GLM 4.1V 9B Thinking 은 세계 최초로 사고 사슬(CoT) 추론을 도입한 시각-언어 모델입니다. 로컬에 배포를 고려하고 있다면 핵심 질문은 다음과 같습니다. VRAM이 얼마나 필요하며, 추가 비용은 얼마나 발생할까요?
GLM 4.1V 9B Thinking의 VRAM 요구 사항
GLM 4 9B 0414 기반 위에 구축된 GLM 4.1V 9B Thinking은 시각-언어 AI의 추론 능력을 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다. 새로운 ‘생각 우선’ 접근 방식을 채택하고 강화 학습 기술을 활용하여 이 모델은 다중 모드 이해를 한 차원 더 발전시킵니다. 사고 사슬(CoT) 추론을 갖춘 선구적인 시각-언어 모델로서 GLM 4.1V 9B Thinking은 텍스트와 이미지 모두에서 정교한 추론의 새로운 기준을 세웁니다.
FromTHUDM
상세 하드웨어 요구 사항
더욱 놀라운 점은 GLM 4.1V 9B Thinking이 단 90억 개의 매개변수만으로 구성되어 RTX 4090이나 3090과 같은 소비자용 GPU에서도 원활하게 실행될 만큼 가볍다는 것입니다. 작은 크기에도 불구하고 GLM은 최고 수준의 결과를 제공하며, 훨씬 더 큰 많은 모델을 능가합니다.
추론 (Inference)
| Device (Single GPU) | Framework | Min Memory | Speed | Precision |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | transformers | 22GB | 14 - 22 Tokens / s | BF16 |
| NVIDIA A100 | vLLM | 22GB | 60 - 70 Tokens / s | BF16 |
파인튜닝 (Fine-tuning)
| Device (Cluster) | Strategy | Min Memory / # of GPUs | Batch Size (per GPU) | Freezing |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | LORA | 21GB / 1 GPU | 1 | Freeze VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 280GB / 4 GPUs | 1 | Freeze VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 192GB / 4 GPUs | 1 | Freeze VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 304GB / 4 GPUs | 1 | No Freezing |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 210GB / 4 GPUs | 1 | No Freezing |
다른 모델과의 VRAM 요구 사항 비교
| **특징 ** | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| 총 VRAM | 22 GB | 640 GB |
| 사용 GPU 수 | 1 GPU | 8 GPUs |
GLM 4.1V 9B Thinking을 지원하는 GPU 선택 팁
- 아키텍처
주요 기능, 작동 효율성 및 시스템 호환성을 결정합니다. - CUDA, 텐서 및 RT 코어
모델 훈련 및 추론 속도와 그래픽 성능에 영향을 미칩니다. - VRAM 및 메모리 대역폭
처리 가능한 최대 모델 크기와 대규모 데이터셋 처리 속도에 영향을 미칩니다. - FP8/FP16/FP32/FP64 지원
계산 정밀도, 에너지 소비, AI 및 과학 응용 성능에 영향을 미칩니다. - 전력 소비(TDP)
전기 요금, 냉각 요구 사항 및 하드웨어 계획에 영향을 미칩니다. - NVLink, MIG, ECC
더 나은 확장성, 향상된 안정성 및 여러 모델 동시 실행 지원을 가능하게 합니다. - 이상적인 사용 사례
GPU가 어떤 유형의 워크로드에 가장 적합한지 나타냅니다. - 비용 및 배포
예산 고려 사항과 GPU를 쉽게 획득하고 통합할 수 있는 방법에 영향을 미칩니다.
