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70B 모델 구동을 위한 최적의 RTX 4090 설정은?

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빠른 답변

단일 RTX 4090은 70B 모델을 완전히 수용할 수 없습니다 — Q4에서 약 40GB가 필요한데 4090은 24GB뿐입니다. 두 대의 RTX 4090(합산 48GB), Q2_K의 단일 4090, CPU 오프로드가 세 가지 현실적인 옵션입니다.

  • 70B 모델은 Q4_K_M에서 약 40GB의 VRAM이 필요합니다 — 단일 RTX 4090의 24GB를 훨씬 웃돕니다.
  • vLLM이나 llama.cpp의 텐서 병렬을 통한 두 대의 RTX 4090(합산 48GB)이 가장 깔끔한 완전 품질 경로입니다.
  • 단일 RTX 4090만으로는 Q2_K 양자화에서만 70B를 구동할 수 있으며, 이는 Q4 대비 출력 품질을 눈에 띄게 저하시킵니다.

업데이트: 2026-07

Hardware-Specific고급

핵심 요점

  • 70B 모델은 Q4에서 약 40GB의 VRAM이 필요합니다 — 단일 RTX 4090의 24GB로는 부족합니다
  • 최적의 완전 품질 설정: vLLM이나 llama.cpp 텐서 병렬을 통한 두 대의 RTX 4090(합산 48GB)
  • 단일 4090 대안: Q2_K 양자화는 24GB에 맞지만 출력 품질을 눈에 띄게 저하시킵니다
  • CPU/RAM 오프로드(llama.cpp의 `--n-gpu-layers`)는 단일 4090에서 작동하지만 처리량이 크게 떨어집니다

최적의 선택: 두 대의 RTX 4090(합산 48GB)

70B 모델을 완전한 품질로 구동하는 최적의 RTX 4090 설정은 vLLM이나 llama.cpp의 텐서 병렬 모드로 실행되는, 합산 48GB의 사용 가능한 VRAM을 제공하는 두 대의 RTX 4090입니다. 70B 모델은 Q4_K_M에서 약 40GB가 필요하며, 48GB는 합리적인 컨텍스트 윈도우를 위한 여유 공간과 함께 이를 편안하게 처리합니다.

이를 위해서는 두 개의 PCIe x16 슬롯(이상적으로는 둘 다 최소 x8 이상의 대역폭)을 갖춘 마더보드와 케이스, 최소 1200W 정격의 전원 공급 장치, 그리고 멀티 GPU 텐서 분할을 지원하는 소프트웨어가 필요합니다 — vLLM과 최신 llama.cpp 빌드 모두 `--tensor-split` 또는 이에 상응하는 플래그를 통해 이를 지원합니다.

두 번째 RTX 4090이 예산에 없다면 단일 GPU 대안은 Q2_K 양자화이며, 이는 70B 모델을 약 22-24GB로 축소시켜 4090 하나에 간신히 맞지만, Q4 대비 출력 일관성이 명백하게 저하됩니다. CPU/RAM 오프로드(레이어를 GPU와 시스템 RAM 사이에 분할)는 또 다른 단일 GPU 옵션입니다. 작동은 하지만 처리량이 급격히 떨어져 종종 초당 한 자릿수 토큰 수준까지 내려갑니다.

듀얼 RTX 4090 대 단일 RTX 4090 + 양자화

듀얼 RTX 4090은 완전한 Q4 품질을 제공하지만 실질적인 비용(두 번째 카드에 더 강력한 PSU와 케이스)이 듭니다. 단일 RTX 4090 + Q2_K는 하나의 카드로 구성을 유지하지만 코드 생성이나 수학처럼 정밀도가 필요한 작업에서 눈에 띄는 출력 품질을 희생합니다.

중간 경로: 단일 RTX 4090에서 70B 대신 32B 모델을 완전한 Q4 품질로 구동하십시오(24GB에 여유 있게 맞습니다) — 많은 작업에서 잘 선택된 32B 모델은 품질이 저하된 70B와의 격차 대부분을 좁혀줍니다.

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자주 묻는 질문

NVLink로 두 RTX 4090의 VRAM을 결합할 수 있습니까?
아닙니다. RTX 4090은 NVLink를 지원하지 않습니다(NVIDIA가 이번 세대 소비자 카드에서 제거했습니다). LLM 추론을 위한 멀티 GPU VRAM 풀링은 하드웨어 브리지가 아니라 vLLM 같은 도구의 소프트웨어 수준 텐서 병렬 분할을 통해 작동합니다.
Q2_K의 70B 모델은 실제로 사용할 만합니까?
일상적인 채팅에는 사용할 만하지만, 정밀도가 필요한 작업 — 수학, 코드, 다단계 추론 — 에서 명확한 성능 저하를 보입니다. 이런 작업에는 단일 카드의 Q4 32B 모델이 Q2_K의 70B 모델보다 종종 더 나은 성능을 냅니다.
두 대의 RTX 4090을 위해서는 어떤 마더보드가 필요합니까?
두 개의 PCIe x16 슬롯을 갖추고, 이상적으로는 둘 다 최소 x8 전기적 레인으로 배선된 보드가 필요합니다(설명서를 확인하십시오 — 많은 소비자용 보드는 두 번째 슬롯을 x4로 낮춥니다). 워크스테이션이나 HEDT급 보드는 이 병목을 완전히 피합니다.
듀얼 GPU 추론은 초당 토큰 수를 두 배로 만듭니까?
아닙니다 — 텐서 병렬 추론은 모델을 GPU 간에 분할하여 맞추지만 GPU 간 통신 오버헤드가 추가됩니다. 심하게 오프로드된 단일 GPU보다는 빠른 추론을 기대할 수 있지만, 이미 하나의 카드에 맞았던 모델 대비 깔끔한 2배 속도 향상은 아닙니다.