AMD 하드웨어에서 로컬 AI 실행하기

전략적 필수 요소로서의 로컬 AI

오픈 웨이트 모델이 최첨단 모델과의 성능 격차를 3~6개월 이내로 좁혔기 때문에 로컬 AI가 필수가 되고 있습니다. 최첨단 연구실의 토큰 비용이 겉보기엔 낮아 보일 수 있지만, AI 에이전트와 추론 중심 워크로드의 증가로 토큰 사용량이 크게 늘어나 운영 비용이 급증합니다. 로컬 실행은 데이터 프라이버시가 필요하고 AI 스택을 완전히 제어하며, 에이전트 기반 API 호출 비용 상승을 피하려는 사용자에게 중요한 해결책을 제공합니다.

AI 워크로드를 위한 하드웨어 구성

고성능 로컬 AI는 충분한 VRAM과 처리 능력이 필요합니다. 이번 데모에서 평가한 하드웨어 스택은 다음과 같습니다:

• CPU: AMD Ryzen Threadripper 9980X
• GPU: AMD Radeon AI Pro R9700, 32GB VRAM

이 구성은 최소한의 양자화 손실로 고품질 모델을 실행할 수 있게 해줍니다. 작은 모델은 8‑bit 양자화 또는 풀 해상도로 사용할 수 있고, 큰 모델은 일반적으로 4‑bit 양자화에서 효과적으로 동작합니다.

LLM 실행 및 성능

AMD 하드웨어에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 것은 LM Studio와 Ollama 같은 도구를 통해 간편해졌습니다.

LM Studio와 Ollama

LM Studio는 이제 ROCm 런타임을 포함하여 AMD GPU를 네이티브로 인식합니다. Radeon AI Pro R9700에서 Qwen 3.6 mixture‑of‑experts 모델을 사용할 경우, 초당 약 160 토큰의 성능을 달성했습니다. 이 속도는 인간이 읽기에 충분하고 AI 에이전트가 요구하는 빠른 반복에도 적합합니다.

모델 기능

로컬 환경은 다음과 같은 다양한 기능을 지원합니다:

• 추론: 추론 기능을 켜고 끌 수 있음.
• 비전: 시각 입력 처리.
• 문서 분석: 로컬 문서를 로드하고 채팅 가능.
• 컨텍스트 윈도우: 높은 토큰 처리량을 유지하면서 컨텍스트 윈도우 크기(예: 64K) 조정.

ROCm 소프트웨어 스택

ROCm(Radeon Open Compute)은 AMD 하드웨어에서 딥러닝 프레임워크가 실행될 수 있게 하는 기본 레이어이며, NVIDIA CUDA의 주요 대안입니다.

호환성 및 통합

ROCm과 그 변환 레이어인 HIP은 이제 소프트웨어 호환성이 주요 장벽이 아닐 정도로 성숙했습니다. 주요 통합 내용은 다음과 같습니다:

• PyTorch: 공식 ROCm 휠이 제공되어 pip로 PyTorch를 설치하고 기존 코드를 최소한의 수정으로 실행 가능.
• Transformers 라이브러리: 모델 추론 및 배포 시 ROCm과 완전 호환.
• Unsloth: AMD GPU에서 LLM 파인튜닝을 위한 구체적인 가이드 제공.

ROCm은 추론뿐 아니라 전체 모델 학습 및 처음부터 파인튜닝까지 지원합니다.

ComfyUI를 활용한 생성 미디어

AMD GPU는 ComfyUI를 통해 복잡한 생성 미디어 파이프라인을 실행할 수 있습니다. ComfyUI의 ROCm 버전을 선택하면 다양한 생성 작업을 수행할 수 있습니다:

• 이미지 생성: 빠른 텍스트‑투‑이미지 및 이미지‑투‑이미지 생성.
• 비디오 생성: LTX 2, Wan 2.2와 같은 모델 지원.
• 기타 모달리티: 오디오 모델 및 이미지‑투‑3D 모델 지원.

Linux로 성능 최적화

Windows(WSL)를 통해서도 지원되지만, 네이티브 Linux 설치가 ROCm 스택에 가장 견고한 지원을 제공합니다.

Linux의 장점

Linux를 설치하면 최신 ROCm 버전(예: ROCm 7.2)을 사용할 수 있으며, 이는 Windows에서는 제공되지 않을 수 있습니다. 이 환경은 PyTorch와의 깊은 통합을 가능하게 하여 개발자가 다음을 수행할 수 있게 합니다:

• 직접 GPU 접근: 디바이스 이름을 확인하고 텐서를 Radeon GPU에 직접 할당.
• 맞춤형 학습: CIFAR‑10 데이터셋으로 ResNet 모델을 학습하고 Gradio 인터페이스로 예측 제공.
• 고급 추론: Transformers 라이브러리로 Gemma 4와 같은 풀‑해상도 모델을 실행하거나 vLLM을 통해 에이전트 워크플로에 제공.

네이티브 Linux 환경을 활용하면 단순 채팅 인터페이스를 넘어 로컬 AMD 하드웨어에서 전체 규모의 AI 개발 및 배포가 가능해집니다.

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요약: AMD의 ROCm 플랫폼과 Radeon AI Pro GPU는 LLM, 이미지 및 비디오 생성 모델의 고성능 로컬 실행을 가능하게 하며, 프라이버시와 비용 효율성을 위해 CUDA 기반 시스템에 대한 실용적인 대안을 제공합니다.

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