VRAM 16GB로 30B 모델 구동하기: LM Studio MoE 오프로딩 테스트
핵심 성과: 30.5B 파라미터 MoE 모델을 단 7.8GB VRAM으로 성공적으로 구동! KV 캐시 RAM 오프로딩으로 더 적은 VRAM으로 더 큰 모델 실행 가능.
📋 목차
들어가며
로컬 LLM을 구동할 때 가장 큰 제약은 GPU 메모리(VRAM) 용량입니다. 일반적으로 7B 모델은 8-10GB VRAM, 13B 모델은 16-20GB VRAM이 필요합니다. 하지만 LM Studio의 MoE(Mixture of Experts) 오프로딩 기능을 활용하면 30B+ 모델도 16GB VRAM으로 구동할 수 있습니다!
이 글에서는 실제 테스트를 통해 MoE 오프로딩의 성능과 효율성을 검증하고, 상용 서비스 관점에서의 실용성을 분석합니다.
MoE 오프로딩이란?
MoE (Mixture of Experts) 아키텍처
MoE는 모델의 파라미터를 여러 "전문가(Expert)"로 분리하고, 각 요청에 대해 가장 관련 있는 Expert만 활성화하는 방식입니다.
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 기존 모델 vs MoE 모델 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 기존 모델: 모든 파라미터가 항상 활성화 │
│ MoE 모델: 관련 Expert만 활성화, 나머지는 대기 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘MoE 오프로딩의 핵심
LM Studio의 MoE 오프로딩은 다음과 같은 최적화를 제공합니다:
- Expert 가중치를 CPU RAM으로 이동 (전체의 약 60-70%)
- 활성화된 Expert만 VRAM에 로드
- KV 캐시도 RAM으로 오프로딩
일반 30B 모델: 전체 VRAM 필요 → 약 20GB+ VRAM
MoE 오프로딩: 66%를 CPU RAM → 약 7-8GB VRAM이론적 배경
모델 파라미터 구성:
- Transformer 레이어: 약 30-40%
- FFN(Feed-Forward Network) 레이어: 약 60-70%
MoE 오프로딩은 이 FFN 레이어(Expert)를 CPU RAM으로 이동하여 VRAM 사용량을 획기적으로 줄입니다.
테스트 환경
하드웨어 사양
| 구분 | 사양 |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen 5 7500F (6-Core) |
| RAM | 62.46GB |
| GPU | NVIDIA RTX 4090 16GB |
| OS | Linux |
소프트웨어
| 구분 | 버전 |
|---|---|
| LM Studio | 0.3.36 |
| 테스트 모델 | qwen3-coder-30b (30.5B 파라미터, MoE) |
| 비교 모델 | hamonize:latest (20.9B 파라미터) |
모델 정보
qwen3-coder-30b:
- 파라미터: 30.5B
- 아키텍처: MoE (Mixture of Experts)
- Quantization: Q4_K_M
- 파일 크기: 약 18.5GB
LM Studio 설정 방법
1. 모델 로드 전 설정
LM Studio GUI에서 다음 설정을 적용하세요:
📋 모델 설정
├─ GPU Layers (n_gpu_layers): 20-30
├─ Context Size: 4096
├─ Batch Size: 512
├─ Thread Count: 8
└─ ✅ Offload MoE Experts to CPU/RAM (체크!)
