https://www.youtube.com/watch?v=d8yS-2OyJhw
아래 글은 위의 유투브 영상을 시청하여 Mac Studio 클러스터와 M3 Ultra를 중심으로, 머신러닝 분야에서 필요한 대규모 언어 모델(LLM) 실행에 적합한 하드웨어 구성과 성능에 대해 다룬 심층 블로그 포스트입니다.
Apple Silicon 기반 MLX(Distributed MLX) 활용과 8비트 모델 등 최신 트렌드를 포함해, 적절한 모델 배포와 효율적인 메모리 사용, 전력 소비를 균형 있게 분석합니다. 친절한 해설과 풍부한 예시로 진행되니, 끝까지 읽으시면 많은 도움이 될 것입니다!
1. 들어가며: “고성능? 고용량? 내게 맞는 ML 하드웨어는?”
최근 머신러닝(ML), 특히 대규모 언어 모델(LLM) 분야가 급격히 성장하면서, 이를 원활하게 처리할 수 있는 하드웨어 인프라에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
- 엔터프라이즈급 GPU(H100, A100 등)는 뛰어난 성능을 보이지만, 가격과 전력 소모, 그리고 메모리 용량 제한이라는 현실적 벽이 있습니다.
- 반면에 Apple Silicon 기반 시스템은 전력 효율과 통합 메모리(Unified Memory) 구조를 강점으로, ML 작동 환경에서 새로운 가능성을 제시합니다.
이 포스트에서는 Mac Studio를 여러 대 묶어(클러스터링) 사용하는 방법과, M3 Ultra 단일 시스템으로 대규모 모델을 구동하는 시나리오를 비교합니다. “클러스터를 구성해야 할까, 아니면 초고용량 Mac 한 대를 사면 될까?”라는 고민을 하시는 분이라면, 다음 이야기에 주목해 주세요.
2. Apple Silicon 기반 Mac Studio의 숨은 매력
2.1 GPU와 공유되는 통합 메모리
Apple Silicon 칩은 CPU, GPU, Neural Engine 등 다양한 연산 유닛이 공통 메모리(Unified Memory)를 사용하는 구조입니다. 이로써 GPU와 CPU 간 데이터 이동에 필요한 복잡한 복제 과정이 줄어들고, 대규모 모델을 띄울 때 모든 장치가 하나의 큰 메모리 공간을 공유할 수 있습니다.
- 예: M4 Max 128GB 구성은, CPU와 GPU가 최대 128GB 메모리를 자유롭게 활용 가능합니다.
- 더 큰 모델이 필요하다면, 여러 대 Mac Studio를 모아 통합 메모리 총합을 늘릴 수 있다는 장점이 있죠.
2.2 전력 효율 & 저발열
Nvidia GPU(특히 데이터센터급)는 무시무시한 연산 성능을 자랑하지만, 동시에 수백~수천 W의 전력을 소비합니다. Apple Silicon 기반 Mac Studio는 상대적으로 적은 전력으로도 LLM을 구동 가능하여, 장시간 학습이나 상시 예측(Inference) 서버로 운용 시 전기 요금을 아낄 수 있습니다.
- 예: Mac Studio 여러 대를 클러스터링해도, 생각만큼 높은 전력 소비가 나타나지 않는 케이스도 존재.
2.3 70억 ~ 400억 파라미터 모델 구동 실증
LLM을 직접 로컬에 띄우려면 모델 사이즈가 중요한 이슈입니다. 예컨대,
- 70억 파라미터(Llama 2 70B 등)는 128GB 메모리 하나만으로도 여유가 있고,
- 400억 파라미터 이상이 되면 128GB 단일 머신으로는 부족해집니다.
이때 Mac Studio 클러스터 또는 512GB 메모리를 가진 초고용량 Mac Studio가 해법이 될 수 있습니다.
3. MLX 분산 환경(Distributed MLX) 소개
3.1 MLX란?
- MLX는 Apple Silicon 전용으로 최적화된 머신러닝 프레임워크로, GPU 가속을 적극 활용합니다.
