Kimi K2 Thinking을 탐구하는 개발자는 곧 하나의 핵심 문제에 직면합니다: 수조 개의 파라미터를 가진 MoE 설계와 256K 컨텍스트 윈도우는 극도의 VRAM을 요구하여 로컬 배포를 비용이 많이 들고 어렵게 만듭니다.
이 글에서는 Kimi K2 Thinking이 왜 이렇게 많은 메모리를 필요로 하는지 명확히 하고, 양자화 수준별 VRAM 요구 사항을 비교하며, 양자화, 오프로딩, 클라우드 GPU 전략, API 사용을 포함한 실용적이고 저렴한 배포 경로를 제시합니다. 예산, 하드웨어 제한, 프로젝트 목표에 따라 올바른 방법을 선택할 수 있는 간결한 청사진을 제공합니다.
Kimi K2 Thinking VRAM 요구 사항
FP16
| 컨텍스트 크기 | 필요 VRAM | GPU 구성 |
|---|---|---|
| 1024 토큰 | 2009.74 GB | 132× RTX 4090 (24GB) 33× H100 (80GB) 28× M3 Max (128GB) |
| 256,000 토큰 | 2901.64 GB | 208× RTX 4090 (24GB) 49× H100 (80GB) 46× M3 Max (128GB) |
INT8
| 컨텍스트 크기 | 필요 VRAM | GPU 구성 |
|---|---|---|
| 1024 토큰 | 1008.85 GB | 58× RTX 4090 (24GB) 15× H100 (80GB) 12× M3 Max (128GB) |
| 256,000 토큰 | 1677.77 GB | 106× RTX 4090 (24GB) 27× H100 (80GB) 23× M3 Max (128GB) |
INT4 / Ollama
| 컨텍스트 크기 | 필요 VRAM | GPU 구성 |
|---|---|---|
| 1024 토큰 | 508.40 GB | 27× RTX 4090 (24GB) 8× H100 (80GB) 6× M3 Max (128GB) |
| 256,000 토큰 | 1065.84 GB | 62× RTX 4090 (24GB) 16× H100 (80GB) 13× M3 Max (128GB) |
Kimi K2 Thinking이 왜 막대한 VRAM을 필요로 하는가?
모델 개요
- 모델 제품군: Kimi K2 → Kimi K2 Thinking
- 활성 파라미터: 1T
- 컨텍스트 길이: 256,000 토큰
- 모달리티: 텍스트
- 아키텍처: 전문가 혼합 (Mixture of Experts, MoE)
- 라이선스: 수정된 MIT
- 출시일: 2025년 11월 7일
Kimi K2 Thinking의 MoE 시스템은 순방향 패스당 많은 전문가를 로드하여 메모리 사용량, KV 캐시 확장 및 계산 오버헤드를 크게 증가시킵니다.
전문가 혼합 (MoE):
- 총 384개의 전문가
- 토큰당 8개의 전문가 활성화
- 이는 밀집 모델에 비해 메모리 사용량을 증가시키며, 여러 전문가 블록이 동시에 가중치를 로드해야 하기 때문입니다.
전문가 파라미터 수:
- 전문가 세트당 320억 개의 파라미터 (전체 전문가 파라미터)
- 고차원 전문가 레이어는 많은 메모리 대역폭이 필요합니다.
256K 컨텍스트:
- KV 캐시는 컨텍스트 길이에 따라 선형적으로 확장됩니다.
- 256K 토큰에서 캐시만으로도 VRAM을 지배하며, 저비트 양자화에서도 마찬가지입니다.
조 단위 활성 파라미터 크기:
- 추론 중 1T 활성 파라미터는 양자화된 버전조차도 매우 크게 유지됨을 의미합니다.
- FP16은 수백 개의 GPU 없이는 호스팅이 거의 불가능합니다.
Kimi K2 Thinking을 최저 비용으로 로컬에서 실행하는 방법?
