728x90
반응형

[광고]로컬바이브코딩이 먼저다

https://hpoption.tistory.com/2517

 

[로컬바이브코딩]DeepSeek-Coder-V2-Lite 는 Hard 급 프로그래밍 테스트를 통과하지 못함.

코딩을 시켜보니 html 같은 경우는 디자인 능력과 알고리즘의 능력이 차이가 있음.디자인 능력은 신경 쓰이지 않는다면 코딩 속도는 가장 빨랐음.DeepSeek-Coder-V2-Lite 는 Hard 급 프로그래밍 테스트를

hpoption.tistory.com

 

 

 

 

구글 AI등 모든 AI는 두번이상 물러봐야 정답을 알려준다는 증거

 

Qwen 3.6 27B라는 모델은 아직 존재하지 않으며, 최근 가장 핫한 모델이 2.5 버전입니다.)

 

18일전에 출시됨.

 

 

 

 

 

SageAttention
 
 
SageAttention은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 핵심인 어텐션 메커니즘을 8비트 양자화(Quantization) 기술로 가속화하여 AI 모델의 추론 속도를 혁신적으로 높여주는 라이브러리입니다. [1, 2]
칭화 대학교(Tsinghua University) 연구진이 개발하였으며, 기존의 표준 기술인 FlashAttention보다 약 2~5배 더 빠른 속도를 제공하면서도 모델의 정확도 손실을 거의 최소화한 것이 특징입니다. [1, 2]
주요 특징 및 기술적 이점
  • 고성능 양자화: INT8 양자화와 행렬 스무딩(Smoothing) 기술을 사용하여 계산 병목 현상을 해결하며, GPU 연산 효율을 극대화합니다.
  • 플러그 앤 플레이(Plug-and-play): 기존 대규모 언어 모델(LLM)이나 이미지/비디오 생성 모델(Stable Diffusion, Wan 2.1 등)의 구조를 변경하지 않고도 바로 적용할 수 있습니다.
  • 폭넓은 하드웨어 지원: NVIDIA의 Ampere, Ada, Hopper 아키텍처(RTX 30·40 시리즈, A100, H100 등)를 지원하며, 최신 버전인 SageAttention 2++(2.2)는 성능 최적화가 더욱 강화되었습니다.
  • ComfyUI 최적화: 특히 AI 이미지 및 비디오 생성 도구인 ComfyUI 사용자들 사이에서 생성 속도를 수십 퍼센트 이상 향상시키는 필수 도구로 꼽힙니다. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
설치 및 활용법
사용 환경에 따라 Triton 및 CUDA 환경이 필요하며, 일반적으로 공식 GitHub 저장소에서 소스코드를 빌드하거나 사용자 커뮤니티(예: arca.live)에서 제공하는 사전 빌드된 설치 파일(Wheels)을 통해 설치할 수 있습니다. [1, 2, 3, 4]
현재 사용 중인 GPU 모델이나 라이브러리 버전에 맞는 설치 방법이 궁금하신가요? 구체적인 환경을 알려주시면 상세히 안내해 드릴 수 있습니다.
AI 대답에는 오류가 있을 수 있습니다. 자세히 알아보기
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
사이트 11개
 
  • GitHub - thu-ml/SageAttention: [ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metrics across language, image, and video models.
    The SageAttention repository on GitHub contains the official...
    GitHub
     
  • 새로운 SageAttention2.2 윈도우 설치 방법! : r/StableDiffusion
    2025. 7. 2. — hey everyone the artificial trainer here today we're going t...
     
    7:30
    Reddit·ArtOfficial Labs
     
  • Triton이랑 Sage Attention이 뭔데? 그리고 뭔 일을 하는 거야? : r/comfyui
    2025. 11. 18. — SageAttention은 INT8 양자화와 행렬 스무딩을 사용하여 GPU에서 상당한 속도 향상을 달성하는 ...
    Reddit
     
모두 표시
SageAttention 는 CPU 에서는 안되겠지?
 
