VRAM 최적화와 Quantization을 통한 로컬 LLM 추론 환경 구축

Context

Cloud AI의 API 의존성으로 인한 비용 발생과 데이터 프라이버시 침해 문제 존재. 고사양 하드웨어 요구사항으로 인해 일반 엔지니어의 로컬 환경 내 LLM 구동에 진입 장벽이 높았던 상황.

Technical Solution

• Quantization 기술을 통한 Weight 정밀도 축소로 메모리 점유율 감소 및 추론 속도 향상
• GGUF 포맷 채택을 통해 단일 파일 내 양자화 모델 패키징 및 llama.cpp 기반의 범용적 추론 인터페이스 확보
• Apple Silicon의 Unified Memory 구조를 활용하여 GPU VRAM 한계를 극복한 대규모 모델 로드 설계
• VRAM 용량을 초과하는 모델에 대해 GPU Offloading을 적용하여 레이어별 연산 장치를 분배하는 계층적 추론 구조 구현
• 단일 사용자 환경에서는 llama.cpp 기반 도구를 사용하고, 동시성 처리가 필요한 서버 환경에서는 vLLM으로 확장하는 스케일링 전략 수립
• 하드웨어 가속 백엔드(CUDA, Metal, ROCm 등)를 통한 연산 최적화 및 토큰 생성 효율 극대화