권장 GPU
| Specification | NVIDIA A100 Pcle | NVIDIA RTX 3090 |
|---|---|---|
| Architecture | Ampere | Ampere |
| Primary Use Case | Data Center & HPC | Gaming & Content Creation |
| VRAM | 80 GB HBM2e | 24 GB GDDR6X |
| Memory Interface | 5120-bit | 384-bit |
| Memory Bandwidth | 1,935 GB/s | 936 GB/s |
| CUDA Cores | 6,912 | 10,496 |
| Tensor Cores | 432 (3rd Gen) | 328 (3rd Gen) |
| RT Cores | N/A | 82 (2nd Gen) |
| FP32 Performance | 19.5 TFLOPS | ~35.6 TFLOPS |
| Tensor Performance | 624 TFLOPS (FP16/BF16 w/ Sparsity) | ~142 TFLOPS (FP16 w/ Sparsity) |
| System Interface | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
| NVLink Support | Yes (600 GB/s Bridge) | Yes (112.5 GB/s Bridge) |
| Max Power Draw | 300 W | 350 W |
| Special Features | MIG, ECC, FP64 Compute | Desktop Ampere, NVLink for Gaming |
위 GPU들의 비용은?
| GPU 모델 | 출시 MSRP (USD) | 1년 전기 요금 (USD) | Novita AI의 클라우드 GPU |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3090 | $1,499 | $521.22 | $0.21/hr |
| NVIDIA A100 Pcle 80GB | $11,000 | $446.76 | $1.60/hr |
자체 GPU를 구매하는 것이 좋은 선택처럼 보일 수 있지만, 모든 비용을 합산하면 클라우드 GPU를 사용하는 것이 종종 더 저렴합니다. 특히 대용량 메모리가 필요하지 않은 경우라면 더욱 그렇습니다.
소규모 개발자를 위한 클라우드 GPU 선택
간단히 말해, Novita AI와 같은 플랫폼을 사용하면 높은 초기 비용이나 지속적인 유지 관리 없이 강력한 GPU를 활용할 수 있습니다. 이 유연한 접근 방식은 더 빠르게 실험하고 구축할 수 있게 하며, 일상적인 비용을 줄이고 AI 기술의 빠른 변화에 발맞출 수 있도록 도와줍니다.
안정적이고 비용 효율적인 옵션: Novita AI
| 제공업체 | GPU 유형 | 가격 (USD/hr) |
|---|---|---|
| Novita AI | A100 Pcle | $1.60/hr |
| RTX3090 | $0.21/hr | |
| RunPod | A100 Pcle | $1.64/hr |
| RTX3090 | $0.46/hr |
로컬 GPU를 선택해야 하는 경우
1. 지속적인 대규모 사용
인퍼런스 서버나 정기적인 모델 훈련과 같이 GPU를 24시간 가동해야 하는 경우, 자체 하드웨어를 소유하는 것이 장기적으로 비용 효율적일 수 있습니다. 일부 연구자들은 RTX 3090이 AWS와 같은 클라우드 서비스와 비교해 약 1년 만에 투자 비용을 회수할 수 있다고 밝혔습니다.
2. 낮은 지연 시간 또는 로컬 데이터 요구 사항
로봇 공학이나 엣지 분석과 같은 실시간 애플리케이션은 최소한의 지연 시간을 필요로 합니다. 클라우드 솔루션은 필연적으로 네트워크 지연을 유발하지만, 로컬 GPU는 이러한 문제를 완전히 피할 수 있습니다.
3. 민감하거나 규제되는 데이터 처리
의료나 금융 분야에서와 같이 매우 민감하거나 규제되는 데이터를 다룰 때는 기업의 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지하기 위해 온프레미스 하드웨어나 프라이빗 클라우드 솔루션을 선호하는 경우가 많습니다.
클라우드 GPU 사용의 장점
- 비용 절감: 사용한 만큼만 지불하여 대규모 하드웨어 투자를 피할 수 있습니다.
- 확장성: 워크로드가 증가함에 따라 더 많거나 더 강력한 GPU에 즉시 액세스할 수 있습니다.
- 유연성: 필요에 따라 다양한 GPU 유형과 구성을 쉽게 전환할 수 있습니다.
