에이전트 기반 AI 워크로드는 특히 로컬에서 실행될 때 기존 AI보다 더 많은 메모리를 요구합니다. 모델이 커지고 에이전트가 장시간 상태를 유지함에 따라 메모리가 주요 병목 현상이 됩니다. 이 글에서는 그 이유를 설명합니다. aiDAPTIV AI 메모리의 효율성을 확장하여 더 크고 강력한 모델이 실제 시스템에서 안정적으로 실행될 수 있도록 합니다.
지속적이고 도구를 활용하는 AI 에이전트가 실제 워크플로우에 도입되고 있습니다. AMD는 이러한 추세를 반영하여 "에이전트 컴퓨터"라는 새로운 디바이스 카테고리를 만들었습니다. NVIDIA는 기업 환경에 정책 기반 안전장치를 추가하는 오픈 소스 보안 및 개인정보 보호 계층인 NemoClaw를 발표했습니다. 모두가 에이전트의 가능성에 대해 이야기하고 있지만, 로컬 시스템에서 유능한 에이전트형 AI를 원활하게 실행하는 데 필요한 요소에 대해서는 상대적으로 관심이 적습니다.
이는 에이전트 기반 워크로드가 요구 수준을 높이기 때문에 중요합니다. 에이전트 기반 워크로드는 단순히 하나의 질문에 답하는 것 이상을 수행합니다. 계획을 수립하고, 도구를 사용하며, 시간 경과에 따른 상태를 유지하고, 여러 단계를 거쳐 작업합니다. 이러한 유형의 작업에서는 모델 품질이 더욱 중요해지며, 이는 개발자들이 더 크고 기능이 뛰어난 모델을 개발하도록 유도하는 경우가 많습니다.
로컬 에이전트형 AI가 중요한 이유
달리기를 해야 하는 이유 일체 포함 로컬 에이전트 배포는 간단합니다. 로컬 배포를 통해 민감한 데이터를 디바이스에 안전하게 보관하고, 사용량에 따라 증가하는 클라우드 추론 비용을 절감하며, 대화형 워크로드의 지연 시간을 줄이고, 개발자가 모델과 그 동작을 더욱 효과적으로 제어할 수 있습니다. 독점 데이터를 처리하는 기업이나 상시 접속 가능한 에이전트 환경을 구축하는 OEM에게 적합합니다., 지역 추론 이는 단순한 선호 사항이 아니라 필수 요건인 경우가 많습니다.
문제는 많은 개발자들이 여전히 강력한 에이전트형 AI를 구현하기 위해 클라우드에 의존한다는 점인데, 그 이유는 간단합니다. 클라우드에서 더 강력한 모델을 실행하기가 더 쉽기 때문입니다.
많은 로컬 시스템에서 병목 현상은 단순히 연산 능력 때문만은 아닙니다. 메모리도 문제입니다. GPU VRAM 용량이 제한적이기 때문입니다. 시스템 DRAM 또는 통합 메모리가 제한적입니다. 메모리가 부족해지면 로컬 배포는 종종 더 작은 모델, 더 엄격한 제한 또는 더 공격적인 양자화로 되돌아갑니다.
그러한 절충은 모델 적합성을 향상시킬 수 있지만, 다단계 추론, 도구 사용 및 장시간 실행되는 작업에서 신뢰성을 저하시킬 수도 있습니다. 다시 말해, 로컬 에이전트형 AI는 작은 모델이 이상적이어서가 아니라 메모리 제약으로 인해 어쩔 수 없이 작은 모델을 사용하는 경우가 많습니다.
에이전트 기반 작업 부하를 더 어렵게 만드는 요인은 무엇일까요?
AI 에이전트는 단순한 챗봇 그 이상입니다. 단순히 한 가지 질문에 답하고 끝내는 것이 아니라, 시간이 지남에 따라 상태를 유지하고, 도구를 사용하고, 외부 시스템을 확인하고, 사용자를 대신하여 조치를 취할 수 있습니다.
그렇게 하면 메모리 문제가 달라집니다.
대부분의 챗봇 상호작용은 상담원 워크플로에 비해 상대적으로 짧은 시간 동안만 지속됩니다. 하지만 상담원은 다릅니다. 상담원은 지속적인 세션 상태를 유지하고, 긴 컨텍스트 창을 관리하며, 시간에 따라 변화하는 데이터 소스를 모니터링하고, 여러 도구를 동시에 조율합니다. 즉, 상담원은 더 오랜 시간 동안 더 많은 상태 정보를 유지해야 하는 경우가 많습니다.
