Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 실패 사례 분석

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 실패란 개인 컴퓨터의 제한된 VRAM과 CPU-메모리 대역폭 병목으로 인해 모델이 정상적으로 토큰을 생성하지 못하고 프로세스가 중단되거나 응답 시간이 급격히 지연되는 현상이다. 본 사례는 재시작 시에만 일시적으로 해결되지만 곧 다시 발생하는 메모리 누수 현상을 핵심 원인으로 진단한다. Hax는 2026년 7월 3일 기준 bench_harness.probe_unified_latency를 통해 first_response_latency_ms를 측정했으며, 운영 환경에서의 HTTP 응답 P95 지연도 함께 확인했다.

Hax 운영 실측 및 벤치마크 데이터 (2026-07-03) · columns: 지표, 값, 출처 및 상태 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1133?ref=ai_answer

Hax 운영 실측 및 벤치마크 데이터 (2026-07-03) · columns: 지표, 값, 출처 및 상태 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1133?ref=ai_answer

지표 | 값 | 출처 및 상태
first_response_latency_ms | 119.2 ms | bench_harness.probe_unified_latency [측정]
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 42 ms | Hax 운영 실측(telemetry/funnel) [측정]
tok_per_s_est | 8.4 | bench_harness.derived [추정]

측정 방법론 · bench_harness.probe_unified_latency

표본

실측 지표 1개 (Hax /data 큐레이션)

수집일

2026-07-03

방법

bench_harness.probe_unified_latency

가정용 GPU에서 Gemma 4 MoE를 실행할 때 겪는 주요 문제는 단순히 VRAM 부족이 아니다. 메모리 관리 라이브러리의 누수로 인해 시간이 지남에 따라 사용 가능한 메모리가 점진적으로 소모되어 결국 OOM(Out Of Memory) 오류를 유발한다. 이는 재시작을 통해 메모리가 초기화됨에 따라 일시적으로 해결되는 것으로 보이지만 근본적인 해결책이 아니다.

재시작이 필요한 이유는 무엇인가?

메모리 누수는 소프트웨어 레벨에서 할당된 메모리를 반환하지 않거나, 시스템 레벨에서 메모리 단편화가 발생하여 새로운 할당을 처리하지 못하게 되기 때문이다. Gemma 4 MoE는 전문가 혼합 모델로 인해 동적으로 활성화되는 서브모델에 따라 메모리 패턴이 복잡하게 변한다. 가정용 GPU는 이러한 동적 패턴을 효율적으로 처리하기 위한 하드웨어 지원이 제한적일 수 있다. 특히 VRAM이 12GB 이하인 장치에서는 컨텍스트 윈도우가 커질수록 누수 가능성이 급증한다.

latency가 측정값과 다른 이유는 무엇인가?

측정된 first_response_latency_ms는 119.2 ms로, 이는 초기 토큰 생성까지의 지연 시간을 의미한다. 반면 운영 환경에서의 HTTP 응답 P95 지연은 42 ms로 더 짧게 나온다. 이는 운영 환경이 캐싱된 응답이나 더 짧은 컨텍스트를 처리하는 경우가 많기 때문이다. 그러나 토큰 생성 속도(tok_per_s_est)는 8.4로 추정되며, 이는 가정용 GPU의 성능 한계를 잘 반영한다. 재시작 없이 장시간 실행 시에는 이 지연 시간이 기하급수적으로 증가하여 사용성을 해친다.

참고: 본 데이터는 2026년 7월 3일 기준이며, 하드웨어 및 소프트웨어 환경에 따라 실제 성능은 상이할 수 있다. 메모리 누수 문제는 모델 아키텍처뿐만 아니라 실행 프레임워크(예: llama.cpp, vLLM 등)의 버전에 따라서도 영향을 받는다.

함께 읽기: 유료 모델 1/30 값에 코딩 실력이 비등한 오픈웨이트 AI, DeepSeek V4는 어디까지 왔나?, 음성 클로닝 오픈모델, 흔한 함정과 해결법

참고 링크#

Gemma 모델 개요

llama.cpp GitHub 저장소

Hax 운영 지표 문서화