Kimi K2 Thinking은 강력한 양자화와 완전한 오프로드를 통해서만 로컬에서 실행할 수 있습니다. 저렴한 배포는 모델을 축소하고 대부분의 가중치를 VRAM 대신 RAM이나 디스크로 밀어내는 데 달려 있습니다.
로컬 하드웨어 대신 저렴한 클라우드 GPU를 위해 Novita AI는 클라우드 GPU, 스팟 인스턴스 및 다양한 가격 계층을 제공합니다. 이는 대형 GPU를 outright 구매하는 것보다 저렴한 경로를 제공합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=y6U36dO2jk0
YouTube 데모에서는 극한의 양자화 및 오프로드 환경에서 Mac Studio에서 Kimi K2 Thinking이 로컬로 실행되는 모습을 보여줍니다.
Unsloth는 1.8비트 동적 양자화를 제공하여 1T 파라미터 모델을 테라바이트 규모에서 대부분의 기계가 로드할 수 있는 크기로 줄여줍니다—트레이드오프가 있습니다! Novita AI의 클라우드 GPU에 이 모델을 배포하여 kimi k2 thinking의 성능을 확인하고 자신의 비즈니스를 준비할 수 있습니다!
Novita AI의 스팟 인스턴스는 다음 조건으로 시작됩니다:
- 1시간 보호 기간
- 최대 50% 비용 절감
- 1시간 사전 중단 통지
다음 경우에만 스팟 인스턴스를 사용할 수 있습니다:
- 데이터베이스가 분산 및 복제된 경우
- 시스템이 노드 손실에 탄력적인 경우
- 워크로드가 중요하지 않거나 테스트 목적인 경우
Novita AI에서 Kimi K2 Thinking 배포 가이드
Step 1: 계정 등록
Novita AI 웹사이트를 통해 계정을 만드세요. 등록 후, 왼쪽 사이드바에서 “탐색” 섹션으로 이동하여 GPU 제공 사항을 확인하고 AI 개발 여정을 시작하세요.
Step 2: 템플릿 및 GPU 서버 탐색
프로젝트 요구 사항에 맞는 PyTorch, TensorFlow 또는 CUDA와 같은 템플릿을 선택하세요. 그런 다음 원하는 GPU 구성을 선택하세요. 강력한 L40S, RTX 4090 또는 A100 SXM4와 같은 옵션이 있으며, 각각 다른 VRAM, RAM 및 스토리지 사양을 제공합니다.
Step 3: 배포 사용자 정의
선호하는 운영 체제 및 구성 옵션을 선택하여 환경을 사용자 정의하고 특정 AI 워크로드 및 개발 요구 사항에 최적의 성능을 보장하세요.
Step 4: 인스턴스 시작
"인스턴스 시작"을 선택하여 배포를 시작하세요. 고성능 GPU 환경이 몇 분 안에 준비되어 머신 러닝, 렌더링 또는 컴퓨팅 프로젝트를 즉시 시작할 수 있습니다.
배포 시 Kimi K2 Thinking의 메모리를 절약하는 방법?
1. 선택적 GPU 오프로드
예. 라우터와 어텐션은 GPU에 유지하고 MoE FFN 전문가를 regex 마스크를 사용하여 RAM/SSD로 오프로드할 수 있습니다. llama.cpp의 GGUF MoE 빌드에서 작동합니다.
2. 동적 2비트 양자화 (Q2-K-XL)
예. Unsloth는 Kimi K2 / K2 Thinking을 위한 Q2 및 1.8비트 양자화 모델을 제공합니다. 이는 높은 정확도를 유지하면서 메모리를 크게 줄여줍니다.
3. KV 캐시 양자화
예. --cache-type-k q4_1 및 --cache-type-v q4_1를 사용하면 KV 캐시 메모리를 약 4배 줄일 수 있습니다. 256K 컨텍스트 모델에 매우 효과적입니다.