더 복잡한 워크플로우를 구축하는 개발자의 경우, 에이전트가 하나만으로는 부족할 수 있습니다. 저장소에 연결된 코딩 에이전트, 데이터 소스를 모니터링하는 연구 에이전트, 장문의 컨텍스트를 관리하는 글쓰기 에이전트는 각각 고유한 세션 상태와 도구를 가지고 있어 메모리 요구량이 빠르게 증가합니다.
로컬 하드웨어가 메모리 한계에 도달했습니다.
4비트 양자화를 사용하는 대규모 로컬 모델은 가중치 저장에만 수십 기가바이트의 용량이 필요할 수 있습니다. 고성능 소비자용 GPU는 최대 24GB의 VRAM을 탑재하고 있습니다. 여기에 키-값 캐시, 런타임 오버헤드, 에이전트 상태 등을 고려하기 전에도 계산은 이미 복잡해집니다.
이것이 바로 로컬 에이전트형 AI가 종종 더 작은 모델로 발전하는 이유입니다. 문제는 모델 실행 가능 여부만이 아닙니다. 더 강력한 모델이 실제 클라이언트 하드웨어에서 지속적이고 도구를 사용하는 다단계 워크로드를 안정적으로 지원할 수 있을 만큼 충분히 원활하게 실행될 수 있는지 여부입니다.
해결책이 없다면 개발자와 OEM은 어려운 선택에 직면하게 됩니다. 컨텍스트를 축소하여 일관성을 잃거나, 데이터가 속도가 느린 계층으로 넘어갈 때 발생하는 지연 시간 급증을 감수하거나, 많은 사용자가 시장에서 제외될 정도로 비싼 고용량 메모리 GPU를 요구해야 합니다. 에이전트 PC가 주류로 자리 잡으려면 이러한 선택은 어느 것도 이상적이지 않습니다.
Phison의 Pascari aiDAPTIV™가 AI 메모리를 확장하는 방법
aiDAPTIV는 GPU 메모리, 시스템 DRAM 및 기타 메모리 영역에 걸쳐 효과적인 AI 메모리를 확장함으로써 이러한 과제를 해결합니다. 플래시 메모리, 이를 통해 개발자가 각 계층을 수동으로 관리할 필요 없이 더 큰 모델을 보다 실용적인 시스템에서 실행할 수 있도록 메모리 계층 구조를 생성합니다.
자주 사용되는 데이터는 VRAM에 저장됩니다. 재사용 빈도가 높은 데이터는 DRAM에 저장되어 빠른 재사용이 가능합니다. 사용 빈도가 낮은 데이터는 즉시 폐기하는 대신 aiDAPTIV 캐시 메모리 SSD로 계층화될 수 있습니다. 이는 지연 시간 문제를 완전히 해결하지는 못하지만, 기존 방식으로는 시스템 성능 저하를 초래할 수 있는 대규모 및 장시간 실행 에이전트 워크로드를 시스템에서 효율적으로 처리할 수 있도록 해줍니다. 메모리 한계에 훨씬 더 빨리 도달합니다.
aiDAPTIV가 더 큰 MoE 모델을 로컬에서 실행하는 방법
에서 전문가 혼합 모델, 각 토큰에 대해 전문가의 일부만 활성화됩니다. aiDAPTIV는 활성화되었거나 최근에 사용된 전문가를 컴퓨팅 리소스에 더 가깝게 유지하는 반면, 활동이 적은 전문가는 비용이 저렴한 메모리로 계층화할 수 있도록 지원합니다.
라우터는 현재 토큰에 필요한 전문가를 선택합니다. 활성 전문가는 즉시 실행을 위해 GPU 메모리에 유지됩니다. 최근에 사용된 전문가는 빠른 재사용을 위해 시스템 DRAM에 남아 있을 수 있습니다. 사용 빈도가 낮은 전문가는 모델을 더 작은 구성으로 강제로 낮추는 대신 aiDAPTIV 캐시 메모리로 계층화될 수 있습니다. 이러한 전문가 중 하나가 다시 필요할 때 aiDAPTIV는 더 빠른 계층으로 전문가를 다시 가져오는 데 도움을 줍니다.
aiDAPTIV의 동적 MoE 오프로딩은 llama.cpp와 통합되어 표준 추론 API 엔드포인트를 통해 이 기능을 사용할 수 있게 합니다.
