게이밍 및 AI 워크로드를 위한 휴대용 워크스테이션 구축기

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핵심 요약

RTX PRO 6000과 Ryzen 9 9950X3D를 ITX 케이스에 집약하여 고성능 로컬 LLM 추론 환경을 구축하고 최적화 수치를 공유한 사례이다.

배경

고성능 AI 추론과 게이밍을 동시에 수행하기 위해 FormD T1 ITX 케이스를 기반으로 한 초소형 워크스테이션을 조립하고 최적화 설정을 공유했다.

의미 / 영향

고성능 워크스테이션 하드웨어를 ITX 규격으로 압축하면서도 언더볼팅과 공기 흐름 최적화를 통해 실용적인 온도를 유지할 수 있음이 입증됐다. 특히 48GB VRAM을 갖춘 PRO 6000 시리즈가 로컬 LLM 사용자들에게 강력한 대안이 될 수 있음이 확인됐다.

커뮤니티 반응

사용자들은 ITX 빌드에 PRO 6000을 성공적으로 탑재한 것에 놀라움을 표하며 특히 120B 모델에서 보고된 높은 토큰 처리 속도에 대해 구체적인 양자화 설정 등을 궁금해했다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

소형 폼팩터에서 고성능 부품을 사용하기 위해서는 언더볼팅이 필수적이다.
ITX 규격에서 메모리 대역폭 한계는 아쉽지만 휴대성과 성능의 균형을 잡은 빌드이다.

논쟁점

120B 모델에서 150-165 tok/sec가 나오는 수치는 일반적인 하드웨어 성능을 상회하므로 구체적인 모델 명칭이나 설정에 대한 확인이 필요하다.

실용적 조언

ITX 케이스 사용 시 상단 팬을 흡기로 설정하여 뒤집힌 GPU에 직접 냉각을 제공하는 방식이 효과적이다.
메모리 타이밍 튜닝(6000MT/s CL28)과 CPU 언더볼팅을 통해 좁은 공간에서의 발열 문제를 해결할 수 있다.

섹션별 상세

하드웨어 구성 및 쿨링 전략으로 FormD T1 2.5 케이스에 AMD Ryzen 9 9950X3D와 NVIDIA RTX PRO 6000을 장착했다. 18mm 두께의 특수 팬을 사용하여 공간 제약을 극복하고 상단 팬을 흡기로 설정하여 뒤집힌 GPU에 직접 공기를 공급하는 구조를 채택했다. 이를 통해 과부하 시에도 CPU 75도, GPU 80도 이하의 안정적인 온도를 유지했다.

추론 성능 및 소프트웨어 환경 측면에서 LM Studio를 사용하여 GPT OSS 120B 모델 실행 시 초당 150-165 토큰이라는 높은 추론 속도를 기록했다. 현재 윈도우 환경에서 테스트 중이며 향후 리눅스 환경에서의 추가 성능 측정을 계획하고 있다. 48GB의 VRAM을 가진 PRO 6000 카드가 로컬 대형 모델 구동의 핵심 역할을 수행한다.

시스템 최적화 및 튜닝을 위해 CPU는 커브 옵티마이저를 통해 언더볼팅(-25/-30)을 적용하고 PBO 클럭을 200MHz 오프셋했다. 메모리는 6000MT/s CL28로 타이밍을 조절했으며 GPU는 0.89v@2700MHz로 언더볼팅하고 전력 제한을 500W로 설정하여 효율을 극대화했다. 이러한 세밀한 튜닝이 소형 폼팩터에서의 발열 관리와 성능 유지의 비결이다.

실무 Takeaway

ITX 폼팩터에서도 RTX PRO 6000과 같은 워크스테이션급 GPU를 활용해 강력한 로컬 AI 환경 구축이 가능하다.
언더볼팅과 메모리 타이밍 최적화는 소형 케이스 내 발열 제어와 성능 향상에 필수적이다.
특수 규격의 팬과 공기 흐름 설계를 통해 25mm 두께 팬 수준의 냉각 성능을 확보했다.

언급된 도구

LM Studio추천

로컬 LLM 실행 및 추론 환경 제공