- “Distributed MLX”는 이를 여러 대의 Mac에 걸쳐서 확장하는 방법입니다.
- Nvidia CUDA 대신 MPI(Message Passing Interface)를 활용해, 여러 노드가 모델 파라미터와 텐서를 통신하며 연산 부하를 나눌 수 있습니다.
3.2 왜 MLX 분산인가?
기존에 많은 ML 연구진은 PyTorch + CUDA 조합에 익숙합니다. 하지만 Apple Silicon 환경에서는 CUDA를 쓸 수 없으므로, 대안으로 MLX의 분산 기능이 떠오릅니다.
- Mac 다중 노드가 하나의 큰 GPU처럼 동작하게 만드는 것이 목표입니다.
- 다만, 아직 실험 단계라 설정이 까다롭고, 모델 크기에 따라 성능이 선형적으로 확장되지 않을 때도 있습니다.
4. 클러스터 구성 실험: “더 많은 Mac = 더 높은 성능?”
본격적으로 Mac Studio 몇 대를 묶어 클러스터를 구성해 봅시다.
4.1 네트워크 연결: Ethernet vs. Thunderbolt
- 10GbE 이더넷: 안정성이 높고 설정이 간단하며, 대부분의 Mac Studio에 기본 탑재(또는 옵션)로 제공됩니다.
- Thunderbolt Bridge: 이론상 더 빠른 대역폭(최대 40~100 Gbps)을 갖지만, IP 설정 수작업이 다소 번거롭습니다.
- 실험 결과 MLX가 모델 파라미터 로딩을 각 머신에서 미리 해두는 구조여서, 초기 로딩을 끝내면 런타임 중 네트워크 병목은 크게 발생하지 않았다고 합니다.
4.2 작은 모델로 시작: DeepC Coder V2
- 파라미터 수가 작은 모델(수GB ~ 수십GB)을 먼저 테스트하면, 클러스터 확장성을 대략 확인할 수 있습니다.
- 단일 머신(예: M4 Max 128GB)에서 초당 168 토큰 정도가 나오던 모델이,
- 클러스터 2대 연결 시 약 100~110 토큰/초,
- 4대 연결 시 80 토큰/초 미만 등, 오히려 성능 저하가 관찰되기도 합니다.
이는 모델 자체가 작으면 분산하는 이점보다 통신 오버헤드가 커지는 탓으로 추정됩니다.
4.3 대형 모델: DeepSeek R1 (약 420GB)
- 단일 128GB Mac Studio로는 메모리를 초과해 프로세스가 강제 종료되는 현상이 발생.
- 4대 클러스터(총 512GB)에선 로딩엔 성공했지만, 15 토큰/초 정도의 속도를 보임.
- 전력 소모는 150W 전후로 유지돼, 생각보다 효율적인 면모가 있었습니다.
5. M3 Ultra: “초고용량 단일 머신”의 위력?
5.1 512GB Unified Memory
- M3 Ultra 최고사양은 무려 512GB 메모리를 통합 형태로 제공합니다.
- 400억~500억 파라미터급 모델도 단일 시스템에서 충분히 구동 가능하며, 클러스터를 구성하지 않아도 됩니다.
- 예: DeepSeek R1(약 420GB)을 단독으로 띄우면 19 토큰/초 정도가 관찰되었고,
- 전력은 약 250W 수준으로, 클러스터보다 높게 나타났습니다.
5.2 단일 코어 성능 vs. 멀티코어 성능
- M4 Max 대비, M3 Ultra가 단일 코어 속도는 다소 느릴 수 있습니다(아키텍처 차이).
- 하지만 멀티코어와 총 메모리 용량 면에서는 명확히 이점이 있으며, 대규모 파라미터 모델에서 토큰/초가 더 높게 나올 때가 있습니다.
- Geekbench 멀티코어 기준 M3 Ultra가 약 29,000 점, M4 Max는 25,000~26,000 점 정도.
5.3 “편의성 vs. 비용” 트레이드오프
- M3 Ultra 512GB 모델은 단순하면서도 강력하지만, 가격이 매우 높습니다(1대에 대략 10,000달러 이상).