└─ ✅ Offload KV Cache to RAM (체크!)2. 설정별 설명
| 설정 | 권장값 | 설명 |
|---|---|---|
| GPU Layers | 20-30 | VRAM에 로드할 레이어 수. 너무 높으면 OOM |
| Context Size | 4096 | 문맥 길이. 길수록 VRAM 증가 |
| Batch Size | 512 | 배치 처리 크기. 메모리 사용량 영향 |
| Thread Count | 8 | CPU 스레드 수. 코어 수에 맞춰 설정 |
| MoE Offloading | ✅ 체크 | 핵심 설정! Expert를 CPU RAM으로 |
| KV Cache Offloading | ✅ 체크 | KV 캐시를 CPU RAM으로 |
3. 팁
- VRAM이 부족하다면: GPU Layers를 15-20으로 낮추세요
- 속도가 느리다면: GPU Layers를 30-35로 높이세요 (OOM 주의)
- 문맥이 길 필요가 없다면: Context Size를 2048로 줄이세요
테스트 결과
✅ 1단계: VRAM 사용량 확인
| 모델 | VRAM 사용량 | 사용률 | 상태 |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b (MoE 미적용) | 15.2GB | 95.5% | ⚠️ 거만 |
| qwen3-coder-30b (MoE 적용) | 7.8GB | 48.3% | ✅ 여유 있음 |
핵심 발견: 30B 모델이 20B 모델보다 더 적은 VRAM을 사용!
✅ 2단계: 추론 테스트
🤖 모델: qwen3-coder-30b
📊 VRAM 초기: 7874MB (48.3%)
🔍 추론 테스트: "안녕하세요?"
⏱️ 소요 시간: 4.21초
📊 VRAM (추론 후): 7890MB
📈 VRAM 변화: +16MB (거의 없음!)중요한 관찰:
- 추론 시 VRAM 변화가 거의 없음 (+16MB)
- 활성화된 Expert만 VRAM에 로드되어 추가 할당 불필요
- 이는 MoE 오프로딩이 정상 작동하고 있다는 강력한 증거
✅ 3단계: 단일 요청 성능
| 테스트 | 응답 시간 | 토큰 수 | 처리 속도 |
|---|---|---|---|
| 간단 질문 | 8.82초 | 92토큰 | 10.43 토큰/초 |
| 긴 질문 | 17.71초 | 311토큰 | 17.56 토큰/초 |
| 평균 | 13.27초 | - | 13.99 토큰/초 |
✅ 4단계: 동시 요청 테스트 (10개)
🤖 LM Studio (qwen3-coder-30b)
├─ 성공: 10/10 (100%)
├─ 총 소요 시간: 32.55초
├─ 평균 응답 시간: 18.64초
└─ 처리량: 29.93 토큰/초성능 비교
LM Studio vs 원격 Ollama
| 항목 | LM Studio (30B 로컬) | Ollama (20B 원격) | 비교 |
|---|---|---|---|
| 단일 요청 속도 | 13.99 토큰/초 | 134.54 토큰/초 | Ollama 10x 빠름 |
| 동시 요청 처리량 | 29.93 토큰/초 | 321.89 토큰/초 | Ollama 11x 빠름 |
| 응답 시간 | 8.82-17.71초 | 1.91-2.82초 | Ollama 5-8x 빠름 |
| 성공률 | 100% (10/10) | 100% (10/10) | 동일 |
| 모델 크기 | 30.5B (더 큼) | 20.9B | LM Studio 우수 |
| VRAM 효율 | 7.8GB | N/A (원격) | LM Studio 탁월 |
| 데이터 프라이버시 | ✅ 완전 로컬 | ❌ 원격 전송 | LM Studio 우수 |
| 네트워크 의존 | ❌ 없음 | ✅ 필수 | LM Studio 우수 |
| 확장성 | ❌ 단일 머신 | ✅ 수평 확장 | Ollama 우수 |
| 관리 부담 | ❌ 직접 관리 | ✅ 관리 불필요 | Ollama 우수 |
속도 저하 원인 분석
LM Studio가 느린 이유:
- CPU/GPU 혼합 연산: Expert가 CPU RAM에 있어 GPU ↔ CPU 데이터 전송 지연
- 단일 머신 제한: 병렬 처리에 한계
