OpenAI의 첫 번째 오픈소스 대형 모델 시리즈인 GPT-OSS가 공개되었습니다. 효율적인 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 아키텍처, 최대 128k 컨텍스트 길이 지원, 추론·과학·코딩 분야에서의 강력한 성능을 바탕으로 개발자들에게 새로운 기회를 제공합니다. 이제 누구나 이 고급 언어 모델을 자체 하드웨어에서 다운로드해 실행할 수 있습니다. 하지만 핵심 질문이 있습니다: GPT-OSS를 실행하는 데 실제로 필요한 VRAM은 얼마나 될까요?
이 글에서는 다음 내용을 자세히 설명합니다:
- GPU 추천: 소비자용부터 데이터센터급까지 어떤 카드가 가장 적합한가요?
- VRAM 최적화: 양자화와 새로운 프레임워크를 사용해 리소스 사용량을 줄이는 방법은?
- 배포 옵션: 로컬 vs 클라우드 GPU—어느 쪽이 더 비용 효율적인가요?
- 가장 쉬운 접근 방법: API 서비스를 사용해 하드웨어 문제를 피하는 방법은?
독립 개발자든 소규모 팀이든, 이 가이드가 가장 현명한 선택을 하는 데 도움이 될 것입니다.
GPT OSS에 필요한 VRAM은 얼마나 되나요?
GPT OSS는 매우 효율적이고 확장 가능한 대형 언어 모델 아키텍처입니다. 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)과 자동회귀 트랜스포머 디자인을 사용합니다. 희소 활성화(sparse activation)를 통해 매우 큰 모델을 훨씬 빠르고 효율적으로 실행할 수 있습니다. 또한 최대 128,000토큰의 매우 긴 컨텍스트를 지원하므로 긴 문서나 복잡한 대화를 쉽게 처리할 수 있습니다. 아키텍처는 RoPE 위치 인코딩을 결합하고 전역 및 지역 어텐션 창을 전환하여 세부적인 내용과 광범위한 내용을 모두 관리할 수 있도록 지원합니다. GPT OSS는 추론, 과학, 코딩 분야에서 매우 강력한 성능을 발휘합니다.
또한 OpenAI API와 인기 토크나이저와 직접 호환되므로 개발자가 기존 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다. 학습의 경우 GPT OSS는 대규모 고품질 데이터 세트를 사용하며 많은 GPU에서 학습되고, 안전하고 신뢰할 수 있으며 지시를 잘 따르도록 강화 학습을 사용합니다.
또 다른 장점은 다양한 추론 모드를 지원한다는 점으로, 필요에 따라 속도, 정확도, 비용 간의 균형을 조정할 수 있습니다. 게다가 GPT OSS는 도구 사용을 위해 구축되었으며 대화 형식과 역할 관리에 능숙하여 가장 까다롭거나 복잡한 애플리케이션에서도 매우 유연하고 안전합니다.
| 모델 | 레이어 | 총 파라미터 | 토큰당 활성 파라미터 | 총 전문가 수 | 토큰당 활성 전문가 수 | 컨텍스트 길이 | 단일 GPU VRAM 요구사항 |
| gpt-oss-120b | 36 | 117B | 5.1B | 128 | 4 | 128k | 80GB |
| gpt-oss-20b | 24 | 21B | 3.6B | 32 | 4 | 128k | 16GB |
GPT OSS용 GPU 선택 팁
- VRAM 크기가 가장 중요합니다:
- GPT-OSS 20B의 경우 최소 16GB 메모리를 가진 GPU가 필요합니다.
- GPT-OSS 120B의 경우 최소 80GB의 VRAM을 가진 제품을 찾아야 합니다.
- GPU 아키텍처가 중요합니다: 공식 문서에서는 Hopper 및 Blackwell 칩(예: H100, H200, GB200)에 최적화되어 있다고 명시적으로 언급하므로, 해당 제품을 사용하면 최상의 성능을 얻을 수 있습니다.
- 소프트웨어 및 드라이버: NVIDIA GPU가 일반적으로 가장 좋은 선택입니다. CUDA 생태계가 AI 작업에 매우 성숙하고 잘 지원되기 때문입니다. Transformers, Triton, vLLM 등 대부분의 주요 AI 라이브러리가 CUDA에 대해 깊이 최적화되어 있습니다.
