로컬 LLM 구축을 위한 하드웨어 가이드: RTX 6000/5090 vs Mac Studio

로컬 LLM 장비 선택의 핵심은 단순 연산 성능이 아니라 "목표 모델이 메모리에 안정적으로 올라가는가"입니다.

먼저 결정할 4가지

1. 목표 모델 크기(7B/13B/70B+)
2. 주 용도(추론 전용 vs 튜닝 포함)
3. 운영 제약(전력, 소음, 랙 환경)
4. 총비용(초기 구매 + 운영)

선택 기준 요약

NVIDIA 워크스테이션 계열

• 장점: CUDA 생태계, 학습/추론 도구 호환성 최고
• 강점: 튜닝/서비스 운영 모두 유리
• 포인트: VRAM이 부족하면 결국 멀티GPU/오프로딩 비용이 커짐

소비자 GPU 계열

• 장점: 높은 가성비, 빠른 단일 카드 추론
• 한계: 대형 모델에서 VRAM 부족이 빨리 옴
• 적합: 7B~30B 중심 개발/프로토타입

Mac Studio 계열

• 장점: 큰 통합 메모리 구성 가능, 전력/소음 유리
• 한계: CUDA 전용 스택과 학습 워크로드 호환성 제약
• 적합: 대용량 추론 실험, 개인 연구 환경

실무 추천

1. 서비스 준비 단계: NVIDIA 단일 GPU로 시작, 병목을 측정
2. 70B 이상 추론이 목표면: 메모리 여유를 최우선으로 구매
3. 튜닝이 필요하면: CUDA 호환성을 비용보다 먼저 평가
4. 구매 전: 동일 모델로 토큰/초, p95 지연, OOM 발생률을 직접 벤치마크

결론

하드웨어는 "최고 성능"보다 "목표 모델을 안정적으로 운영하는 최소 구성"을 찾는 문제입니다. VRAM이 가장 비싼 실패 포인트라는 점을 기준으로 의사결정하는 것이 가장 안전합니다.