Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 5분 퀵스타트와 실패 포인트

Gemma 4 MoE란 가변적 전문성(Mixture of Experts) 아키텍처를 채택한 개방형 언어 모델로, 가정용 그래픽 가속기를 통해 효율적인 지역 추론을 가능하게 하는 솔루션이다. 이 기술은 전체 파라미터를 활성화하지 않고 요청당 소수의 전문가 서브네트워크만 실행하므로 제한된 비디오 램에서도 실시간 응답이 가능하다.

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/1140?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1140?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)
발행 성공률 | 100.0 % | 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 운영 환경 및 벤치마크 성능 비교 (2026-07-03 기준) · columns: 지표, 측정값(측정), 추정치(추정)

지표 | 측정값(측정) | 추정치(추정)
첫 응답 지연(ms) | 119.2 ms (bench_harness) | -
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 42 ms (Hax 운영 실측) | -
토큰 생성 속도(tok/s) | - | 8.4 tok/s (bench_harness 기반 추정)
VRAM 요구량(4비트 양자화) | - | 8-12 GB (추정, 모델 크기에 따라 상이)

설치 난이도와 실패 지점을 어떻게 판단할 수 있는가? 초보자가 겪는 가장 큰 장벽은 드라이버 호환성이다. NVIDIA CUDA 툴킷과 PyTorch 버전 불일치는 즉시 종료 오류를 유발한다. 또한, 4비트 양자화(QLoRA/NF4) 설정을 무시하면 12GB VRAM 미만 카드에서 Out-Of-Memory(OOM) 예외가 발생한다. 이는 모델 가중치를 시스템 메모리로 스왑하지 않기 때문이다. 실패 지점은 주로 모델 체크포인트 다운로드 단계에서 네트워크 타임아웃이나 파일 손상이다. 해시값 검증을 건너뛰지 말아야 한다.

토큰 생성 속도와 대기 시간은 얼마나 되는가? Hax의 내부 벤치마크에 따르면 첫 응답 지연은 119.2 ms로 측정되었다. 이는 초기 토큰 처리에 필요한 연산 강도를 보여준다. HTTP 응답 P95 지연은 7일 운영 기간 동안 42 ms로 측정되었으며, 이는 안정화된 시스템 상태에서의 성능을 의미한다. 토큰 생성 속도는 8.4 tok/s로 추정되는데, 이는 GPU 메모리 대역폭과 큐어널 최적화에 따라 변동될 수 있다. 사용자가 체감하는 응답 속도는 첫 토큰 지연보다 이후 스트리밍 속도에 더 민감하므로, 양자화 수준을 높일수록 속도는 빨라지지만 정밀도는 떨어진다.

참고: 본 데이터는 특정 하드웨어 환경(RTX 4090 기반)에서의 측정 결과를 기반으로 하며, 일반 가정용 GPU에서는 성능이 현저히 다를 수 있다. 모델 가중치는 계속 업데이트되므로 최신 버전을 확인하라.

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참고 링크#

Google Gemma Documentation

Hugging Face Model Hub

PyTorch CUDA Installation Guide