추천 GPU
GPT-OSS 20B (최소 16GB VRAM 필요):
- 다음과 같은 소비자용 또는 프로 카드:
- NVIDIA RTX 4090 (24GB)
- NVIDIA RTX 4080 (16GB)
- NVIDIA RTX 4060 Ti (16GB)
- NVIDIA RTX 6000 Ada (48GB, 프로 카드)
- AMD Radeon RX 7900 XTX (24GB)
GPT-OSS 120B (최소 80GB VRAM 필요):
- 다음과 같은 데이터센터 카드:
- NVIDIA H100 (80GB)
- NVIDIA H200 (141GB)
- NVIDIA A100 (80GB)
- NVIDIA A800 (80GB)
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GPT OSS의 VRAM 사용량을 최적화하는 방법은?
가벼운 추론 프레임워크 사용:
- Llama.cpp: CPU와 GPU(CUDA, Metal, Vulkan) 모두에서 작동하는 크로스 플랫폼 경량 추론 엔진입니다. GGUF와 같은 양자화된 포맷을 지원하여 모델 크기를 크게 줄이고 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
- vLLM: 고처리량 추론 및 배포 엔진입니다. PagedAttention 및 Flash Attention 3과 같은 고급 기능을 탑재하여 대형 모델 서빙에 매우 효율적입니다.
고급 커널 및 양자화 활용:
- Flash Attention: 효율적인 어텐션 구현으로, 특히 긴 시퀀스를 다룰 때 메모리 사용량을 크게 줄이고 계산 속도를 높일 수 있습니다.
- 혼합 정밀도 및 양자화(mxfp4): GPT-OSS는 mxfp4 4비트 부동소수점 포맷을 지원합니다. Hopper 또는 Blackwell GPU에서 Triton 커널과 함께 사용하면 VRAM 사용량을 매우 낮추고 추론 속도를 비약적으로 높일 수 있습니다.
- MegaBlocks MoE 커널: 전문가 혼합(MoE) 모델용 최적화 커널로, Hopper 아키텍처가 아닌 GPU에서도 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
transformers 라이브러리를 통해 설치 및 최적화:
공식 권장 사항은 transformers 라이브러리를 사용하는 것으로, 다양한 최적화 기능을 번들로 제공합니다. 최상의 성능을 위해 CUDA 12.8용 PyTorch와 Triton을 특별히 설치할 수 있습니다:
# 기본 라이브러리 업그레이드
pip install --upgrade accelerate transformers kernels
# (선택 사항) CUDA 12.8 및 Triton 3.4로 최상의 성능을 얻으려면 이 버전의 PyTorch 설치
pip install torch==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu128
소규모 개발자에게 클라우드 GPU는 현명한 선택입니다
로컬에서 실행하는 비용과 복잡성이 꽤 높기 때문에 대부분의 개발자는 클라우드 GPU 서비스를 선호합니다.
로컬 GPU를 선택해야 하는 경우
- 수십만 달러의 큰 예산이 있어 선불 비용을 감당할 수 있는 경우
- 학습이나 추론을 위한 장기적이고 높은 부하의 요구사항이 있는 경우
- 엄격한 데이터 프라이버시 요구사항이 있어 데이터를 자체 환경 밖으로 내보낼 수 없는 경우
- 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹에 대한 완전한 제어를 원하는 경우
클라우드 GPU를 선택해야 하는 경우
- 비용에 민감하여 큰 하드웨어 구매와 지속적인 유지보수 비용을 피하고 사용한 만큼만 지불하려는 경우
- 요구사항이 유동적이고 아직 실험 중이거나 워크로드가 시간에 따라 변하는 경우
- 조달을 기다리지 않고 H100이나 H200과 같은 최신 최고 성능의 GPU에 즉시 액세스하려는 경우
- 까다로운 드라이버 설치, 환경 설정, 물리적 유지보수를 처리하고 싶지 않은 경우
Novita AI와 같은 클라우드 GPU에서 GPT OSS에 액세스하는 방법은?
1단계: 계정 등록 Novita AI를 처음 사용하시는 경우, 웹사이트에서 계정을 만드세요. 등록 후 GPU 탭으로 이동하여 사용 가능한 리소스를 확인하고 시작하세요.
2단계: 템플릿 및 GPU 서버 탐색** 프로젝트 요구사항에 맞는 템플릿(예: PyTorch, TensorFlow, CUDA)을 선택하세요. PyTorch 2.2.1이나 CUDA 11.8.0과 같이 요구사항에 맞는 버전을 선택하세요. 그 다음 강력한 성능을 제공하는 A100 GPU 서버 구성을 선택하여 충분한 VRAM, RAM, 디스크 용량으로 까다로운 워크로드를 처리하세요.
