128GB Unified Memory 기반 70B LLM 로컬 구동 아키텍처 분석

Context

기존 미드레인지 GPU의 VRAM 용량 부족(16~24GB)으로 인한 70B 규모 LLM 로컬 추론 불가 문제 발생. 시스템 RAM 사용 시 발생하는 심각한 데이터 전송 병목으로 인해 실용적인 Token Generation 속도 확보가 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• Strix Halo 플랫폼의 Unified Memory Architecture 도입을 통한 CPU-GPU 간 메모리 공유 구조 설계
• 최대 128GB LPDDR5x 메모리를 패키지에 직접 솔더링하여 256 GB/s의 대역폭 확보
• 4-bit Quantization 적용 시 약 40GB가 필요한 70B 모델을 VRAM 스왑 없이 단일 메모리 공간에 로드
• 2.5L 소형 폼팩터 내에서 140W 전력 소비로 고효율 추론 환경 구축
• Oculink 포트를 통한 eGPU 확장 가능 구조이나 BIOS 제약으로 인한 AMD GPU 120W 전력 캡 발생 확인
• NPU 활용 극대화를 위해 Ollama 대신 Lemonade 런타임을 통한 하드웨어 가속 경로 최적화

Impact

• VRAM 24GB 한계를 극복하여 70B 파라미터 모델의 로컬 구동 가능성 확보
• Apple M5 Ultra(800 GB/s) 대비 약 1/3 수준이나 일반 시스템 RAM 대비 획기적인 대역폭 향상
• 메모리 가격 급등으로 인해 출시 초기 대비 하드웨어 도입 비용 약 60% 상승 ($2,099 $\rightarrow$ $3,299)