GTC 2026: 노트북에서 120B 모델 실행하기
GTC 2026에서, Phison은 NVIDIA® GeForce RTX™ 5090 GPU, 24GB VRAM, 64GB 시스템 DRAM을 탑재한 Acer 노트북에서 간단한 OpenClaw 앱을 시연했습니다. aiDAPTIV, 해당 시스템은 MoE 전문가 오프로딩을 사용하여 유효 메모리를 확장하고 초당 약 15개의 토큰을 처리하며 gpt-oss-120B를 로컬에서 실행했습니다. OpenAI에 따르면 gpt-oss-120B를 네이티브로 실행하려면 80GB GPU 하나가 필요하며, 이는 데모 시스템에서 사용 가능한 VRAM의 세 배가 넘습니다. aiDAPTIV는 바로 이러한 트레이드오프를 해결합니다. 로컬 에이전트 AI가 더 작은 모델에 만족하도록 강요하는 대신, 더 크고 성능이 뛰어난 모델이 실제 클라이언트 하드웨어에서 실행될 수 있도록 지원합니다.
참고: OpenAI의 모델 카드에는 단일 GPU 배포 시 80GB의 메모리가 명시되어 있습니다. 데모 처리량은 약 15 tok/s였으며, KV 캐시 재사용을 활성화했을 때는 약 5~6 tok/s였습니다.
이것이 기기 제조업체에 의미하는 바는 무엇일까요?
오늘날 에이전트 PC를 구축하는 OEM 업체들은 어려운 선택에 직면해 있습니다. 더 많은 에이전트 워크로드를 처리할 수 있도록 충분한 메모리를 갖춘 GPU를 사양에 포함시키되, 비용이 증가하고 공략 가능한 시장이 제한되는 방식을 택하거나, 메모리 용량을 제한하여 성능을 저하시키는 방식을 택해야 합니다. 어느 쪽도 이상적인 제품 구성은 아닙니다.
aiDAPTIV는 이러한 상황을 바꿔놓습니다. 중간급 또는 메모리 용량이 제한된 클라이언트 시스템에 고속 DRAM과 aiDAPTIV 캐시 메모리를 결합하면 유효 메모리 용량을 확장하여 훨씬 더 높은 메모리 용량의 GPU 없이도 더 큰 에이전트 워크로드를 실용적으로 처리할 수 있습니다.
이는 특히 노트북이나 메모리 용량이 작은 클라이언트 시스템에서 중요합니다. 내장 GPU와 클라이언트 GPU의 성능이 향상됨에 따라 메모리는 여전히 로컬에서 고성능 에이전트 워크로드를 실행하는 데 주요 장애물 중 하나로 남아 있습니다. 지능형 메모리 계층화는 메모리 용량이 작고 비용이 저렴한 시스템에서도 더 오래 실행되고 성능이 향상된 에이전트를 실용화할 수 있도록 지원하며, 그렇지 않을 경우 훨씬 더 빨리 메모리 한계에 도달하게 됩니다.
aiDAPTIV가 채우는 공백
에이전트 기반 AI로의 전환은 기대감 이면에 숨겨진 실질적인 문제를 드러냅니다. 더 강력한 로컬 에이전트를 위해서는 더 강력한 모델이 필요하고, 강력한 모델에는 더 많은 메모리가 필요합니다. 이러한 메모리 탄력성 계층은 로컬 AI 스택에서 여전히 실질적인 약점으로 남아 있습니다. 이것이 바로 문제입니다. aiDAPTIV 이 제품은 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다.
Phison과 함께 일하세요
AI 메모리는 로컬 에이전트 AI의 병목 현상이 되는 경우가 많습니다. 문의하기 aiDAPTIV가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.
자주 묻는 질문(FAQ) :
에이전트형 AI란 무엇이며, 기존 AI 모델과 어떻게 다른가요?
에이전트형 AI는 단일 응답 상호작용을 넘어선 시스템을 의미합니다. 이러한 에이전트는 작업을 계획하고, 외부 도구를 사용하며, 유지하다 세션 간 메모리를 유지하고 여러 단계로 이루어진 워크플로우를 실행합니다. 기존 챗봇과 달리, 이들은 필요하다 지속적인 상태와 더 긴 컨텍스트 처리를 통해 두 가지 모두 향상됩니다. 계산하다 그리고 메모리 요구 사항.
로컬 AI 배포에서 메모리가 주요 병목 현상이 되는 이유는 무엇일까요?
