1조 파라미터 LLM을 로컬에서 실행하는 방법: AMD Ryzen AI Max+ 클러스터 가이드

섹션별 상세

AMD Ryzen AI Max+ 395 시스템 4대를 활용하여 총 480GB의 통합 VRAM을 확보하는 하드웨어 클러스터를 구성한다. 리눅스 커널의 TTM(Translation Table Manager) 파라미터를 수정하여 기본 BIOS 제한을 넘어 노드당 최대 120GB까지 메모리를 GPU용으로 할당한다.

bash

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash ttm.pages_limit=30720000 amdgpu.gttsize=120000"
sudo update-grub
sudo reboot

리눅스 커널 파라미터를 수정하여 노드당 VRAM 할당량을 120GB로 확장하는 설정

llama.cpp RPC(Remote Procedure Call) 엔진을 통해 분산 추론 아키텍처를 구현한다. 한 대의 메인 컨트롤러가 토큰화와 스케줄링을 담당하고, 나머지 노드들은 RPC 서버를 통해 로컬 GPU 자원을 노출하여 모델 레이어를 네트워크상에 분산 배치한다.

bash

./rpc-server -p 50053 -c --host 0.0.0.0

분산 추론을 위해 원격 노드에서 RPC 서버를 실행하는 명령어

llama.cpp RPC를 이용한 4노드 클러스터의 네트워크 토폴로지 다이어그램 — Diagram하나의 메인 컨트롤러 노드가 3개의 원격 RPC 서버 노드와 통신하며 모델 레이어를 분산 처리하는 구조를 보여준다. 각 노드가 기가비트 이더넷을 통해 연결되어 단일 논리적 추론 시스템으로 작동하는 방식을 시각화한다.

AMD ROCm 7 소프트웨어 스택과 rocWMMA 라이브러리를 사용하여 llama.cpp를 최적화 빌드한다. 특히 -DGGML_HIP_ROCWMMA_FATTN=ON 옵션을 통해 하드웨어 가속 기반의 Flash Attention을 활성화함으로써 긴 컨텍스트 처리 성능을 극대화한다.

bash

cmake -B rocm -DGGML_HIP=ON -DGGML_RPC=ON -DGGML_HIP_ROCWMMA_FATTN=ON -DAMDGPU_TARGETS="gfx1151"
cmake --build rocm --config Release -j$(nproc)

ROCm 및 RPC 지원을 포함하여 llama.cpp를 빌드하는 CMake 명령어

성능 튜닝을 위해 n_batch와 n_ubatch 파라미터를 조정하여 프롬프트 처리 속도를 최적화한다. 실험 결과 Flash Attention과 적절한 배치 사이즈 조합을 통해 프롬프트 처리 성능을 기본 설정 대비 최대 2배까지 향상시켰으며, 16,384 토큰 이상의 긴 컨텍스트에서도 안정적인 추론이 가능함을 확인했다.

bash

./llama-cli \
 -m /path/to/Kimi-K2.5-UD-Q2_K_XL-00001-of-00008.gguf \
 -c 32768 -fa on -ngl 999 --no-mmap \
 --rpc :50053,:50053,:50053

메인 컨트롤러 노드에서 1조 파라미터 모델을 분산 실행하는 명령어

Flash Attention 활성화 여부에 따른 텍스트 생성 성능 비교 차트 — Chart8,192 시퀀스 길이에서 Flash Attention을 켰을 때 토큰 생성 속도가 초당 3.46개에서 8.30개로 약 2.4배 향상됨을 수치로 증명한다. 긴 문맥 처리 시 최적화 기법의 중요성을 강조한다.

배치 사이즈 및 Flash Attention 설정에 따른 프롬프트 처리 성능 차트 — Chartn_batch와 n_ubatch 크기가 커질수록 초당 처리 토큰 수가 증가하며, Flash Attention과 결합 시 최대 100 tk/s 이상의 성능을 기록함을 보여준다. 시스템 응답성(Time to First Token) 개선을 위한 최적 파라미터 조합을 제시한다.

용어 해설

번역 테이블 관리자(TTM): — 리눅스 커널에서 GPU 메모리 관리를 담당하는 하위 시스템이다. 이 아티클에서는 커널 파라미터 수정을 통해 시스템 메모리를 GPU VRAM으로 더 많이 할당(노드당 120GB)하기 위해 사용된다.
원격 프로시저 호출(RPC): — 네트워크를 통해 다른 컴퓨터의 프로그램을 실행하는 기술이다. llama.cpp에서는 여러 대의 PC를 네트워크로 연결하여 하나의 거대한 모델 레이어를 나누어 처리하는 분산 추론 아키텍처의 핵심 프로토콜로 활용된다.
라데온 오픈 컴퓨팅(ROCm): — AMD GPU에서 고성능 컴퓨팅 및 AI 가속을 지원하는 오픈 소스 소프트웨어 스택이다. NVIDIA의 CUDA에 대응하며, llama.cpp가 AMD 하드웨어의 연산 유닛을 직접 제어하여 추론 속도를 높이는 데 필수적이다.
플래시 어텐션(Flash Attention): — Transformer 모델의 어텐션 연산을 메모리 효율적으로 수행하는 최적화 기법이다. 중간 행렬 생성을 최소화하여 메모리 트래픽을 줄이며, 특히 긴 컨텍스트를 처리할 때 추론 속도를 획기적으로 개선한다.
GGUF 포맷(GGUF): — llama.cpp에서 주로 사용되는 LLM 저장 포맷으로, 모델 가중치와 메타데이터를 하나의 파일에 담는다. 양자화(Quantization)를 지원하여 1조 파라미터급 모델도 로컬 VRAM 용량에 맞춰 압축하여 로드할 수 있게 한다.

