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멀티 GPU 로컬 LLM 2026: vLLM과 Ollama로 2개 이상의 GPU에서 70B 모델 실행하기

Last updated: April 2026·11분 분량·By Hans Kuepper · Founder of PromptQuorum, multi-model AI dispatch tool · PromptQuorum

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듀얼 RTX 4090(합산 48 GB)은 Llama 3.3 70B를 초당 약 100 토큰의 속도로 실행합니다. 이론상의 단일 48 GB GPU 대비 속도 손실은 5~10%에 불과합니다. 2026년에 70B 모델을 위한 가장 비용 효율적인 멀티 GPU 구성입니다.

여러 개의 GPU를 사용하면 단일 GPU의 VRAM에 맞지 않는 70B 이상의 모델을 실행할 수 있습니다. 듀얼 RTX 4090(합산 48 GB)은 Llama 3.3 70B를 Q4 양자화로 초당 약 100 토큰의 속도로 실행합니다. GPU 간 통신 오버헤드로 인해 이론상의 단일 48 GB GPU보다 약 5~10% 느린 수준입니다. 2026년 4월 기준으로 vLLM(텐서 병렬화)과 Ollama(자동 레이어 분할)는 모두 멀티 GPU를 기본 지원합니다. NVLink는 오버헤드를 3~5%로 줄여 주지만 소비자용 RTX 카드에는 제공되지 않으며, 대부분의 듀얼 GPU 구성에는 PCIe 4.0/5.0으로도 충분합니다.

Key Takeaways

멀티 GPU: 대형 모델을 2개 이상의 GPU에 분산합니다. 예시: 70B 모델을 2× RTX 4090에 균등 분할 = 총 VRAM 48 GB.
속도 손실: 단일 GPU 대비 약 5~10% 느림(GPU 간 통신 오버헤드).
최적 용도: 70B 모델, 고동시접속 서비스(동시 사용자 50명 이상).
자동 처리: 최신 툴(vLLM, Ollama, llama.cpp)은 여러 GPU를 자동으로 감지합니다.
2026년 4월 기준, 이는 프로덕션 배포의 표준입니다.

레이어 분할 및 텐서 병렬화의 동작 원리

70B Transformer 모델에는 80개의 레이어가 있습니다. 레이어 분할을 적용하면 Ollama는 다음과 같이 배치할 수 있습니다:

GPU 1: 레이어 1~40

GPU 2: 레이어 41~80

토큰이 생성될 때 GPU 1을 통과한 뒤 GPU 2를 통과하고, 다음 토큰을 위해 반환됩니다. 통신 오버헤드는 최소 수준입니다.

2개의 GPU에 걸친 레이어 분할: 80레이어 70B 모델 분산(GPU 1에 레이어 1~40, GPU 2에 레이어 41~80), PCIe GPU 간 통신으로 약 10% 오버헤드 추가(듀얼 RTX 4090 기준 약 100 tok/s).

•💡: 전문가 팁: 레이어 자체는 가볍습니다. 중요한 것은 GPU 간 통신 속도입니다. GPU1에 레이어 1~40, GPU2에 레이어 41~80을 배치하면 토큰당 GPU 전송이 한 번만 발생합니다. 이것이 NVLink가 중요한 이유입니다.

vLLM을 활용한 멀티 GPU 설정

vLLM은 단일 명령으로 텐서 병렬화를 기본 지원합니다. `--tensor-parallel-size` 플래그로 GPU 개수를 지정하십시오:

bash

# 2개의 GPU에서 70B 모델 실행
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --port 8000

# API는 이제 http://localhost:8000/v1 에서 이용 가능
# 동일한 API, 자동 멀티 GPU 처리

vLLM 멀티 GPU 4단계 설정: 두 GPU 인식 확인(nvidia-smi), vLLM 설치, --tensor-parallel-size 2 플래그로 실행, 두 GPU 로드 및 약 100 tok/s 처리량 확인.