- 유지 관리 불필요: 클라우드 제공자가 하드웨어 장애, 업데이트 및 냉각을 처리하므로 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
- 글로벌 액세스: 어디서나 작업하고 전 세계 팀과 협업할 수 있습니다.
- 더 빠른 혁신: 하드웨어 배송이나 설정을 기다리지 않고 프로젝트를 빠르게 시작하고 실험할 수 있습니다.
Novita AI와 같은 클라우드 GPU에서 GLM 4.1V 9B Thinking에 액세스하는 방법
Step 1: 계정 등록
Novita AI가 처음이라면 웹사이트에서 계정을 생성하세요. 등록이 완료되면 “GPUs” 탭으로 이동하여 사용 가능한 리소스를 살펴보고 여정을 시작하세요.
Step 2: 템플릿 및 GPU 서버 탐색
PyTorch, TensorFlow 또는 CUDA와 같이 프로젝트 요구 사항에 맞는 템플릿을 선택하세요. PyTorch 2.2.1 또는 CUDA 11.8.0과 같이 요구 사항에 맞는 버전을 선택하세요. 그런 다음 강력한 성능을 제공하는 A100 GPU 서버 구성을 선택하여 충분한 VRAM, RAM 및 디스크 용량으로 까다로운 워크로드를 처리하세요.
Step 3: 배포 맞춤 설정
템플릿과 GPU를 선택한 후 운영 체제 버전(예: CUDA 11.8)과 같은 매개변수를 조정하여 배포 설정을 사용자 지정하세요. 또한 다른 구성을 조정하여 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 환경을 조정할 수 있습니다.
Step 4: 인스턴스 시작
템플릿과 배포 설정을 최종 확인한 후 “Launch Instance” 를 클릭하여 GPU 인스턴스를 설정하세요. 그러면 환경 설정이 시작되어 AI 작업에 GPU 리소스를 사용할 수 있습니다.
최대 효율성과 편의를 위해 API를 선택하세요!
Novita AI는 65536 컨텍스트 ** 의 GLM 4.1V 9B Thinking API를 제공하며, 비용은 ** 입력 $0.035 , ** 출력 $0.138** 입니다.
출처: Openrouter
Step 1: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스
계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.
Step 2: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
Step 3: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 살펴보기 위해 무료 체험을 시작하세요.
Step 4: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “Settings” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
Step 5: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완료 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)
model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
GLM 4.1V 9B Thinking은 시각-언어 추론의 새로운 기준을 제시합니다. 최소 VRAM 요구 사항이 22GB(추론 기준)이므로 RTX 3090 또는 4090과 같은 소비자용 GPU에서도 원활하게 실행됩니다. 이는 서버급 하드웨어가 필요한 거대 모델보다 훨씬 접근하기 쉽지만, 여전히 이러한 GPU의 높은 가격, 전력 소비, 잠재적인 냉각 또는 시스템 업그레이드 비용을 고려해야 합니다. 대부분의 개발자에게 GLM 4.1V 9B Thinking에 액세스하는 가장 유연하고 비용 효율적인 선택은 클라우드 GPU입니다.
자주 묻는 질문
GLM 4.1V 9B Thinking을 로컬에서 실행하려면 얼마나 많은 VRAM이 필요한가요?
추론에는 최소 22GB의 VRAM 이 필요합니다. 즉, 단일 RTX 3090, 4090 또는 이와 유사한 GPU로 충분합니다.
로컬 GPU를 구매하는 것이 합리적인 경우는 언제인가요?
GPU가 거의 항상 사용 중이거나, 초저지연이 필요하거나, 사내를 벗어날 수 없는 민감한 데이터를 다루는 경우입니다.
GLM 4.1V 9B Thinking을 사용하는 가장 쉬운 방법은 무엇인가요?
Novita AI와 같은 클라우드 제공자를 이용하고 API를 통해 모델에 액세스하세요. 하드웨어, 설정 또는 지속적인 유지 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.