기술

AMD Ryzen AI Max+
llama.cpp
ROCm 7
Kimi K2.5
Ubuntu Linux

활용 사례

1조 파라미터 모델 로컬 추론
프라이버시 중심의 기업용 AI 클러스터
초거대 모델 프로토타이핑 및 연구
비용 절감형 분산 추론 시스템

언급된 리소스

GitHubLemonade SDK (Pre-built llama.cpp binaries for ROCm)

GitHubllama.cpp Repository

문서ROCm on Linux Installation Guide

섹션별 상세

bash

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash ttm.pages_limit=30720000 amdgpu.gttsize=120000"
sudo update-grub
sudo reboot

리눅스 커널 파라미터를 수정하여 노드당 VRAM 할당량을 120GB로 확장하는 설정

bash

./rpc-server -p 50053 -c --host 0.0.0.0

분산 추론을 위해 원격 노드에서 RPC 서버를 실행하는 명령어

bash

cmake -B rocm -DGGML_HIP=ON -DGGML_RPC=ON -DGGML_HIP_ROCWMMA_FATTN=ON -DAMDGPU_TARGETS="gfx1151"
cmake --build rocm --config Release -j$(nproc)

ROCm 및 RPC 지원을 포함하여 llama.cpp를 빌드하는 CMake 명령어

bash

./llama-cli \
 -m /path/to/Kimi-K2.5-UD-Q2_K_XL-00001-of-00008.gguf \
 -c 32768 -fa on -ngl 999 --no-mmap \
 --rpc :50053,:50053,:50053

메인 컨트롤러 노드에서 1조 파라미터 모델을 분산 실행하는 명령어

용어 해설

번역 테이블 관리자(TTM): — 리눅스 커널에서 GPU 메모리 관리를 담당하는 하위 시스템이다. 이 아티클에서는 커널 파라미터 수정을 통해 시스템 메모리를 GPU VRAM으로 더 많이 할당(노드당 120GB)하기 위해 사용된다.
원격 프로시저 호출(RPC): — 네트워크를 통해 다른 컴퓨터의 프로그램을 실행하는 기술이다. llama.cpp에서는 여러 대의 PC를 네트워크로 연결하여 하나의 거대한 모델 레이어를 나누어 처리하는 분산 추론 아키텍처의 핵심 프로토콜로 활용된다.
라데온 오픈 컴퓨팅(ROCm): — AMD GPU에서 고성능 컴퓨팅 및 AI 가속을 지원하는 오픈 소스 소프트웨어 스택이다. NVIDIA의 CUDA에 대응하며, llama.cpp가 AMD 하드웨어의 연산 유닛을 직접 제어하여 추론 속도를 높이는 데 필수적이다.
플래시 어텐션(Flash Attention): — Transformer 모델의 어텐션 연산을 메모리 효율적으로 수행하는 최적화 기법이다. 중간 행렬 생성을 최소화하여 메모리 트래픽을 줄이며, 특히 긴 컨텍스트를 처리할 때 추론 속도를 획기적으로 개선한다.
GGUF 포맷(GGUF): — llama.cpp에서 주로 사용되는 LLM 저장 포맷으로, 모델 가중치와 메타데이터를 하나의 파일에 담는다. 양자화(Quantization)를 지원하여 1조 파라미터급 모델도 로컬 VRAM 용량에 맞춰 압축하여 로드할 수 있게 한다.

기술

AMD Ryzen AI Max+
llama.cpp
ROCm 7
Kimi K2.5
Ubuntu Linux

활용 사례

1조 파라미터 모델 로컬 추론
프라이버시 중심의 기업용 AI 클러스터
초거대 모델 프로토타이핑 및 연구
비용 절감형 분산 추론 시스템

언급된 리소스

GitHubLemonade SDK (Pre-built llama.cpp binaries for ROCm)

GitHubllama.cpp Repository

문서ROCm on Linux Installation Guide

1조 파라미터 LLM을 로컬에서 실행하는 방법: AMD Ryzen AI Max+ 클러스터 가이드

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기술

활용 사례

언급된 리소스

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