VRAM 부족? 이젠 걱정 끝! NVIDIA가 AI 돌리는 법 바꿨다

 “VRAM 부족해서 AI 이미지 못 돌린다?” 이제는 옛말! NVIDIA의 최신 기술로 해결!

AI 이미지 생성에 관심 있는 분들이라면 꼭 알아야 할 희소식이 있습니다. 바로 NVIDIA가 공개한 “VRAM 사용량을 확 줄여주는 기술”입니다.

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🖼️ 이미지 생성 AI가 왜 이렇게 무거울까요?

요즘 유행하는 이미지 생성 AI, 예를 들면 Stable Diffusion 같은 모델들, 진짜 그림처럼 이미지를 뚝딱 만들어내죠. 그런데 문제는…

“돌릴 수가 없어… 그래픽카드 메모리가 모자라서…”

예를 들어 Stable Diffusion 3.5 Large 모델은 무려 18GB 이상의 VRAM이 필요합니다. 이 정도면 일반 소비자용 그래픽카드로는 구동이 어려운 수준이에요. 😢

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🎉 NVIDIA가 해냈다! VRAM을 11GB까지 낮추는 마법!

그런데!
NVIDIA가 Stability AI와 협업해, 같은 모델을 단 11GB VRAM으로도 돌릴 수 있게 만들었다고 합니다.
무려 40% 절감!?
이제는 10~12GB VRAM이 달린 비교적 저렴한 그래픽카드로도 Stable Diffusion 3.5를 돌릴 수 있게 되었다고 하네요.

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🧠 어떻게 가능했을까? 핵심은 ‘양자화’라는 기술!

NVIDIA가 사용한 기술의 핵심은 바로 양자화(Quantization)입니다.
쉽게 말하면 “계산을 덜 정밀하게 해서, 가볍게 만드는 것”이에요.

원래 AI 모델은 32비트 숫자(FP32)로 복잡하게 계산하는데,이걸 8비트짜리 숫자(INT8이나 FP8)로 바꿔서 계산하면
👉 속도는 빨라지고
👉 메모리도 덜 차지하고
👉 전기까지 아낄 수 있는 거죠!

그런데 이렇게 단순화해도 결과물 품질은 거의 차이가 없다고 합니다.

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🚀 성능은 더 빨라지고, 그래픽카드는 더 싸게

이 양자화를 적용한 결과:

• Stable Diffusion 3.5 Large → 2.3배 빠름
• Stable Diffusion 3.5 Medium → 1.7배 빠름
• VRAM 요구량 → 11GB로 감소

이제 수십만 원짜리 하이엔드 GPU 없어도 됩니다.
5만 원대 보급형 그래픽카드로도 충분히 가능하다고 하는데 과연그럴까요?ㅎㅎ

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📦 어디서 사용할 수 있을까?

NVIDIA는 이 최적화된 모델을 Hugging Face에 공개했고,
곧 ‘NIM’이라는 이름의 AI 서비스 형태로도 제공할 예정입니다.
개발자든 디자이너든, 이걸 불러다 쓰기만 하면 되니까 훨씬 편해질것 같습니다.

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📘 용어정리

VRAM	그래픽카드 전용 메모리. 이미지 처리할 때 필요
Stable Diffusion	유명한 AI 이미지 생성 모델
양자화 (Quantization)	숫자를 단순하게 바꿔서 계산을 가볍게 만드는 기술
FP32 / FP8 / INT8	숫자의 정밀도 표현 방식. FP32는 무겁고, FP8이나 INT8은 가볍고 빠름
TensorRT	NVIDIA가 만든 AI 모델 최적화 도구
Tensor 코어	딥러닝 계산을 빠르게 도와주는 GPU 안의 특수 장치
Hugging Face	AI 모델들이 모여있는 오픈소스 플랫폼
NIM	NVIDIA Inference Microservices. AI 모델을 쉽게 쓸 수 있게 만든 서비스

 

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✨ 마무리하며…

이 기술 덕분에, 이제는 고사양 장비 없이도 멋진 AI 이미지를 만들어 볼 수 있게 되는걸까요?

 

참고

https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-gtc-paris-tensorrt-rtx-nim-microservices/