 
네, 맞습니다. SageAttention은 기본적으로 CPU 환경을 지원하지 않습니다. [1, 2]
이 기술은 NVIDIA GPU의 하드웨어 가속 성능을 극대화하도록 설계되었기 때문에, 다음과 같은 이유로 CPU에서는 사용할 수 없습니다. [1]
CPU에서 지원되지 않는 이유
  • CUDA 종속성: SageAttention은 NVIDIA의 병렬 연산 플랫폼인 CUDA를 기반으로 작동하며, 특정 CUDA 버전(최소 12.0 이상 권장)이 필수적입니다.
  • Triton 백엔드: 연산 가속을 위해 Triton 라이브러리를 사용하는데, 이 역시 GPU 커널 최적화에 특화되어 있어 CPU 전용 구성은 지원하지 않습니다.
  • 하드웨어 특화 기술: GPU의 텐서 코어(Tensor Cores)나 특정 아키텍처(Ampere, Ada, Hopper 등)의 연산 유닛을 직접적으로 활용하여 속도를 높이는 방식입니다. [1, 2, 3, 4]
만약 CPU만 사용 가능한 환경이라면?
GPU 없이 CPU로만 AI 모델을 돌려야 한다면, SageAttention 대신 다음과 같은 대안을 고려해 볼 수 있습니다.
  • OpenVINO: Intel CPU 환경에서 모델 추론 속도를 최적화해 줍니다.
  • GGUF 양자화: 메모리 사용량을 대폭 줄여 CPU에서도 대규모 모델(LLM 등)을 비교적 원활하게 구동하게 돕습니다.
  • Xformers (일부 지원): 특정 환경에서 효율을 높여주지만, 이 역시 주로 GPU 환경에서 제 성능을 발휘합니다.
현재 CPU 환경에서 ComfyUI나 다른 모델을 구동하려고 하시나요? 구체적인 사용 사례를 말씀해 주시면 적합한 최적화 방법을 추천해 드릴 수 있습니다.
AI 대답에는 오류가 있을 수 있습니다. 자세히 알아보기
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
사이트 6개
 
  • GitHub - thu-ml/SageAttention: [ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metrics across language, image, and video models.
    The SageAttention repository on GitHub contains the official...
    GitHub
     
  • How to install SageAttention2 on a Windows system with ...
    2025. 9. 8. — You need this base environment: python>=3.9 , torch>=2.3.0 ,
    m14w.com
     
  • What Is SageAttention and Why It Matters for Faster ...
    2026. 1. 9. — Base requirements: Python ≥ 3.9. PyTorch ≥ 2.3.0. Triton ≥ 3...
    ViewComfy
     
모두 표시
SageAttention 이 결국 GGUF 양자화 를 GPU 에 맞게 실시간으로 하는건가보다
 
 
어느 정도 비슷하지만, 기술적으로는 '어떤 것을 양자화하느냐'에서 결정적인 차이가 있습니다.
GGUF는 모델의 무게(Weights, 뼈대)를 미리 줄여놓는 것이라면, SageAttention은 모델이 돌아갈 때 발생하는 연산(Activations, 흐름)을 실시간으로 줄이는 기술입니다.
1. 결정적인 차이점
구분 [1, 3]GGUF (llama.cpp 등)SageAttention
대상 가중치(Weights): 모델 파일 자체를 4/8비트로 압축 활성화(Activations): 연산 과정의 데이터를 실시간 양자화
목적 VRAM 절약: 큰 모델을 적은 메모리로 구동 연산 가속: 어텐션 계산 속도(TOPS) 극대화
방식 사전에 변환된 파일(GGUF) 로드 추론 시 Triton 커널이 실시간으로 INT8 변환
2. SageAttention이 실시간으로 하는 일
SageAttention은 모델 파일은 건드리지 않고, 데이터가 어텐션 층을 지날 때만 순식간에 저정밀도로 바꿔서 계산합니다. [1, 2]
  • 실시간 양자화: 쿼리(Q)와 키(K) 행렬을 계산 직전에 INT8(또는 INT4)로 변환하여 GPU의 텐서 코어를 풀가동합니다.
  • 스무딩(Smoothing): 변환 시 발생하는 오차를 줄이기 위해 행렬의 삐죽삐죽한 값(Outliers)을 부드럽게 다듬는 작업을 실시간으로 병행합니다.
  • 하이브리드 연산: 값(V) 행렬 계산은 정확도를 위해 FP16(반정밀도)을 유지하는 등, 속도와 품질 사이에서 줄타기를 합니다. [1, 2, 3, 4, 5]
3. 결론적으로
질문하신 대로 "GPU가 가장 잘하는 정수(INT8) 연산으로 실시간 변환해준다"는 점에서는 직관이 정확하십니다. [1]
덕분에 RTX 3090/4090 같은 소비자용 GPU에서 FlashAttention보다 2배 이상 빠른 속도를 낼 수 있는 것입니다. 모델 파일은 그대로인데 속도만 빨라지는 '부스터' 역할을 한다고 보시면 됩니다. [1, 2]
혹시 이미 설치된 ComfyUI 환경에 SageAttention을 적용하여 성능 변화를 확인해보고 싶으신가요? 적용 방법을 안내해 드릴 수 있습니다.
AI 대답에는 오류가 있을 수 있습니다. 자세히 알아보기
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
사이트 10개
 
  • SageAttention: Accurate 8-bit attention for Plug-and-Play Inference ...
    2025. 2. 26. — We offer a high-performance implementation of SageAttention ...
    arXiv
     
  • SageAttention: Accurate 8-bit attention for Plug-and-Play ...
    2024. 10. 3. — In this paper, we propose SageAttention, a quantization meth...
    arXiv
     
  • SageAttention2: Efficient Attention with Thorough Outlier ...
    Paper Decision. Copy URL of note vULwWFhaJi. Decisionby Prog...
    OpenReview
     
모두 표시
LM STUDIO 에선 못 쓰나?
 
