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

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핵심 요약

대규모 언어 모델(LLM)의 로컬 추론은 막대한 VRAM 요구사항으로 인해 개인용 하드웨어에서 구현하기 어려웠다. 본 가이드는 AMD Ryzen AI Max+ 플랫폼 4대를 llama.cpp RPC로 연결하여 1조 파라미터 규모의 Kimi K2.5 모델을 실행하는 과정을 상세히 제시한다. 리눅스 커널의 TTM 파라미터 수정을 통한 VRAM 확장, ROCm 기반의 llama.cpp 빌드, 그리고 분산 추론 최적화 기법을 통해 여러 대의 PC를 단일 논리적 AI 가속기처럼 운영하는 것이 가능하다. 이를 통해 데이터 프라이버시를 보장하면서 클라우드 비용 없이 초거대 모델을 연구 및 프로토타이핑에 활용할 수 있는 대안을 제시한다.

배경

AMD Ryzen AI Max+ 395 기반 시스템, Ubuntu 24.04.3 LTS 운영체제, 리눅스 커널 파라미터 및 GRUB 설정 지식, C++ 빌드 도구 (CMake, Git), 네트워크 구성 및 RPC 개념 이해

대상 독자

로컬 환경에서 초거대 LLM을 연구하거나 프라이버시가 중요한 기업용 분산 추론 시스템을 구축하려는 AI 엔지니어

의미 / 영향

이 기술은 1조 파라미터급 최첨단 모델의 추론이 더 이상 클라우드나 고가 서버의 전유물이 아님을 보여준다. 소규모 클러스터로 로컬 추론이 가능해짐에 따라 스타트업이나 연구소에서 비용 효율적이고 보안이 강화된 AI 워크플로를 독자적으로 운영할 수 있는 길이 열렸다.

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.

실무 Takeaway

리눅스 TTM 커널 파라미터 수정을 통해 시스템 메모리를 GPU VRAM으로 최대 120GB까지 확장하여 초거대 모델 로드에 필요한 메모리 병목을 해결할 수 있다.
llama.cpp RPC를 활용하면 고가의 서버급 GPU 없이도 일반 AI PC 여러 대를 묶어 1조 파라미터급 모델을 단일 가속기처럼 운영하는 분산 환경 구축이 가능하다.
rocWMMA 기반 Flash Attention을 활성화하면 8,192 토큰 이상의 긴 시퀀스에서 추론 처리량을 2배 이상 높이고 메모리 부족(OOM) 문제를 방지할 수 있다.

언급된 리소스

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

GitHubllama.cpp Repository

문서ROCm on Linux Installation Guide

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