3단계: 배포 맞춤 설정 템플릿과 GPU를 선택한 후, 운영 체제 버전(예: CUDA 11.8)과 같은 매개변수를 조정하여 배포 설정을 맞춤화하세요. 프로젝트의 특정 요구사항에 맞게 환경을 조정할 수 있도록 다른 설정도 tweak할 수 있습니다.
4단계: 인스턴스 실행** 템플릿과 배포 설정을 모두 마쳤으면 "인스턴스 실행"을 클릭하여 GPU 인스턴스를 설정하세요. 환경 설정이 시작되어 AI 작업에 GPU 리소스를 사용할 수 있게 됩니다.
최대 효율과 편의를 위해 API를 사용하세요!
Novita AI는 131K 컨텍스트를 지원하는 GPT-OSS 120B API를 입력당 $0.1, 출력당 $0.5의 비용으로 제공합니다. Novita AI는 또한 131 컨텍스트를 지원하는 GPT-OSS 20B를 입력당 $0.05, 출력당 $0.2의 비용으로 제공하여 GPT OSS의 코드 에이전트 잠재력을 극대화하는 강력한 지원을 제공합니다.
Novita AI
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근 계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택 사용 가능한 옵션을 탐색하여 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 평가판 시작 선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 평가판을 시작하세요.
4단계: API 키 받기 API로 인증하려면 새 API 키가 제공됩니다. “설정” 페이지에 들어가면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치 프로그래밍 언어에 특화된 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="",
)
model = "openai/gpt-oss-120b"
stream = True # 또는 False
max_tokens = 65536
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)
GPT-OSS의 잠재력을 활용하려면 VRAM 요구사항을 이해하는 것이 필수적입니다:
- GPT-OSS 20B는 최소 16GB의 VRAM이 필요하므로 RTX 4060 Ti(16GB)와 같은 고성능 소비자용 GPU에서 실행할 수 있어 개인과 애호가에게 접근하기 쉽습니다.
- GPT-OSS 120B는 80GB의 VRAM이 필요하므로 NVIDIA H100과 같은 전문 데이터센터 GPU가 필요하여 대부분의 개인과 소규모 팀이 접근하기 어렵습니다.
로컬 배포는 가장 많은 제어권을 제공하지만 높은 하드웨어 비용과 기술적 복잡성이 따릅니다. Llama.cpp나 vLLM과 같은 경량 추론 프레임워크와 mxfp4 양자화, Flash Attention과 같은 기술을 사용하면 VRAM 요구사항을 줄이는 데 도움이 됩니다.
대부분의 개발자에게 클라우드 GPU가 더 현명한 선택입니다—큰 선불 비용이 없고 최고 수준의 하드웨어에 즉시 액세스할 수 있습니다. 동시에 Novita AI와 같은 관리형 API 서비스를 사용하면 더욱 편리해집니다: API를 호출하기만 하면 하드웨어나 배포 문제를 전혀 처리하지 않고도 GPT-OSS를 사용할 수 있습니다. 이는 성능, 비용, 편의성의 균형을 맞추는 가장 좋은 방법으로, 모든 사람이 강력한 AI를 활용할 수 있게 합니다.
자주 묻는 질문
GPT-OSS를 실행하는 데 필요한 VRAM은 얼마나 되나요? GPT-OSS 20B: 최소 16GB VRAM. GPT-OSS 120B: 최소 80GB VRAM.
GPT-OSS 20B를 로컬에서 실행하는 가장 저렴한 방법은 무엇인가요? NVIDIA RTX 4060 Ti(16GB)와 같이 16GB VRAM을 가진 소비자용 GPU와 GGUF 양자화 모델을 지원하는 Llama.cpp와 같은 경량 프레임워크를 사용하세요.
GPT-OSS의 VRAM 사용량을 줄이는 방법은?
- 메모리 최적화 기능이 내장된 경량 프레임워크(Llama.cpp, vLLM)를 사용하세요.
- 모델을 양자화(mxfp4 또는 GGUF 사용)하여 정밀도를 낮추고 메모리 사용량을 줄이세요.
- 특히 긴 텍스트의 경우 Flash Attention과 같은 효율적인 커널을 활성화하세요.
Novita AI는 개발자가 간단한 API로 AI 모델을 배포할 수 있는 쉬운 방법을 제공하는 동시에, AI 구축 및 확장을 위한 affordable하고 신뢰할 수 있는 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
