AMD Radeon Pro R9700(W9700) AI 성능 및 발열 설계 결함 실사용 후기

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핵심 요약

AMD Radeon Pro R9700의 심각한 냉각 설계 결함과 ROCm 소프트웨어의 불안정성으로 인해 실제 AI 추론 성능이 보급형 NVIDIA 카드보다 떨어지는 현상을 비판했다.

배경

NVIDIA RTX 5060 Ti에서 32GB VRAM을 갖춘 AMD Radeon Pro R9700(W9700 추정)으로 기변했으나, 하드웨어 발열 제어 실패와 소프트웨어 호환성 문제로 인해 심각한 성능 저하를 겪고 이를 공유했다.

의미 / 영향

이 토론은 AMD 하드웨어가 하이엔드 스펙을 갖췄음에도 불구하고, 실제 로컬 AI 환경에서는 부실한 냉각 설계와 소프트웨어 스택의 불완전함이 성능의 병목이 됨을 확인해준다. 실무적으로는 대용량 VRAM이 필요한 특수 상황이 아니라면 여전히 NVIDIA 생태계가 압도적으로 안정적이라는 컨센서스를 보여준다.

커뮤니티 반응

AMD 하드웨어의 고질적인 소프트웨어 문제와 부실한 쿨링 설계에 대해 많은 사용자가 공감하며, 특히 ROCm의 파편화된 지원 체계에 대한 불만이 높다.

주요 논점

01반대다수

AMD R9700은 AI 워크로드에 적합하지 않은 설계이며 NVIDIA로 복귀하거나 소비자용 라데온을 쓰는 것이 낫다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AMD의 프로페셔널 라인업조차 AI 소프트웨어 최적화가 NVIDIA에 비해 크게 뒤처져 있다.
VRAM 용량 수치만으로 실제 AI 추론 성능을 보장할 수 없다.

실용적 조언

AMD 카드의 메모리 발열을 잡기 위해 백플레이트나 케이스에 추가 방열판을 부착하고 커스텀 팬 슈라우드를 제작할 것을 권장한다.
ROCm 7.11 릴리스 노트에 포함된 특정 HIP 플래그를 사용하여 llama.cpp의 프롬프트 처리 성능 저하 문제를 일부 완화할 수 있다.

섹션별 상세

하드웨어 냉각 설계의 치명적인 결함이 확인됐다. 쿨러가 GPU 코어만 냉각하고 메모리 칩은 알루미늄 케이스를 방열판으로 사용하는 구조라 풀로드 시 쉘 온도가 92도, PCIe 슬롯 핀 온도가 102도까지 상승한다. 이로 인해 LACT 측정 결과 전력과 온도 모두에서 상시 스로틀링이 발생하여 하드웨어 잠재력을 전혀 활용하지 못한다.

AMD의 AI 소프트웨어 지원 체계가 매우 부실하다. ROCm 최신 버전인 7.2는 출시 직후 구형이 되어 재작업 중이며, 최신 트랜스포머 라이브러리와의 호환성 문제로 특정 빌드를 골라 써야 하는 번거로움이 있다. 특히 vLLM 환경에서는 AMD 카드에 대한 GPTQ, AWQ, bitsandbytes 등 주요 양자화 지원이 전무하여 성능 최적화가 불가능한 수준이다.

실제 벤치마크 결과에서 NVIDIA 보급형 카드에 참패했다. Qwen 3.5 MoE 모델 기준 NVIDIA 5060 Ti는 2114 pp/s와 75 tg/s를 기록한 반면, R9700은 40 pp/s와 3 tg/s라는 처참한 속도를 보였다. 이는 R9700의 VRAM 클럭이 NVIDIA 대비 3배 낮고, 부실한 설계로 인해 연산 도중 성능이 급격히 하락하기 때문이다.

전력 제한 설정의 비효율성이 지적됐다. 600W 전력 공급이 가능한 케이블을 연결했음에도 카드가 300W 제한에 묶여 있으며, 이를 해제할 공식적인 방법이 없다. 발열 문제를 해결하기 위해 3D 프린팅으로 팬 슈라우드를 제작하고 메모리에 별도 방열판을 부착하는 등 사용자가 직접 하드웨어를 개조해야만 정상적인 사용이 가능하다.

실무 Takeaway

AMD 워크스테이션 카드는 VRAM 용량은 크지만 냉각 설계 부실로 인한 스로틀링 때문에 실제 AI 추론 성능은 NVIDIA 보급형보다 낮을 수 있다.
ROCm 소프트웨어 생태계는 여전히 버전 관리와 라이브러리 호환성 측면에서 NVIDIA CUDA에 비해 매우 불안정하다.
AI 용도로 AMD를 고려한다면 단일 프로페셔널 카드보다 소비자용 7900 XTX 2개를 구성하는 것이 가성비와 소음 면에서 유리하다.

언급된 도구

llama.cpp중립

LLM 추론 엔진

vLLM비추천

고성능 LLM 서빙 라이브러리

LACT추천

Linux용 AMD GPU 제어 및 모니터링 도구

언급된 리소스

문서ROCm 7.11 릴리스 노트 - llama.cpp 성능 회귀 수정