최근 로컬 환경에서 대규모 언어 모델을 구동하려는 사용자들 사이에서 AMD 그래픽카드를 여러 장 결합하는 시도가 주목받고 있습니다. 특히 300 억 개 이상의 파라미터를 가진 모델을 실시간으로 처리하기 위해 VRAM 용량을 확보하려는 니즈가 커지면서, 단일 카드의 한계를 넘기 위한 멀티 GPU 구성이 급부상했습니다. 하지만 이 과정에서 하드웨어적 호환성 문제와 소프트웨어적 불안정성이 동시에 드러나며, 단순한 확장 이상의 기술적 고민을 요구하는 상황으로 변모했습니다.
실제 커뮤니티에서는 기존 메인보드를 활용하여 NVMe 슬롯을 PCIe 변환기로 개조해 그래픽카드를 추가 설치하는 과정에서 메인보드가 손상되는 사례가 보고되었습니다. 이는 2 개의 그래픽카드를 지원하도록 설계되지 않은 보드에서 발생하는 물리적 간섭과 전원 공급의 불안정성이 복합적으로 작용한 결과로, 사용자가 예상치 못한 비용과 시간을 소모하게 만드는 주요 원인이 되었습니다. 이러한 시행착오를 거치며 사용자는 차라리 초기부터 멀티 GPU 를 지원하도록 설계된 고성능 메인보드로 교체하는 것이 장기적으로 더 효율적이라는 결론에 도달했습니다.
하드웨어 교체 후에도 소프트웨어적 난관은 계속되었습니다. 서로 다른 모델의 AMD 그래픽카드를 혼용하거나 내장 그래픽을 함께 활성화한 상태에서 LLM 구동 툴을 실행하면 드라이버가 충돌하며 시스템이 불안정해지는 현상이 빈번했습니다. 다양한 AI 어시스턴트의 조언과 레지스트리 수정, 메모리 오버클럭 조정 등 여러 시도가 실패로 끝난 끝에, 바이오스 설정에서 내장 그래픽의 우선순위를 낮추고 멀티 모니터 옵션을 해제하는 단순한 설정 변경이 결정적인 해법이 되었습니다. 이는 하드웨어의 물리적 성능뿐만 아니라 시스템 전체의 그래픽 파이프라인 관리가 로컬 LLM 성능에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 보여줍니다.
이러한 경험은 로컬 LLM 시장이 단순히 그래픽카드의 VRAM 용량만 따지는 시기를 넘어, 시스템 전체의 안정성과 호환성을 종합적으로 고려해야 하는 단계로 진입했음을 의미합니다. 특히 AMD 기반의 멀티 GPU 구성이 NVIDIA 대비 비용 효율적일 수 있다는 점은 여전히 매력적이지만, 이를 안정적으로 활용하기 위해서는 드라이버 최적화와 시스템 설정에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 앞으로는 AMD 의 드라이버 업데이트나 전용 소프트웨어의 개선이 멀티 GPU 환경에서의 성능을 얼마나 끌어올릴 수 있을지, 그리고 사용자가 겪는 이러한 기술적 장벽이 어떻게 해소될지가 시장의 흐름을 가를 중요한 지표가 될 것입니다.
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