4. Flash Attention 및 높은 처리량 모드
예, 빌드에서 MoE + Flash Attention을 지원하는 경우. 활성화 메모리를 줄이고 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
5. 컨텍스트 자르기
예. 기록을 8K–16K 토큰으로 줄이면 KV 메모리가 크게 감소합니다. Kimi K2 Thinking에 필수적입니다.
6. 배칭
부분적으로 가능. 요청당 VRAM을 줄이지는 않지만 처리량을 향상시킵니다.
Kimi K2 Thinking을 사용하는 또 다른 효과적인 방법: API 사용
Novita AI는 262K 컨텍스트의 Kimi K2 Thinking Instruct API를 제공하며, $0.60/입력 및 $2.5/출력의 비용으로 Kimi K2 Thinking의 코드 에이전트 잠재력을 극대화하는 강력한 지원을 제공합니다.
Novita AI
| 측면 | API | 로컬 GPU | 클라우드 GPU |
|---|---|---|---|
| 설정 | 즉시 | 복잡 | 중간 |
| 유지보수 | 없음 | 높음 | 중간 |
| 비용 | 단위당 가장 높음 | (규모에서) 가장 낮음 | 중간 |
| 확장성 | 자동 | 어려움 | 쉬움 |
| 프라이버시 | 데이터 외부 전송 | 완전 로컬 | 데이터 외부 전송 |
| 사용자 정의 | 가장 적음 | 가장 많음 | 높음 |
| 최적 용도 | 빠른 시작, 소규모/중간, 인프라 없음 | 대규모 안정 워크로드, 최대 프라이버시 | 대규모/가변 워크로드, 커스텀 모델 |
Step 1: 계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
Step 2: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
Step 3: 무료 체험 시작
무료 체험을 시작하여 선택한 모델의 기능을 탐색하세요.
Step 4: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
Step 5: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2-thinking",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=262144,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Kimi K2 Thinking의 거대한 메모리 사용량은 1T 활성 파라미터, MoE 아키텍처 및 256K KV 캐시 확장에서 비롯됩니다. VRAM 요구 사항은 약 500GB(INT4)에서 거의 3TB(FP16)까지 다양하여 소비자 GPU를 훨씬 초과합니다. 그러나 강력한 양자화, 선택적 오프로딩, KV 캐시 압축 및 컨텍스트 제어를 통해 제한된 로컬 배포가 가능합니다. 클라우드 GPU와 Novita AI의 종량제 API는 가장 접근하기 쉽고 확장 가능한 대안을 제공합니다. 이러한 옵션들을 통해 대규모 하드웨어를 구매하지 않고도 취미 사용자와 프로덕션 워크로드 모두 Kimi K2 Thinking을 실행할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Kimi K2 Thinking이 왜 이렇게 큰 VRAM을 필요로 하나요?
Kimi K2 Thinking은 384개의 전문가와 토큰당 8개 활성 전문가를 가진 조 단위 파라미터 MoE 아키텍처와 256K 컨텍스트 윈도우를 사용합니다. 이러한 구조는 일반 모델을 훨씬 넘어서는 가중치 로딩 및 KV 캐시 메모리를 확장합니다.
FP16에서 Kimi K2 Thinking은 얼마나 많은 VRAM이 필요한가요?
FP16 Kimi K2 Thinking은 1K 토큰에 약 2009GB, 256K 토큰에 약 2901GB가 필요하므로 대규모 멀티 GPU 클러스터에서만 실행 가능합니다.
24GB GPU에서 Kimi K2 Thinking을 로컬로 실행할 수 있나요?
예—Unsloth의 1.8비트 양자화된 Kimi K2 Thinking과 완전한 MoE 오프로드를 RAM 또는 SSD로 사용하는 경우에만 가능합니다. 매우 느린 속도(1–2 토큰/초)가 예상됩니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공합니다.
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