- 반면 Mac Studio 128GB 몇 대를 묶을 경우, 상황에 따라 더 저렴할 수도 있고, 전력도 분산되어 낮을 수 있습니다.
- 결과적으로, 같은 예산에서 “단일 초고용량 머신 vs. 여러 대 중간 사양 머신” 중 어느 쪽이 효율적인지는 구체적 사용 사례와 예산, 확장성에 따라 달라집니다.
6. 8비트 양자화 모델: DeepSeek V3 (약 750GB)
6.1 동적 부하 분산, 그러나 ‘균등 분배’의 한계
- MLX 도구(MLXLM) 업데이트로 모델 파라미터를 여러 노드에 나누어 저장 가능해졌으나, 기본적으로 균등 분배를 가정.
- 128GB 머신 4대 + 512GB 머신 1대를 합쳐도, 단순히 750GB / 5 = 150GB씩 나누면 128GB 노드들이 부족해집니다.
- 사용자 측에서 하드코딩으로 “랭크 0(512GB 머신)이 가장 많은 레이어를 할당”하도록 조정해야 했습니다.
6.2 MPI(rank file) 설정의 어려움
- MPI(Message Passing Interface)는 호스트 파일과 랭크 파일(rank file)을 통해 노드별 역할을 지정합니다.
- 호스트 파일에서 특정 순서를 지정해도, MPI가 임의로 rank를 할당하기 때문에 원하는 노드가 rank 0이 되지 않는 문제가 발생.
- rank file을 추가로 사용하여, “이 호스트가 rank 0”이라고 강제해야 원하는 노드에 가장 많은 모델 레이어를 배분할 수 있었습니다.
- 문서화가 충분치 않아, 여러 날에 걸쳐 시도 끝에 맞춰야 하는 복잡함이 존재합니다.
6.3 실험 결과 & 불안정성
- 여러 노드가 올바른 레이어를 분산받아도, 메모리 압박이나 버그로 인해 프로세스가 종종 강제 종료되기도 합니다.
- M3 Ultra급 큰 머신 2대(각 512GB)로만 구성할 경우, 8비트 모델에서 약 12 토큰/초 속도가 가능하다는 보고도 있으나,
- 이 역시 설정과 모델 파일 준비에 상당한 시간이 소요되는 편입니다.
7. 전력 효율, 발열, 그리고 사무실 환경
7.1 전력 사용량 비교
- 4대 Mac Studio 클러스터: 유휴 시 약 48W, LLM 구동 시 최대 150~200W 범주.
- M3 Ultra 512GB 단독: 약 250W 전력 소모(최대치로 관측).
- 엔터프라이즈 GPU 대비 “절대 전력량”은 훨씬 낮지만, 조건과 모델 크기에 따라 차이가 납니다.
7.2 발열과 소음
- Mac Studio는 일상적 작업에서는 팬 소음이 거의 없으나, LLM 구동 시 장기적으로 부하가 높으면 팬이 빨라져 발열과 소음이 약간 증가합니다.
- 클러스터가 되면 물리적으로 기기가 여러 대 있으므로, 사무실/연구실이 더워질 가능성이 있습니다.
- 512GB 단일 Mac 한 대를 고주파로 돌리는 것과, 128GB Mac 4대를 적정 부하로 분산하는 것 중 어느 쪽이 실내 온도를 더 높이는지는 케이스마다 다를 수 있습니다.
8. “그럼 어떤 구성을 택해야 할까?”
8.1 작은 모델(30B ~ 70B)까지만 쓰는 경우
- 128GB 단일 Mac Studio(M4 Max 등)로 충분.
- 굳이 클러스터나 512GB 모델이 필요 없으며, 설정 복잡도가 낮고 편리합니다.
8.2 100B+ ~ 400B 파라미터급 모델
- 512GB M3 Ultra 단일 머신이 강력한 옵션.
- 클러스터를 구성하면, 모델은 로드 가능하나 MPI 오버헤드와 설정 난이도가 발생합니다.
