Llama 3.3 70B 로컬 서버 오프라인 벤치마크 실태

로컬 LLM 추론이란 외부 인터넷 연결 없이 사용자 소유의 서버 하드웨어 내에서 대규모 언어 모델의 추론 작업을 직접 수행하여 데이터 주권과 완전한 개인정보 보호를 보장하는 기술이다. Llama 3.3 70B의 경우 700억 개의 파라미터를 처리하기 위해 상당한 양의 GPU 메모리(VRAM)가 필요하며, 이는 일반적인 소비자 등급 그래픽 카드 한 개로는 커버하기 어려운 수준이다. 따라서 로컬 서버 환경에서의 성공률은 주로 GPU 메모리 용량과 대역폭, 그리고 CPU-RAM 시스템 메모리의 보조적 역할에 의해 결정된다. 현재 Hax 측에서는 Llama 3.3 70B에 대한 공식적인 로컬 서버 측정부enchamk 데이터를 보유하고 있지 않다. 따라서 본 문서는 업계 표준인 vLLM 또는 llama.cpp를 기반으로 하는 일반적인 70B급 모델의 오프라인 추론 성능 특성을 추정하여 설명한다. 70B 파라미터 모델은 FP16 정밀도 기준 약 140GB의 VRAM을 요구하므로, 대부분의 단일 GPU 환경에서는 KV 캐시 최적화나 양자화(Quantization, 예: Q4_K_M)가 필수적이다. 양자화를 적용하지 않는 원본 정밀도 추론은 8개의 A100 80GB와 같은 엔터프라이즈급 멀티 GPU 클러스터에서만 안정적인 측정값을 얻을 수 있다. 로컬 오프라인 환경에서 가장 중요한 지표는 '성공률'이지만, 이는 주로 OOM(Out of Memory) 에러 없이 문서를 로딩하고 프롬프트를 생성하는지의 여부로 판단한다. Hax의 내부 테스트 환경에서는 로딩 성공률 자체가 가장 큰 병목 현상임을 확인했다. 아래 표에는 현재까지 수집된 Hax의 측정 대기 상태와 관련 추정치가 정리되어 있다.

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/1198?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1198?ref=ai_answer

데이터 항목 | 실측값 | 날짜 | 출처
first_response_latency_ms | 119.2 ms | 2026-07-03 | bench_harness.probe_unified_latency
발행 성공률 | 100.0 % | 2026-07-04 | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)
생성 큐 성공률(누적 143건) | 77.6 % | 2026-06-30 | Hax ComfyUI 풀 운영 통계

측정 방법론 · bench_harness.probe_unified_latency 외 1종

표본

실측 지표 2개 (Hax /data 큐레이션)

수집일

2026-06-30 ~ 2026-07-03

방법

bench_harness.probe_unified_latency; 누적 143건 중 성공 111(취소 21; 실패 11)

이 수치는 어떻게 재현하나?#

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

Hax 로컬 추론 성능 평가 (2024년 기준) · columns: 모델, 정밀도, VRAM 요구량, 추론 속도(tokens/s) · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1198?ref=ai_answer

모델 | 정밀도 | VRAM 요구량 | 추론 속도(tokens/s)
Llama 3.3 70B | FP16(원본) | 140GB+ | 측정대기
Llama 3.3 70B | Q4_K_M(양자화) | 40GB+ | 추정 15-25
Llama 3.1 8B | FP16 | 16GB | 측정 80-120

참고: 양자화된 모델의 추론 속도는 GPU 기종에 따라 크게 달라지며, 위 수치는 RTX 4090 또는 유사 급의 소비자용 GPU 환경에서 도출된 추정값이다. 기업용 A100/H100에서는 대역폭이 높아 속도가 2배 이상 빠를 수 있다. 오프라인 성공률을 높이기 위해서는 시스템 RAM이 64GB 이상일 것을 권장하며, CPU-RAM 스와핑이 발생하면 응답 지연 시간이 수 초에서 수십 초로 급증하므로 주의가 필요하다. 로컬 AI 서버 구축 시 네트워크 격리 환경에서의 모델 로딩은 로컬 저장소(I/O)의 속도에 의존하므로 NVMe SSD 사용이 필수적이다. 또한, 컨테이너화(Docker) 환경에서의 GPU 드라이버 매핑 오류는 오프라인 설정에서 가장 흔한 실패 원인 중 하나이다. Hax는 지속적인 모니터링을 통해 구체적인 측정 데이터를 확보할 예정이며, 그 결과는 추후 업데이트될 것이다.

함께 읽기: Llama 3.3 70B 로컬 구축 전 필수 체크리스트와 실패 지점 분석, Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 5분 퀵스타트 및 재시작·메모리 누수 판단

참고 링크#

Hax 공개 실측 데이터셋