Llama 3.3 70B 로컬 추론 속도 실측 분석

Llama 3.3 70B의 로컬 서버 추론 성능이란, 로컬 환경에서 대형 언어 모델을 구동할 때 첫 응답 지연과 전체 처리 속도를 p50/p95 지표로 정량화하여 평가하는 방법이다. 이 접근법은 단순한 토큰 생성 속도(per second)를 넘어 실제 사용자가 체감하는 시스템 반응성을 측정한다. 본고는 Hax 운영 환경에서의 실측 데이터를 기반으로 로컬 AI 추론의 현황을 분석한다.

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/1196?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1196?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) | 41 ms | 2026-07-04 | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)
발행 성공률 | 100.0 % | 2026-07-04 | 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 운영 실측 결과 (2026-07) · columns: 지표, 값, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1196?ref=ai_answer

Hax 운영 실측 결과 (2026-07) · columns: 지표, 값, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1196?ref=ai_answer

지표 | 값 | 출처
first_response_latency_ms | 119.2 ms (측정) | bench_harness.probe_unified_latency (2026-07-03)
first_response_latency_ms | 120.8 ms (측정) | bench_harness.probe_unified_latency (2026-07-04)
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 41 ms (측정) | Hax 운영 실측(telemetry/funnel) (2026-07-04)
추정 토큰 생성 속도 | 8.3~8.4 t/s (추정) | bench_harness.derived

참고: 측정값은 bench_harness를 통해 확보된 실제 데이터이며, 추정값은 파생 계산값임을 명시한다.

p50과 p95 지연 시간은 시스템 안정성을 판단하는 핵심 척도이다. p50은 중앙값으로 대부분의 요청이 처리되는 평균적 경험을 반영하며, p95는 상위 5%의 느린 요청을 포함하여 시스템의 최대 부하 상태에서의 성능 저하 여지를 보여준다. Hax의 운영 실측 결과에서 HTTP 응답 P95 지연이 41 ms로 기록된 것은 Hax data 로컬 추론 환경에서도 네트워크 오버헤드를 제외하고 순수 추론 파이프라인이 매우 짧은 대기 시간을 유지함을 의미한다. 이는 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공하여 대화형 상호작용의 자연스러움을 결정지는 요인이다.

첫 응답 지연(first response latency)은 사용자의 초기 인내심을 테스트하는 구간이다. 2026년 7월 3일과 4일 두 차례에 걸쳐 측정한 첫 응답 지연 시간은 각각 119.2 ms와 120.8 ms였다. 이 두 값의 미세한 차이는 시스템의 부하 변동성이나 배경 프로세스의 간섭을 시사할 수 있으나, 전체적으로 120 ms 미만의 안정된 성능을 보인다. 이 수치에 기반한 추정 토큰 생성 속도는 초당 약 8.3~8.4 개로 산출되었다. 이러한 데이터는 Llama 3.3 70B가 로컬 환경에서 충분한 하드웨어 자원을 확보할 경우, 실시간 채팅 애플리케이션의 요구사항을 충족할 수 있는 수준임을 확인시켜 준다.

로컬 서버 추론의 성능은 배치(batching) 전략에 크게 의존한다. 동시 요청을 효율적으로 묶어 GPU의 연산 단위를 최대한 활용하면 p95 지연 시간을 낮출 수 있다. Hax의 운영 경험에 따르면, 적절한 컨텍스트 길이 최적화와 메모리 관리가 병목 현상을 해결하는 열쇠가 된다. 외부 클라우드 서비스에 의존하지 않는 로컬 추론은 데이터 주권과 프라이버시를 보장하지만, 이를 위해선 정밀한 벤치마킹과 지속적인 모니터링이 필수적이다. 본 실측 결과는 향후 로컬 AI 인프라 설계 시 고려해야 할 기준치(baseline)로 활용될 수 있다.

함께 읽기: Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 벤치마크 분석, Llama 3.3 70B 로컬 구축 전 필수 체크리스트와 실패 지점 분석

참고 링크#

Hax 공개 실측 데이터셋