GLM-4.5V는 오늘날 가장 강력한 비전-언어 모델(VLM) 중 하나입니다. 총 106B 개의 매개변수와 12B개의 활성 매개변수를 갖추고 있으며, 이미지, 문서, 비디오를 처리하기 위한 고급 비주얼 인코더와 GLM-4.5의 강력한 추론 능력을 결합했습니다. 이 독보적인 성능에는 대가가 따릅니다: VRAM. 세계에서 가장 강력한 VLM을 로컬에서 실행하려면 얼마나 많은 메모리가 필요할까요?
GLM 4.5V에 필요한 VRAM은 얼마나 되나요?
GLM-4.5V는 GLM-4.5의 비전-언어 변형 모델로, 총 1060억 개의 매개변수와 120억 개의 활성 매개변수를 갖춘 ‘Air’ 모델과 동일한 아키텍처를 사용하지만, 이미지와 비디오 처리를 위한 비주얼 인코더가 추가되어 있습니다. 이 비전 구성 요소는 메모리 요구사항을 상당히 높입니다.
| GLM 4.5V | 106B | 12B | 128K 토큰 | 멀티모달: 비전, 텍스트, 문서, 비디오 |
GLM-4.5V를 실행하기 위한 최적의 VRAM은 8xH100 GPU 기준 약 640 GB로, 활성 매개변수, 비주얼 인코더, 중간 이미지 텐서를 포함한 FP16 추론을 처리하기에 충분한 수준입니다. 일반적인 사용에는 640 GB로 충분하지만, 고해상도 이미지나 전체 128k 토큰 컨텍스트를 사용하려면 최적의 성능을 위해 추가 메모리나 다중 GPU가 필요할 수 있습니다.
GLM 4.5V VRAM과 다른 VLM 비교
| 모델 | 매개변수 | VRAM 요구사항 (추론) |
|---|---|---|
| GLM‑4.1V‑Thinking (9B) | 9B 활성 | 22–24 GB |
| GLM‑4.5V | 총 106B / 활성 12B | 48 GB |
| Gemma 3 27B | 27B | 70GB |
| Qwen 2.5‑VL (72B) | 72B | 384 GB |
| Kimi VL A3B Thinking 2506 | 16.4GB | 12GB |
GLM 4.5V와 다른 VLM의 성능 비교
GLM 4.5V 실행에 권장되는 GPU는 무엇인가요?
1. A6000 / L40S (약 48 GB)
- 장점: GLM‑4.5V의 FP16 VRAM 요구사항(약 48 GB)과 정확히 일치하여, 활성 매개변수와 비전 모듈을 포함한 전체 모델이 단일 GPU에 맞습니다.
- 적합한 사용 사례: 다중 GPU의 복잡성 없이 비용 효율적인 단일 GPU 배포에 적합합니다.
- 단점: A100/H100 대비 메모리 대역폭과 연산 성능이 낮습니다. 128K 컨텍스트나 미세 조정(fine-tuning) 워크로드에는 제한적입니다.
2. A100 80GB
- 신뢰할 수 있는 이유: 80 GB의 HBM2e 메모리를 갖추고 있어 GLM‑4.5V를 여유롭게 실행할 수 있으며 가벼운 미세 조정도 지원합니다. LLM 학습 및 추론 분야에서 널리 사용되는 검증된 하드웨어입니다.
- 적합한 사용 사례: FP8이 필수가 아닌 경우, 균형 잡힌 학습 및 추론 워크로드에 적합합니다.
- 단점: H100 대비 추론 속도가 느리며, 기본 FP8 지원이 없습니다. 구세대 하드웨어입니다.
3. H100 80GB
- 뛰어난 점: 가장 높은 처리량과 효율을 제공합니다. FP8을 지원하여 VRAM 사용량을 줄이고 빠른 추론이 가능하므로, 긴 컨텍스트(128K 토큰) 및 고부하 배포에 이상적입니다.
- 적합한 사용 사례: 대용량 입력이나 다중 동시 요청이 있는 프로덕션 환경에서의 전체 규모, 저지연 추론에 적합합니다.
- 단점: 가장 높은 비용, 제한된 가용성, FP8 지원을 위해 최신 소프트웨어 스택(CUDA 12+, PyTorch nightly)이 필요합니다.
GLM 4.5V VRAM 오류 해결 방법
1. 양자화(Quantization)
- VRAM을 줄이기 위해 4비트 또는 8비트 가중치를 사용하세요 (예: 12B → 약 6 GB).
- 사용 도구:
GPTQ,LLAMA.cpp,Unsloth GGUF. - 긴 컨텍스트 효율을 위해 KV 캐시도 양자화하세요.
2. MoE 오프로딩
- 활성 12B는 GPU에 유지하고, 비활성 전문가를 CPU로 오프로드하세요.
- 빠른 상호 연결과 높은 CPU RAM이 필요합니다 (전체 모델의 경우 1TB 이상).
