ZINC — Zig로 작성된 LLM 추론 엔진, 550달러 AMD GPU에서 35B 모델 실행

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핵심 요약

AMD 소비자용 GPU에서 LLM 추론 성능을 극대화하기 위해 Zig와 Vulkan으로 개발된 오픈소스 엔진 ZINC의 기술적 세부 사항과 로드맵.

배경

AMD 소비자용 GPU에서 ROCm 지원 부족과 기존 엔진의 최적화 미비 문제를 해결하기 위해, Zig 언어와 Vulkan API를 사용하여 바닥부터 설계한 LLM 추론 엔진 ZINC를 공개했다.

의미 / 영향

AMD 소비자용 하드웨어의 잠재력을 끌어내기 위해 기존 ROCm이나 llama.cpp의 한계를 넘어서는 저수준 최적화 시도가 커뮤니티의 주목을 받고 있다. Zig 언어의 시스템 프로그래밍 강점이 AI 인프라 구축에서 C++의 대안으로 실질적인 성과를 낼 수 있음을 보여준다.

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, AMD 소비자용 GPU 사용자들 사이에서 ROCm의 대안으로서 큰 기대를 모으고 있다.

주요 논점

01찬성다수

AMD 소비자용 GPU를 위한 전용 Vulkan 엔진 개발은 하드웨어 활용도를 높이는 필수적인 시도이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AMD 소비자용 GPU의 소프트웨어 지원이 부족하다는 점
Zig 언어가 시스템 프로그래밍 및 GPU 리소스 관리에 적합하다는 점

논쟁점

현재의 7.1 tok/s 속도가 실사용에 충분한지에 대한 의견 차이

실용적 조언

AMD GPU 사용자라면 ZINC의 GitHub 저장소를 확인하여 자신의 하드웨어에서 GGUF 모델을 구동해볼 수 있다.
Zig 언어 학습자라면 @cImport와 comptime을 활용한 실제 시스템 프로그래밍 사례로 이 프로젝트의 코드를 참고할 수 있다.

섹션별 상세

AMD 소비자용 GPU 지원 부족 문제: ROCm이 소비자용 카드를 공식 지원하지 않고 vLLM 등 주요 엔진이 작동하지 않는 상황에서, 기존 llama.cpp의 Vulkan 구현은 하드웨어 아키텍처에 최적화되지 않은 범용 셰이더를 사용한다는 한계를 지적했다. 수백만 대의 AMD GPU가 충분한 대역폭과 연산력을 갖추고 있음에도 소프트웨어 부재로 인해 성능을 발휘하지 못하는 현실을 개발 동기로 밝혔다. 하드웨어의 잠재력을 끌어내기 위한 전용 엔진의 필요성을 강조했다.

Zig 언어의 기술적 선택 이유: Zig는 @cImport를 통해 별도의 바인딩 생성기 없이 Vulkan C ABI에 직접 접근할 수 있으며, comptime 기능을 활용해 양자화 방식에 따른 디스패치 테이블을 컴파일 타임에 생성한다. errdefer를 사용해 복잡한 GPU 리소스 정리를 안전하게 관리하고, 빌드 시스템 내에서 GLSL 셰이더를 SPIR-V로 자동 컴파일하여 단일 바이너리에 포함시키는 효율적인 워크플로우를 구축했다. 이는 시스템 프로그래밍 측면에서 높은 생산성과 성능을 동시에 제공한다.

ZINC 엔진의 현재 구현 상태: GGUF 모델 형식을 네이티브 Zig 코드로 파싱하고 21GB의 가중치를 VRAM에 직접 매핑하여 Qwen3.5-35B 모델을 구동하는 데 성공했다. 40계층의 하이브리드 트랜스포머 구조와 MoE 전문가 라우팅, SSM 레이어를 모두 구현하여 실제 추론 결과의 정확성을 확인했다. 약 5,000줄의 Zig 코드와 2,000줄의 GLSL 코드로 구성되어 가독성이 높은 코드베이스를 유지하고 있다.

성능 병목 현상과 최적화 계획: 현재 RDNA4 GPU에서 7.1 tok/s의 속도를 기록하고 있으나, 이는 연산 능력 부족이 아니라 토큰당 120회 발생하는 레이어별 GPU 동기화 오버헤드가 원인임을 분석했다. 이를 해결하기 위해 전체 디코드 연산 그래프를 단일 커맨드 버퍼로 기록하여 CPU-GPU 간 통신 횟수를 획기적으로 줄이는 작업을 핵심 과제로 진행 중이다. 이 최적화가 완료되면 하드웨어의 실제 대역폭에 근접한 성능 향상이 기대된다.

실무 Takeaway

ZINC는 AMD 소비자용 GPU(RDNA4)의 640GB/s 대역폭과 매트릭스 코어를 활용하기 위해 Zig와 Vulkan으로 바닥부터 설계된 추론 엔진이다.
Zig 언어의 빌드 시스템을 활용해 GLSL 셰이더 컴파일을 자동화하고 SPIR-V를 바이너리에 포함함으로써 단일 실행 파일로 배포 가능한 구조를 실현했다.
현재 Qwen 35B 모델을 구동하며 확인된 성능 병목인 GPU 동기화 횟수를 줄이기 위해 전체 연산 그래프를 한 번에 기록하는 최적화 작업을 진행 중이다.

언급된 도구

ZINC추천

LLM 추론 엔진

Zig추천

시스템 프로그래밍 언어

Vulkan추천

그래픽 및 컴퓨팅 API

llama.cpp중립

LLM 추론 도구

언급된 리소스

GitHubZINC GitHub Repository