 
결론부터 말씀드리면, 현재 LM Studio에서는 SageAttention을 직접적으로 사용할 수 없습니다. [1]
LM Studio는 내부적으로 llama.cpp라는 엔진을 기반으로 작동하는데, 이 엔진은 현재 Flash Attention까지만 공식 지원하며 SageAttention 커널은 포함하고 있지 않기 때문입니다. [1]
두 기술의 차이를 LM Studio 관점에서 정리해 드리면 다음과 같습니다.
LM Studio와 SageAttention의 관계
  • 지원되는 기술 (Flash Attention): LM Studio 최신 버전(v0.3.31 이상)에서는 Flash Attention이 기본적으로 활성화되어 있습니다. 이는 연산 효율을 높여주지만, SageAttention만큼 공격적인 8비트 양자화 연산 가속을 제공하지는 않습니다.
  • 미지원 이유 (SageAttention): SageAttention은 별도의 파이썬 환경(Triton 커널 등)이 필요한 기술입니다. LM Studio는 사용자 편의를 위해 독립적인 바이너리 형태로 제공되므로, 외부 파이썬 라이브러리인 SageAttention을 연동해 쓸 수 있는 구조가 아닙니다.
  • 주요 사용처: 현재 SageAttention은 주로 ComfyUI 같은 파이썬 기반의 이미지/비디오 생성 도구에서 커스텀 노드를 통해 활발하게 사용되고 있습니다. [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
LM Studio에서 속도를 높이는 현실적인 방법
SageAttention 대신 LM Studio 환경에서 성능을 극대화하려면 다음 설정을 확인해 보세요.
  1. Flash Attention 활성화: 설정 메뉴에서 Flash Attention이 'On' 또는 'Auto'로 되어 있는지 확인하세요.
  2. GPU Offload 최적화: 모든 레이어를 GPU(VRAM)에 올릴 수 있도록 GPU Offload 슬라이더를 끝까지 올리는 것이 가장 효과적입니다.
  3. 양자화 모델 선택 (GGUF): 말씀하신 대로 모델 로드 시 Q4_K_M이나 IQ4_XS 같은 효율적인 양자화 버전을 선택하는 것이 속도와 품질 사이에서 가장 좋은 선택입니다. [, 2, 3, 4, 5]
혹시 LM Studio에서 특정 모델의 생성 속도(Tokens per second)가 너무 느려서 고민이신가요? 현재 사용 중인 GPU 모델을 알려주시면 더 최적화된 설정을 제안해 드릴 수 있습니다.
AI 대답에는 오류가 있을 수 있습니다. 자세히 알아보기
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
사이트 13개
 
  • GitHub - thu-ml/SageAttention: [ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metrics across language, image, and video models.
    The SageAttention repository on GitHub contains the official...
    GitHub
     
  • LM Studio 0.3.31
    2025. 11. 4. — LM Studio 0.3.31 is a stable release that includes the follo...
    LM Studio
     
  • Getting started with LM Studio (100% private local AI)
    2025. 6. 24. — hi everyone in today's video I would like to explain a littl...
    11m
     