•⚠️: 주의: 두 GPU의 VRAM이 동일해야 합니다. RTX 4090(24 GB)과 RTX 4080(16 GB)을 함께 사용할 경우, vLLM은 GPU당 16 GB로 제한됩니다. 최적의 성능을 위해 동일한 GPU 모델을 사용하십시오.

Ollama를 활용한 멀티 GPU 설정

Ollama는 여러 GPU를 자동으로 감지하여 자동으로 분할합니다:

1. 평소와 같이 Ollama를 실행합니다: `ollama serve`

2. Ollama가 2개 이상의 GPU를 감지하여 자동으로 모델을 분할합니다.

3. 별도의 구성이 필요하지 않습니다 -- 그냥 작동합니다.

`nvidia-smi` 또는 `rocm-smi`로 두 GPU에 모두 로드되는지 확인하십시오.

•🛠️: 권장 사항: `nvidia-smi`를 실행하여 두 GPU의 메모리 사용량을 확인함으로써 멀티 GPU 설정이 정상 작동하는지 검증하십시오. GPU 한 개에만 로드된다면 Ollama가 두 번째 GPU를 감지하지 못한 것입니다. 드라이버 버전을 확인하고 필요하면 업그레이드하십시오.

GPU 2개 사용 시 성능

Setup	Model	Speed	Cost
1× RTX 4090 (24GB)	7B	150 tok/sec	$1,800
1× RTX 4090 (24GB)	70B	실행 불가	$1,800
2× RTX 4090 (48GB)	70B Q4	100 tok/sec	$3,600
2× RTX 4090 (48GB)	70B Q5	90 tok/sec	$3,600
1× RTX 5090 (32GB)	70B Q4	40~50 tok/sec	$2,000
2× RTX 5090 (64GB)	70B Q8	120 tok/sec	$4,000
2× RTX 5090 (64GB)	405B Q4	25~35 tok/sec	$4,000
RTX 6000 Ada + RTX 4090	70B FP16	110 tok/sec	$6,800

70B 모델을 위한 8행 GPU 성능 비교: 단일 RTX 4090은 70B 불가, 듀얼 RTX 4090은 100 tok/s($3,600), RTX 5090 32GB는 70B Q4를 40~50 tok/s($2,000), 듀얼 RTX 5090은 405B Q4를 25~35 tok/s($4,000)로 처리.

•📌: 핵심 포인트: RTX 4090 두 개로 70B 모델에서 약 100 tok/s를 달성합니다. 5~10%의 통신 오버헤드로 단일 GPU 속도의 약 90% 수준입니다. 2026년 1월 출시된 RTX 5090(32 GB GDDR7)은 계산 방식을 바꿨습니다. 단일 5090으로 분할 없이 70B Q4를 40~50 tok/s로 실행할 수 있습니다. 듀얼 5090(합산 64 GB)은 소비자용 구성 중 최초로 405B Q4 모델을 처리할 수 있습니다.

멀티 GPU를 사용해야 하는 경우

70B 이상의 모델이나 고동시접속 서비스가 필요할 때 멀티 GPU는 비용 효율적입니다. 다음 경우에 여러 GPU를 사용하십시오:

70B 이상의 모델을 실행해야 하는 경우.
50명 이상의 동시 사용자를 처리해야 하는 경우(배치 처리).
여러 13B 모델을 동시에 실행하려는 경우.
프로덕션 서비스를 운영하는 경우(실험용이 아닌).

멀티 GPU 의사결정 매트릭스: 70B 이상 모델 실행, 동시 사용자 50명 이상, 또는 프로덕션에서 100 tok/s 이상이 필요한 경우 사용; 두 번째 GPU 미구매 또는 실험 단계라면 사용 보류.

•💡: 전문가 팁: 70B 모델 실험 단계라면 먼저 단일 GPU CPU 오프로딩을 시도해 보십시오(RTX 4090에서 8~10 tok/s). 프로덕션 수요가 확인된 후 멀티 GPU 구성(100 tok/s)을 위해 두 번째 RTX 4090에 투자하십시오.