- 전력비나 초기 비용에서 “클러스터 vs. 단일 머신”을 꼼꼼히 따져봐야 합니다.
8.3 500B ~ 750B 초대형 모델
- 어떤 옵션을 택해도 상당히 복잡.
- 클러스터로는 “균등 분배” 문제를 해결해야 하고,
- M3 Ultra 한 대로 750GB를 전부 처리하기도 쉽지 않습니다(사용자 보고에 따르면 2대 이상의 M3 Ultra를 묶어야 할 수도).
- 로컬에서 초거대 모델을 돌리는 것은 사실상 호기심과 연구 목적에 가까우며, 실무에선 클라우드 HPC나 별도 GPU 서버가 더 적절할 때도 많습니다.
9. 실험 & 설정 시 팁
- SSH 무비밀번호 로그인: 모든 노드 간 자유로운 SSH 접속이 필수.
- 동일 Python/Conda 환경 복제: 한 머신에서 만든 환경을 복사하여, 버전 차이로 인한 에러 방지.
- Thunderbolt SSD 활용: 모델 파일(수백 GB)을 옮길 때 네트워크보다 더 빠른 경우가 많습니다.
- hosts.json & rank file: MLX에서 원하는 분산 구조를 실현하려면, 호스트 파일과 랭크 파일을 정교하게 작성해야 합니다.
- 메모리 모니터링: 맥OS ‘Activity Monitor’ 또는 top, mactop 등으로 실시간 모니터링. 메모리 압력이 빨간색으로 가면 곧 강제 종료 위험.
10. 맺으며: Mac Studio 클러스터 vs. M3 Ultra, 최종 결론은?
“큰 모델 vs. 더 큰 모델”로 이어지는 LLM 경쟁 시대에, Apple Silicon 기반 Mac들이 보여주는 장점은 분명 매력적입니다.
- Mac Studio 클러스터
- 초기 비용을 분산해 여러 대를 차례로 구매하거나, 필요할 때만 기계를 추가할 수 있음.
- 전력 효율이 좋고, 여러 대를 동시에 활용하여 멀티작업 가능.
- 다만, 설정 복잡도(MPI, rank file, 분산 파일 배포)와 오버헤드로 인해, 작은 모델에서는 오히려 성능이 떨어질 수 있음.
- M3 Ultra 단일 시스템(512GB)
- “원클릭”으로 초대형 모델 구동 가능(모델 로딩만 해두면 됨).
- 강력한 멀티코어 성능과 방대한 메모리 통합으로, 400억~600억 파라미터급 LLM까지 안정적으로 돌릴 수 있음.
- 가격이 비싸고, 전력 소모도 클 수 있음.
결국, 당신이 다루려는 모델 크기, 예산, 설정 난이도, 확장성 중 무엇을 우선시하는지에 따라 최적 해답이 달라집니다.
- 30B~70B 모델 정도라면 128GB Mac Studio 1대도 충분.
- 100B~400B 모델대라면, 512GB Mac 또는 “128GB 여러 대 클러스터”를 신중히 비교.
- 500B 이상 거대 모델을 로컬에서 돌리려면, 다수 M3 Ultra 클러스터가 필요하지만, 이 경우는 대부분 연구 목적이 아니면 가성비를 논하기 어렵습니다.
한 줄 요약:
- “크면 클수록 좋은” 시대지만, 반드시 클러스터가 정답은 아니며, 단일 초고용량 머신이 더 편리할 수 있음.
- 동시에, 예산 분산과 여러 대 병렬 작업을 원한다면, Mac Studio 클러스터가 매력적일 수 있음.
이상으로 Mac Studio 클러스터와 M3 Ultra 환경에서 대형 언어 모델을 실행하는 다양한 시나리오를 살펴보았습니다. 초거대 모델을 로컬에서 직접 돌리고 싶은 ML 애호가들에게, 그리고 사내 연구 환경이나 프로토타이핑 용도로 Apple Silicon에 관심 있는 분들께 도움이 되었길 바랍니다.
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