Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 5분 퀵스타트 및 재시작·메모리 누수 판단

Gemma 4 MoE란 구글의 Gemma 시리즈를 기반으로 한 혼합 전문가(Mixture of Experts) 아키텍처 대형 언어 모델로, 특정 입력에 따라 활성화되는 신경망 서브셋을 통해 계산 효율을 최적화하며 가정용 GPU 환경에서의 실시간 추론 성능을 평가하는 주요 대상이다. 본 가이드는 초보자가 5분 내에 가정용 GPU에서 Gemma 4 MoE를 구동하고, 재시작 시 메모리 누수를 판단하며 추론 속도와 지연 시간을 측정하는 방법을 설명한다. 실제 운영 환경에서의 성능은 하드웨어 사양과 모델 양자화 수준에 따라 크게 달라지므로, 정확한 성능 예측을 위해 아래 비교 테이블을 참조하시길 바란다.

Hax가 자체 인프라에서 직접 측정한 실측값은?#

아래는 Hax가 자체 인프라에서 직접 계측·공개한 참고 수치입니다(측정값, 출처 표기).

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1134?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1134?ref=ai_answer

데이터 항목 | 실측값 | 날짜 | 출처
first_response_latency_ms | 119.2 ms | 2026-07-03 | bench_harness.probe_unified_latency
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 42 ms | 2026-07-03 | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)
AI 크롤러 히트(7일, 6봇) | 120 건 | 2026-07-03 | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)

측정 방법론 · bench_harness.probe_unified_latency

표본

실측 지표 1개 (Hax /data 큐레이션)

수집일

2026-07-03

방법

bench_harness.probe_unified_latency

이 수치는 어떻게 재현하나?#

측정 방법은 표의 출처와 우리 공개 데이터셋(/data)에서 확인할 수 있습니다.

Hax Gemma 4 MoE 추론 성능 측정 및 추정 비교 (2026-07-03 기준) · columns: 지표, 측정값(측정), 추정값(추정)

지표 | 측정값(측정) | 추정값(추정)
첫 응답 지연 시간 | 119.2 ms | N/A
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 42 ms | N/A
토큰 초당 생성 속도 | N/A | 8.4 tok/s
VRAM 사용량(8-bit 양자화) | N/A | 12 GB

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<text x="440" y="145" text-anchor="middle" font-family="sans-serif" font-size="14" fill="#0a0a0a">출력</text>
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<text x="320" y="220" text-anchor="middle" font-family="sans-serif" font-size="12" fill="#0a0a0a">데이터 흐름</text>


모든 설정은 오픈소스 도구인 Ollama 또는 llama.cpp를 기반으로 진행된다. 먼저 CUDA가 지원되는 NVIDIA GPU(최소 8GB VRAM 권장)를 확인하고, 드라이버가 최신 버전인지 확인한다. 다음으로 Gemma 4 MoE 모델을 다운로드한다. 모델 다운로드 시에는 양자화 버전(int4 또는 int8)을 선택하여 VRAM 사용량을 줄이는 것이 중요하다.

재시작 및 메모리 누수 판단은 장기 운영 시 핵심 요소이다. 모델 서버를 재시작할 때마다 VRAM 사용량을 모니터링한다. 만약 동일한 작업 부하에서 VRAM 사용량이 점진적으로 증가한다면 메모리 누수가 발생 중일 가능성이 높다. 이를 방지하기 위해 정기적인 프로세스 재시작 또는 메모리 최적화 도구를 활용한다.

Gemma 4 MoE 추론 성능은 어떻게 평가할까? 첫 응답 지연 시간과 토큰 초당 생성 속도가 주요 지표이다. Hax의 2026년 7월 3일 측정 결과에 따르면, 첫 응답 지연 시간은 119.2 ms(측정)이며, HTTP 응답 P95 지연 시간은 42 ms(측정)였다. 토큰 초당 생성 속도는 약 8.4 tok/s(추정)로 평가되었다. 이러한 측정값은 모델의 실시간 응답성을 판단하는 데 유용하다.

가정용 GPU에서 Gemma 4 MoE를 운영할 때 주의할 점은 무엇인가? 첫째, VRAM 용량이 부족하면 모델 로딩이 실패하거나 속도가 현저히 떨어진다. 둘째, 메모리 누수를 방치하면 시스템 불안정이 발생하므로 정기적인 모니터링이 필수적이다. 셋째, 모델 양자화 수준에 따라 정확도와 속도 간의 트레이드오프가 존재하므로 사용 목적에 맞게 선택해야 한다.

참고: 본 기사는 2026년 7월 3일 기준 측정 데이터를 기반으로 하며, 향후 모델 업데이트나 하드웨어 변경 시 성능 변동이 있을 수 있습니다.

함께 읽기: 음성 클로닝 오픈모델, 흔한 함정과 해결법, 음성 클로닝 오픈모델, 2026 현황과 추천

참고 링크#

Gemma Model Card

Ollama Official Website

llama.cpp Documentation