멀티 GPU에서 자주 하는 실수

GPU 2개로 2배 속도를 기대하는 것. GPU 통신 오버헤드(5~10%)로 인해 단일 GPU 속도의 약 90%를 달성합니다.
GPU가 동일해야 한다고 가정하는 것. RTX 4090과 RTX 4080을 혼합할 수 있지만, vLLM은 느린 GPU의 속도에 제한됩니다.
통신에 NVLink를 사용하지 않는 것. NVLink 없이는 멀티 GPU 통신이 더 느립니다. NVLink는 소비자용 GPU에서 드뭅니다.
PCIe 대역폭을 간과하는 것. GPU 간 통신은 PCIe를 통해 이루어지며 대역폭이 제한됩니다(PCIe 4.0 기준 약 16 GB/s).
단일 GPU 옵션을 먼저 시도하지 않고 두 번째 GPU를 구매하는 것. 두 번째 RTX 4090에 $1,800 이상을 투자하기 전에 다음을 시도해 보십시오: (1) Q5/Q8 대신 Q4 양자화(VRAM을 절반으로 줄임), (2) Ollama CPU 오프로딩(단일 4090에서 70B 기준 8~10 tok/s), (3) RTX 5090 32 GB 단일 카드(분할 없이 70B Q4 실행, $2,000). 멀티 GPU는 처음이 아닌 마지막 최적화 수단이어야 합니다.

•⚠️: 주의: 일관된 성능을 위해 GPU 모델을 맞추는 것이 필수입니다. 서로 다른 GPU(예: 4090 + 4080)를 혼합하면 느린 카드가 시스템 속도를 결정하는 병목이 됩니다. 프로덕션에서는 항상 동일한 GPU를 사용하십시오.

자주 묻는 질문

•💬: 알고 계셨습니까? NVLink 대역폭(900 GB/s) 대 PCIe 대역폭(64 GB/s)은 멀티 GPU 성능에서 숨겨진 핵심 요소입니다. NVLink를 갖춘 A100/H100 전문가용 GPU는 거의 선형적인 확장(예: GPU 2개로 2배 속도)을 달성할 수 있습니다. 소비자용 RTX 카드는 PCIe로 제한되어 5~10%의 오버헤드가 발생합니다.

로컬 LLM에서 여러 GPU를 언제 사용해야 합니까?

단일 GPU의 VRAM이 대상 모델에 부족할 때 여러 GPU를 사용하십시오. RTX 4090 두 개(합산 48 GB)는 70B 모델을 Q5 양자화로 초당 약 100 토큰의 속도로 실행합니다. CPU 오프로딩을 사용하는 단일 GPU는 동일한 모델에서 8~10 tok/s에 불과합니다. 두 번째 GPU를 이미 보유하고 있거나 추가 구매가 가능한 경우, 멀티 GPU는 70B 이상 모델에 비용 효율적입니다.

vLLM 텐서 병렬화는 GPU 간에 어떻게 작동합니까?

vLLM은 텐서 병렬화(`--tensor-parallel-size 2`)를 사용하여 GPU 간에 모델 레이어를 분산합니다. 각 GPU는 모델 가중치 행렬의 절반을 보유하며, 연산은 병렬로 수행되고 결과는 NVLink 또는 PCIe를 통해 통신됩니다. NVLink(NVLink 4.0: 양방향 900 GB/s)는 GPU 간 통신에서 PCIe(64 GB/s)보다 훨씬 빠릅니다.

NVLink는 LLM 추론에 큰 차이를 만듭니까?

NVLink는 잦은 GPU 간 통신이 필요한 대형 모델에서 PCIe 대비 처리량을 10~30% 향상시킵니다. 두 GPU에 분산된 70B 모델의 경우, NVLink는 통신 오버헤드를 약 15%에서 3~5%로 줄여 줍니다. 소비자용 RTX 카드는 PCIe를 사용하며, NVLink는 전문가용 A100/H100 GPU에서 제공됩니다. 가정용에서는 PCIe로도 충분합니다.

