Gemma 4 MoE 응답속도: 체감 지연과 업그레이드 기준

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 성능 판단법이란 p50 및 p95 지연 시간 지표를 통해 모델 스택의 교체 시점을 과학적으로 결정하는 프로세스이다. 일반적인 클라이언트 환경에서 '체감 속도'는 단순 토큰 생성 속도(tok/s)보다 초기 응답 대기 시간(first response latency)과 최종 응답 완료 시간(p95 latency)에 의해 더 강력하게 좌우된다. 따라서 하드웨어 업그레이드 판단은 평균치에 머무르지 않고, 사용자 경험의 하한선과 상한선을 명확히 측정해야 한다.

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/1131?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1131?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.

Hax는 실제 운영 환경과 벤치마크 해니스를 결합하여 Gemma 4 MoE 계열의 동작 특성을 분석하였다. 아래 표는 2026년 7월 3일 기준 측정된 데이터를 정리한 것으로, 측정값과 추정값을 명확히 구분하였다.

Hax/운영환경/2026-07-03 · columns: 지표, 값, 출처/방법

지표 | 값 | 출처/방법
first_response_latency_ms | 119.2 ms (측정) | bench_harness.probe_unified_latency
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 42 ms (측정) | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)
tok_per_s_est | 8.4 (추정) | 역산 기반 추정

p50과 p95의 격차는 왜 중요한가?
p50(중앙값)은 이상적인 조건에서의 성능을 보여주지만, p95는 시스템이 부하를 받을 때나 캐시 미스 등으로 인해 느려지는 경우의 성능을 나타낸다. 가정용 GPU 환경에서는 VRAM 용량 부족으로 인한 스와핑(swap) 현상이 빈번히 발생하며, 이는 p95 지연 시간을 기하급수적으로 증가시킨다. 만약 p50은 만족스러우나 p95가 500ms 이상이라면, 사용자는 불규칙한 끊김 현상을 지속적으로 경험하게 된다. 이는 모델 스택의 문제라기보다 메모리 대역폭 또는 캐시 전략의 한계를 의미한다. 따라서 업그레이드 고려 사항은 모델 자체의 파라미터 증가가 아니라, 시스템 전체의 지연 시간 분포를 균일하게 만드는 데 집중해야 한다.

다음은 초기 응답 지연(first response)과 지속적 생성 지연의 관계를 시각화한 다이어그램이다.

VRAM이 부족한 상황에서 모델 스택을 어떻게 업그레이드해야 하는가?
Gemma 4 MoE와 같은 혼합 전문가 모델은 활성화된 파라미터 수만 계산하지만, 전체 가중치 로드에는 여전히 큰 VRAM이 필요하다. 만약 현재 환경에서 p95 지연이 42ms(측정) 수준을 유지하고 있다면, 이는 시스템이 메모리 대역폭 한계 내에서 효율적으로 작동하고 있음을 의미한다. 그러나 tok/s가 8.4(추정)로 저조하다면, 이는 CUDA 코어 성능이나 전압/クロック 제한에 의한 것이다. 이 경우 모델 아키텍처 변경보다 양자화(Quantization) 방법 변경(예: FP16에서 INT8/4로)이 더 큰 체감 속도 향상을 가져온다. 양자화는 VRAM 압축을 통해 페이지 폴트를 줄여 p95 지연을 안정화시킨다.

아래 다이어그램은 VRAM 사용량과 지연 시간의 상관관계를 보여준다.

업그레이드 결정 매트릭스는 다음과 같다. p95 지연이 100ms 미만이고 tok/s가 15 이상이라면 현재 스택을 유지하되, 프롬프트 캐싱을 최적화한다. p95 지연이 200ms 이상으로 뛰거나 tok/s가 5 이하라면, 모델의 크기를 절반으로 줄이거나 더 효율적인 양자화 형식을 도입한다. 하드웨어 교체는 이러한 소프트웨어적 최적화가 한계에 다다랐을 때만 고려해야 한다. 특히 MoE 모델은 Expert 병렬 처리 시 GPU 간 통신 오버헤드가 발생할 수 있으므로, 단일 고사양 GPU가 여러 저사양 GPU를 연결한 경우보다 지연 시간 면에서 우위에 서는 경우가 많다.

참고: 본 분석은 2026년 7월 3일 기준 Hax 내부 벤치마크 및 운영 로그를 바탕으로 작성되었으며, 환경 변화에 따라 수치는 변동될 수 있다.

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 Model Family Documentation

Hax Local AI Benchmark Suite

Understanding Latency Percentiles in API Design

CUDA Quantization Libraries