS

이런 이름들은 대체로
모델을 어떤 방식으로 압축했는지,
그리고 속도·용량·성능 균형을 어떻게 맞췄는지를 나타내는 포맷 또는 양자화 방식입니다.

중요한 포인트는 하나입니다.

모델이 원래 크기 그대로 올라가는 게 아니라,
훨씬 더 작은 형태로 줄어든 뒤 올라간다.

그래서 270B급처럼 원래는 상상하기 어려운 모델도
4비트 수준으로 줄이면
“아주 빠르진 않아도, RAM 많은 PC에서 겨우겨우 돌려볼 수 있는 영역”으로 내려오게 됩니다.

물론 공짜는 아닙니다.
양자화를 하면 일부 성능 손실은 생길 수 있습니다.
하지만 최근 양자화 기법은 꽤 정교해져서,
많은 사용자는 생각보다 큰 품질 저하 없이 실사용 가능한 수준을 경험합니다.

즉, 양자화는
대형 모델을 위한 마법이 아니라,
현실적인 하드웨어에 맞게 몸집을 줄여주는 실용 기술입니다.

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3. 왜 어떤 경우엔 Mac보다 PC가 더 빠를까?

이쯤에서 흥미로운 질문이 나옵니다.

“그럼 메모리가 넉넉한 Mac이 무조건 유리한 거 아닌가?”

직관적으로는 그렇게 보입니다.
특히 Apple Silicon의 통합 메모리 구조는
GPU와 CPU가 같은 메모리 풀을 공유하기 때문에
이론상 매우 편리해 보입니다.

실제로 장점도 분명합니다.

• 메모리를 유연하게 같이 쓸 수 있음
• 세팅이 단순함
• 안정적으로 큰 모델을 다루기 좋음

하지만 속도는 또 다른 문제입니다.

대형 모델 추론에서는 단순히 “메모리가 하나로 합쳐져 있느냐”보다
실제 연산 성능과
데이터를 처리하는 전체 파이프라인이 더 중요합니다.

고성능 NVIDIA GPU가 들어간 PC는
비록 모델 일부를 RAM에서 가져와야 하는 병목이 있더라도,
정작 GPU가 계산을 시작하면 그 연산 속도 자체가 매우 강력합니다.

즉,

• Mac은 구조가 우아하고 안정적이지만
• PC는 병목이 있어도 GPU 화력이 워낙 강해서
• 실제 토큰 생성 속도에서는 더 유리할 수 있는 것

입니다.

이 부분은 자동차에 비유하면 이해가 쉽습니다.

Mac은 큰 짐칸이 달린 일체형 차량처럼 볼 수 있습니다.
짐을 싣고 내리는 흐름이 자연스럽고 효율적입니다.

반면 PC는
짐칸과 엔진룸이 분리되어 있어서 중간 이동 과정이 번거롭지만,
엔진 자체가 훨씬 강력해서
막상 달리기 시작하면 더 빠를 수 있습니다.

그래서 “통합 메모리니까 무조건 빠르다”도 아니고,
“오프로딩이 있으니 PC가 무조건 좋다”도 아닙니다.

정확히 말하면,

Mac은 큰 모델을 다루는 경험이 부드럽고,
PC는 적절한 조합이면 더 높은 추론 속도를 낼 수 있다
정도로 이해하는 것이 현실적입니다.

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결국 정리하면: VRAM이 부족해도, RAM을 빌려서 돌리는 시대다

여기까지 내용을 한 문장으로 줄이면 이렇습니다.

예전에는 대형 모델을 돌리려면 큰 VRAM이 필수였지만,
이제는 오프로딩과 양자화 덕분에 시스템 RAM까지 활용해서 “느리지만 실행 가능한” 구성이 가능해졌다.

즉, 우리가 흔히 떠올리는 기준은
아직도 **“모델 전체를 GPU에 올리는 방식”**에 머물러 있는 경우가 많습니다.

하지만 최근 로컬 LLM 생태계는 다릅니다.

• 모델을 레이어 단위로 나누고
• 일부는 GPU에, 나머지는 RAM에 두고
• 양자화로 크기를 크게 줄이고
• CPU와 GPU가 협력해서 추론을 이어가는 방식

이 점점 보편화되고 있습니다.

그래서 이제는
“이론상 불가능해 보이는 하드웨어 조합”에서도
초거대 모델을 체험하거나 실험해보는 것 자체는 가능해졌습니다.

물론 현실적인 한계는 분명합니다.

• 속도는 느릴 수 있습니다
• 응답 지연이 꽤 클 수 있습니다
• 컨텍스트 길이나 배치 설정에 따라 더 버거울 수 있습니다
• 사용 경험은 “쾌적하다”기보다 “된다”에 가까울 수 있습니다

그럼에도 불구하고 의미는 큽니다.

예전에는
초거대 모델을 만져보려면
수천만 원대 장비나 서버급 환경이 사실상 전제 조건처럼 느껴졌습니다.

하지만 이제는
RAM이 넉넉한 일반 데스크톱과
적당한 GPU만 있어도
“완전한 최고 성능은 아니지만, 직접 돌려보고 감을 잡아보는 것”이 가능한 시대가 된 것입니다.

이 변화는 꽤 중요합니다.
왜냐하면 기술의 진입장벽이 낮아졌다는 뜻이기 때문입니다.

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이제 질문은 “돌아가냐”가 아니라 “어느 정도로 쓸 만하냐”에 가깝다

앞으로 로컬 LLM 환경에서 더 중요한 질문은
“이 모델이 내 PC에서 아예 실행되느냐”보다
**“내 용도에서 어느 정도 속도와 품질로 쓸 만하냐”**가 될 가능성이 큽니다.

예를 들어,

• 간단한 실험용인지
• 문서 요약 정도인지
• 코딩 보조인지
• 장문 추론이 필요한지
• 속도가 중요한지, 아니면 모델 크기가 중요한지

에 따라 최적의 선택은 달라집니다.

어떤 사람에게는
작지만 빠른 14B 모델이 더 좋은 선택일 수 있고,
또 어떤 사람에게는
느리더라도 훨씬 큰 70B 이상 모델을 오프로딩으로 돌려보는 것이 더 의미 있을 수 있습니다.

중요한 것은 이제 선택지가 생겼다는 점입니다.

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마무리

정리해보면 이렇습니다.

대형 모델을 돌릴 때 필요한 “128GB VRAM” 같은 조건은
대개 모델을 전부 GPU에 올려 빠르게 돌릴 때의 기준입니다.
반면 최근 로컬 추론 환경은
레이어 오프로딩 + 양자화 + CPU/RAM 협업을 통해
훨씬 적은 GPU 메모리로도 대형 모델을 실행 가능하게 만들고 있습니다.

즉,
16GB GPU로 100GB가 넘는 모델을 돌린다는 말은
“말도 안 되는 허풍”이라기보다,
정확히는 **“RAM까지 총동원해서 느리지만 돌아가게 만든 구성”**에 가깝습니다.

결국 지금은
무조건 가장 비싼 GPU가 있어야만 초거대 모델을 경험할 수 있는 시대가 아닙니다.
물론 최고 성능은 여전히 고가 장비의 영역에 가깝습니다.
하지만 적어도 이제는,
일반 사용자도 충분히 대형 모델의 세계를 직접 찍어먹어볼 수 있는 시대가 된 것은 분명합니다.