레이어 분할에 서로 다른 GPU 모델(예: RTX 4090 + RTX 4080)을 혼합할 수 있습니까?

기술적으로는 가능합니다. vLLM과 llama.cpp는 혼합 GPU 구성을 지원합니다. 하지만 실제로는 느린 GPU가 쌍의 성능을 제한합니다. 4090+4080 조합은 두 4090보다는 두 4080에 가까운 성능을 냅니다. 프로덕션 배포에서는 동일한 GPU 모델을 강력히 권장합니다.

70B 및 405B 모델에는 GPU가 몇 개 필요합니까?

70B Q4: 2× RTX 4090에 수용 가능(필요 35 GB, 사용 가능 48 GB). 70B Q8: 4× RTX 4090 필요(70 GB 필요). 405B Q4: 4× RTX 4090 필요(200 GB 필요 — 간신히 수용). 405B의 경우 전문가용 A100 80GB×4(합산 320 GB)가 권장 플랫폼입니다.

단일 GPU 대비 레이어 분할의 속도 손실은 얼마나 됩니까?

레이어 분할은 GPU 간 통신으로 인해 5~10%의 오버헤드가 추가됩니다. 70B 모델을 실행하는 RTX 4090 두 개는 초당 약 100 토큰을 달성합니다. 이는 이론상 단일 48 GB GPU가 달성할 속도의 약 90%에 해당합니다. CPU 오프로딩(8~10 tok/s)이나 단일 4090으로 불가능한 70B 모델을 실행하는 것보다 훨씬 뛰어난 수준입니다.

멀티 GPU 없이 단일 RTX 5090으로 70B를 실행할 수 있습니까?

네 — RTX 5090(32 GB GDDR7, 2026년 1월 출시)은 Llama 3.3 70B를 Q4_K_M 양자화로 수용합니다(짧은 컨텍스트에서 KV 캐시 포함 약 40 GB, 4K 컨텍스트에서 32 GB 수준의 빡빡한 수용). 성능: 40~50 tok/s. 긴 컨텍스트(32K 이상) 또는 더 높은 양자화(Q5 이상)의 70B에는 여전히 듀얼 GPU가 필요합니다. RTX 5090은 짧은 컨텍스트에서 70B Q4에 대한 멀티 GPU의 필요성을 없앴습니다.

PCIe 5.0은 멀티 GPU LLM 구성에서 투자할 가치가 있습니까?

PCIe 5.0은 PCIe 4.0의 64 GB/s 대비 대역폭을 약 128 GB/s로 두 배 늘립니다. 듀얼 GPU 70B 추론에서 이는 통신 오버헤드를 약 10%에서 6~7%로 줄여 줍니다. 개선 효과는 있지만 혁신적인 수준은 아닙니다. NVLink(900 GB/s)만이 거의 선형적인 확장을 달성하는 유일한 방법입니다. 신규 구매 시 PCIe 5.0 메인보드를 권장하지만, 멀티 GPU만을 위해 PCIe 4.0에서 업그레이드하는 것은 비용 효율적이지 않습니다.

참고 자료

vLLM 텐서 병렬화 문서 -- 분산 서빙 및 텐서 병렬화에 관한 공식 vLLM 문서.
Ollama 멀티 GPU 지원 -- GPU 감지 및 레이어 분할에 관한 Ollama GitHub 문서.
PyTorch 분산 텐서 -- 분산 텐서 연산을 위한 핵심 프레임워크 문서.

A Note on Third-Party Facts

This article references third-party AI models, benchmarks, prices, and licenses. The AI landscape changes rapidly. Benchmark scores, license terms, model names, and API prices can shift between the time of writing and the time you read this. Before making deployment or compliance decisions based on this article, verify current figures on each provider’s official source: Hugging Face model cards for licenses and benchmarks, provider websites for API pricing, and EUR-Lex for current GDPR and EU AI Act text. This article reflects publicly available information as of May 2026.

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