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보통 1조(1T) 파라미터 모델이라고 하면 클라우드에 수십 대의 A100/H100 노드를 클러스터로 묶어야 겨우 돌아가는 규모다. 그런데 r/LocalLLaMA에서 한 유저가 Intel Optane 영구 메모리(PMem)를 미친 듯이 꽂아 단일 워크스테이션에서 Kimi K2.5 모델을 약 4 tokens/sec 속도로 추론하는 데 성공했다. AI 로컬 빌더로서 피가 통하는 소식이 아닐 수 없다. LLM 추론에서 가장 큰 병목은 연산량이 아니라 단연 메모리 용량과 대역폭이다. 현재 HBM VRAM 가격은 상한가를 치고 있어서 일반 개발자가 1T 모델을 VRAM에만 올려서 돌리는 건 상상도 할 수 없다. 이 유저는 서버용 Optane 메모리를 활용해 시스템 RAM 영역을 엄청나게 확장하면서도 일반 DDR 메모리보다 높은 대역폭을 확보한 것이다. 4 tokens/sec면 책 읽어주는 속도와 비슷해서 대화형 인터페이스로 쓰기엔 아쉽지만