로컬 시스템은 GPU VRAM과 시스템 DRAM 용량에 제약을 받습니다. 고급 모델은 가중치 저장에만 수십 기가바이트의 메모리가 필요하며, 키-값 캐시나 에이전트 상태 저장과 같은 런타임 오버헤드는 포함되지 않습니다. 메모리가 부족할 경우 개발자는 모델 크기나 성능을 줄여야 하므로 실제 사용성이 제한됩니다.
기업들이 AI를 클라우드 대신 로컬에서 실행하는 것을 선호하는 이유는 무엇일까요?
로컬 AI 배포는 데이터 주권을 보장하고 추론 지연 시간을 줄입니다., 제거한다 클라우드 관련 반복 비용을 절감하고 모델 동작을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 독점 데이터를 처리하는 기업 IT 환경에서는 로컬 추론이 규정 준수 및 보안 요구 사항인 경우가 많습니다.
에이전트 기반 워크로드는 표준 추론에 비해 어떤 어려움을 야기합니까?
에이전트 기반 워크로드는 세션 상태, 도구 오케스트레이션 및 장기 컨텍스트 유지를 위해 지속적인 메모리 할당을 필요로 합니다. 여러 개의 동시 에이전트는 메모리 수요를 증폭시켜 최적화 없이는 기존 하드웨어 구성으로는 충분하지 않게 만듭니다.
에이전트형 AI에 더 큰 모델이 필요한 이유는 무엇입니까?
더 큰 모델 일반적으로 제공합니다 추론, 계획 및 도구 사용 능력이 향상됩니다. 이러한 속성은 안정적인 다단계 워크플로에 필수적입니다. 그러나 이러한 기능에 필요한 메모리 용량이 상당합니다. 그들을 어려운 표준 클라이언트 하드웨어에 배포할 수 있습니다.
Phison aiDAPTIV™는 로컬 AI 성능을 어떻게 향상시키나요?
aiDAPTIV 이 기술은 GPU VRAM, 시스템 DRAM 및 SSD 기반 캐시에 워크로드를 동적으로 분산하는 계층적 메모리 아키텍처를 도입합니다. 이 접근 방식을 통해 수동 데이터 관리 없이 유효 메모리 용량을 확장하여 제약이 있는 시스템에서도 대규모 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다.
전문가 혼합 모델(MoE)에서 aiDAPTIV는 어떤 역할을 하나요?
aiDAPTIV 최적화합니다 교육부 활성 상태의 전문가 데이터는 VRAM에, 최근 사용된 전문가 데이터는 DRAM에, 사용 빈도가 낮은 전문가 데이터는 SSD 캐시에 유지함으로써 효율적인 실행을 보장합니다. 이러한 동적 계층화는 필수적인 구성 요소만 사용하도록 합니다. 유지하다 고속 메모리를 사용하여 모델 크기를 줄이지 않고 효율성을 향상시킵니다.
aiDAPTIV는 어떻게 소비자용 하드웨어에서 대규모 모델 배포를 가능하게 합니까?
비활성 모델 구성 요소를 비용이 저렴한 메모리 계층으로 오프로드함으로써, aiDAPTIV 제한된 VRAM을 가진 시스템에서도 기존에는 고성능 GPU가 필요했던 모델을 실행할 수 있게 해줍니다. 이는 로컬 AI 배포를 위한 하드웨어 장벽을 크게 낮춰줍니다.
GTC 2026에서 aiDAPTIV를 사용하여 무엇을 시연했습니까?
피손 24GB GPU가 장착된 노트북에서 120B 파라미터 모델을 로컬로 실행하는 것을 시연했습니다. 이 시스템은 초당 약 15개의 토큰을 처리했습니다. aiDAPTIV의 메모리 계층화 및 교육부 하역, 대규모 모델이 가능하다는 것을 입증 작동하다 실제 하드웨어에서.
aiDAPTIV는 OEM 및 엔터프라이즈 시스템 구축업체에 어떤 이점을 제공합니까?
aiDAPTIV OEM 업체들이 값비싼 GPU 메모리를 과도하게 할당하지 않고도 AI 지원 시스템을 설계할 수 있도록 지원합니다. 확장 가능하고 지연 시간이 짧으며 AI에 최적화된 아키텍처를 지원하여 비용 효율적인 장치에서 엔터프라이즈급 에이전트 기반 AI 성능을 제공할 수 있도록 합니다.
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