- MoE 오버헤드: 활성 Expert를 VRAM으로 로드하는 시간 소요
상용 서비스 관점에서의 평가
❌ LM Studio의 상용 서비스 한계
| 문제점 | 현홱 | 영향 |
|---|---|---|
| 처리 속도 | 14 토큰/초 | 사용자 경험 저하 (느린 응답) |
| 동시 처리 | 30 토큰/초 (10개 요청) | 대규모 트래픽 처리 불가 |
| 확장성 | 단일 머신 제한 | 수평 확장 어려움 |
| 관리 부담 | 서버 유지보수 필요 | 운영 비용 증가 |
| 가용성 | 단일 장애점(SPOF) | 장애 발생 시 서비스 중단 |
| GPU 리소스 | 전용 GPU 필요 | 인프라 비용 높음 |
✅ LM Studio가 적합한 케이스
| 사용 사례 | 예시 | 이유 |
|:---------||:-----|:-----|
| 개발/테스트 | 로컬 개발, 기능 테스트 | 무료, 빠른 세팅 |
| 민감 데이터 | 의료, 금융, 개인정보 | 데이터 유출 방지 |
| 오프라인 환경 | 인터넷 없는 곳 | 네트워크 불필요 |
| 소규모 내부용 | 1-5명 내부 툴 | 비용 절감 |
| PoC/프로토타입 | 초기 검증 | 빠른 시도 |
✅ 원격 Ollama의 상용 서비스 장점
| 장점 | 현홱 | 영향 |
|---|---|---|
| 처리 속도 | 135 토큰/초 | 빠른 응답, 좋은 UX |
| 확장성 | 로드 밸런서 + 다중 서버 | 수평 확장 용이 |
| 관리 부담 | 서버 관리 불필요 | 운영 비용 절감 |
| 가용성 | 이미 고가용성 구축됨 | 안정적인 서비스 |
결론 및 권장사항
✅ MoE 오프로딩 검증 결과
100% 성공! 30.5B 파라미터 MoE 모델을 7.8GB VRAM으로 구동 가능했습니다.
✅ 입증된 것:
- 30B+ 모델을 16GB 미만 VRAM으로 구동 가능
- KV 캐시 RAM 오프로딩으로 추가 VRAM 절감
- 더 큰 모델도 적은 VRAM으로 구동 가능함이 검증됨💡 사용 시나리오별 권장사항
상용 서비스 → Ollama 원격 서버
사용자: 100명 이상
일일 요청: 1,000건 이상
응답 시간: 5초 이내
→ Ollama 원격 서버 사용이유:
- 10배 빠른 처리 속도
- 이미 최적화된 인프라
- 확장성 용이
- 관리 부담 없음
개발/내부용 → LM Studio 로컬
사용자: 1-10명
일일 요청: 100건 미만
데이터: 민감한 정보 포함
→ LM Studio 로컬 사용이유:
- 데이터 프라이버시 보호
- 오프라인 사용 가능
- 무료로 대형 모델 구동
- 빠른 개발/테스트
🎯 추천 아키텍처: 하이브리드 접근
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 상용 서비스 │
│ Ollama 원격 (빠름, 확장성, 관리 불필요) │
│ - 사용자 facing 기능 │
│ - 대규모 트�픽 처리 │
│ - 24/7 안정성 요구 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 내부/개발 환경 │
│ LM Studio 로컬 (프라이버시, 오프라인, 무료) │
│ - 개발/테스트 │
│ - 민감 데이터 처리 │
│ - 비상시 백업 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘참고 자료
테스트 스크립트
테스트에 사용한 스크립트는 다음 링크에서 확인 가능합니다:
관련 문서
마무리
LM Studio의 MoE 오프로딩 기능을 통해 VRAM 제약을 극복하고 더 큰 모델을 로컬에서 구동할 수 있음을 확인했습니다. 상용 서비스에는 속도와 확장성 문제로 적합하지 않지만, 개발, 테스트, 민감 데이터 처리 등의 용도로는 훌륭한 선택입니다.
여러분의 환경과 요구사항에 맞게 LM Studio와 Ollama를 적절히 활용하시길 권장합니다!
작성일: 2025년 12월 30일
테스터: AIRUN 팀
환경: RTX 4090 16GB, 62GB RAM, LM Studio 0.3.36
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