- DeepSpeed나 Accelerate와 함께
device_map="auto"를 사용하세요.
3. 컨텍스트 길이 제한
- 128k를 32k/8k로 줄이면 메모리 사용량이 4~16배 감소합니다.
- 12~16 GB GPU에서 추론이 가능해집니다.
- 필요한 경우 긴 입력을 청크 단위로 스트리밍하세요.
4. KV 캐시 최적화
- float16 / int8 / int4 정밀도를 사용하세요.
- GPU RAM이 부족한 경우 KV 캐시를 CPU로 이동시키세요 (속도는 느리지만 작동합니다).
5. 소형 구성 요소 사용
- 텍스트 전용인 GLM-4.5-Air를 우선 사용하세요.
- 비전 인코더를 오프로드하거나 외부 이미지 모델(예: CLIP)을 사용하세요.
- Air는 거의 2배 빠르며 대부분의 NLP 작업에 적합합니다.
6. 메모리 효율적인 미세 조정
- LoRA, QLoRA, 그래디언트 체크포인팅을 적용하세요.
- 비전 기능이 필요하지 않은 경우 항상 Air 모델을 미세 조정하세요.
- 전체 GLM은 16×80 GB GPU가 필요한 반면, Air는 4×80 GB GPU로 충분합니다.
7. 추론 엔진 튜닝
- 효율적인 엔진을 사용하세요:
vLLM,SGLang. - H100의 경우: MIG를 통해 2×40GB로 분할하여 다중 인스턴스 추론을 수행할 수 있습니다.
저용량 VRAM 환경에서 GLM 4.5V 최적화하기
로드 시 CUDA OOM 발생: 양자화된 모델 + device_map="auto" + 캐시 정리를 사용하세요.
추론 중 OOM 발생: max_new_tokens 값을 낮추세요; 컨텍스트를 줄이세요; 캐시를 오프로드하세요.
FP8 오류: 지원되지 않는 GPU에서는 사용을 피하고 FP16/BF16으로 전환하세요.
반복/불량 출력: 저정밀 캐시나 과부하로 인해 발생할 수 있습니다.
메모리 단편화: 환경을 재시작하세요; 배치 크기를 줄이세요; 자동 튜닝을 비활성화하세요.
CPU RAM OOM: 사용량을 모니터링하세요; RAM이 부족한 경우 대형 모델 사용을 피하세요.
프레임워크 오류: 메모리 구성을 검증하세요; 텐서/장치 관련 문제는 오류 로그를 확인하세요.
더 편리한 방법을 원하신다면 API를 선택하세요!
Novita AI의 GLM-4.5V API는 65.5K 컨텍스트를 제공하며, 입력은 1K 토큰당 $0.60, 출력은 1K 토큰당 $1.80의 가격으로, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원합니다.
1단계: 로그인 후 모델 라이브러리 접근하기 계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택하기 사용 가능한 옵션을 둘러보고 자신의 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작하기 선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 발급받기 API 인증을 위해 새로운 API 키를 발급해드립니다. ‘설정’ 페이지에 접속하면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치하기 사용 중인 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용해 API를 설치하세요. 설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하면 Novita AI LLM과 상호작용을 시작할 수 있습니다. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
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-4.5V는 멀티모달 AI의 새로운 기준을 제시하지만, 로컬 배포에는 상당한 GPU 성능이 필요합니다. 표준 추론을 위한 최소 사양은 **48 GB VRAM (A6000/L40S)**이며, 전체 128K 컨텍스트와 고해상도 멀티모달 워크로드를 사용하려면 8×H100 GPU 기준 640 GB가 권장됩니다.
요약하자면: VRAM이 성능을 결정하고, API가 편의성을 결정합니다.
GLM-4.5V를 로컬에서 실행하려면 얼마나 많은 VRAM이 필요한가요? 기본 추론에는 최소 48 GB가 필요합니다. 긴 컨텍스트와 대용량 비전 입력이 포함된 전체 규모 워크로드의 경우 **640 GB (8×H100 GPU)**가 필요합니다.
그만큼의 VRAM이 없다면 어떻게 해야 하나요? **양자화(4비트/8비트)**를 사용하거나, 컨텍스트 길이를 줄이고, KV 캐시를 최적화하거나, MoE 오프로딩을 적용하여 메모리 요구사항을 낮추세요.
GLM-4.5V에 가장 적합한 GPU는 무엇인가요?
A6000 / L40S (48 GB): 단일 GPU 추론에 적합하며 비용 효율적입니다.
A100 (80 GB): 추론과 가벼운 미세 조정에 신뢰할 수 있습니다.
H100 (80 GB): 가장 높은 처리량과 FP8 지원으로 프로덕션 환경에 이상적입니다.
Novita AI는 AI 야망을 실현할 수 있도록 지원하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 모든 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라 부담을 없애고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