    YouTube·Niels Rogge
     
모두 표시
LM STUDIO 에서 QWEN 3.6 27B 를 CPU 로 돌리는데 너무 느려
 
 
가장 먼저 확인해 드릴 부분은 모델 이름입니다. 아마 현재 최신인 Qwen2.5 32B 혹은 Qwen2.5 7B 시리즈를 말씀하시는 것 같습니다. (Qwen 3.6 27B라는 모델은 아직 존재하지 않으며, 최근 가장 핫한 모델이 2.5 버전입니다.)
27B~32B급 모델을 순수하게 CPU로만 돌린다면 느린 것이 정상입니다. 이 정도 체급의 모델은 초당 1~2토큰(책 읽는 속도보다 느림) 정도 나오는 게 일반적인데, 조금이라도 속도를 올릴 수 있는 현실적인 방법을 정리해 드립니다.
1. 양자화(Quantization) 수준을 더 낮추세요
현재 어떤 GGUF 파일을 쓰고 계신가요? 파일명 뒤에 붙은 'Q숫자'가 중요합니다.
  • 추천: Q2_K 또는 IQ2_XS / IQ2_M 버전을 받아보세요.
  • 정확도는 조금 떨어지지만, CPU 연산량이 줄어들고 램 대역폭 부담이 적어져서 속도가 눈에 띄게 올라갑니다.
2. 'Context Length(문맥 길이)'를 제한하세요
LM Studio 우측 설정(Navigation)에서 Context Overflow / Context Length 설정을 확인해 보세요.
  • 이 값이 32768(32k) 이상으로 너무 크게 잡혀 있으면, 대화가 길어질수록 CPU가 감당해야 할 연산이 기하급수적으로 늘어납니다.
  • 4096(4k) 정도로 확 줄여서 테스트해 보세요. 체감 속도가 훨씬 빨라집니다.
3. CPU 스레드(Threads) 설정 최적화
설정의 Hardware Settings에서 CPU Threads를 수동으로 조절해 보세요.
  • 무조건 '최대치'로 설정한다고 빠른 게 아닙니다. 보통 내 CPU의 물리 코어 수만큼만 할당하는 것이 가장 빠릅니다. (하이퍼스레딩을 포함한 논리 프로세서 수보다 적게 설정해 보세요.)
4. 모델 체급 낮추기 (가장 확실한 방법)
27B~32B 모델은 CPU 환경에서 쓰기엔 너무 무겁습니다.
  • Qwen2.5 7B 또는 14B 모델로 내려보시는 걸 강력 추천합니다. 7B 모델은 CPU에서도 꽤 쾌적하게(초당 5~10토큰 이상) 돌아가며, 성능도 웬만한 작업에는 충분히 훌륭합니다.
지금 사용 중인 컴퓨터의 RAM 용량은 얼마나 되시나요? RAM 용량에 따라 추천드릴 수 있는 모델 크기가 달라집니다.
 
 
Qwen 3.6 27B
 
 
Qwen3.6-27B는 알리바바 Qwen 팀에서 2026년 4월에 출시한 270억 개의 파라미터를 가진 밀집(Dense) 모델입니다. 이 모델은 크기 대비 강력한 성능으로 특히 로컬 환경에서 플래그십급 코딩 능력을 발휘하는 것으로 평가받고 있습니다. [1, 2, 3]
주요 특징과 성능은 다음과 같습니다:
  • 네이티브 멀티모달 지원: 단일 체크포인트에서 텍스트뿐만 아니라 이미지와 비디오 입력을 모두 처리할 수 있습니다.
  • 사고 모드(Thinking Mode): 더 복잡한 추론을 위해 '사고(Thinking)'와 '비사고(Non-thinking)' 모드를 선택적으로 지원하여 에이전트 기반 코딩(Agentic Coding) 성능을 극대화했습니다.
  • 방대한 컨텍스트 창: 최대 100만(1M) 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여 긴 문서나 대규모 코드 베이스 분석에 유리합니다.
  • 효율적인 로컬 실행: RTX 3090 또는 4090과 같은 고성능 소비자용 GPU에서 양자화(Quantization)를 통해 구동 가능하며, 1년 전의 훨씬 더 큰 모델(예: 670B)보다 높은 벤치마크 점수를 기록하기도 했습니다.
  • 코딩 특화 성능: Qwen 공식 블로그에 따르면, 27B라는 비교적 작은 체급임에도 불구하고 최상위급 코딩 지표를 보여줍니다. [1, 2, 3, 4, 5]
이 모델은 Hugging Face에서 가중치를 다운로드하거나 OpenRouter와 같은 API 서비스를 통해 이용할 수 있습니다. [1, 2]
이 모델을 로컬 PC에서 직접 구동해보고 싶으신가요, 아니면 다른 모델과의 구체적인 벤치마크 비교가 궁금하신가요?
반응형
저작자표시 (새창열림)

'로컬바이브코딩' 카테고리의 다른 글

정직한 ai 모델이 질문을 하면 답하는 말  (0) 2026.05.13
[로컬바이브코딩]DeepSeek-Coder-V2-Lite 는 Hard 급 프로그래밍 테스트를 통과하지 못함.  (0) 2026.05.13
[로컬바이브코딩]qwen 3.6 27B CPU 모드 테스트 성공  (0) 2026.05.13
[로컬바이브코딩]AI 코딩 테스트 Qwen 3.6 Locally: Can I use it for my daily tasks?  (0) 2026.05.09
[로컬바이브코딩]vram 2gb 로 할수 있는 가장 기본적인 ai 학습  (0) 2026.04.12

+ Recent posts

티스토리툴바