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"24GB 그래픽카드" 검색 결과 5건
![[RTX 5090 32GB] 코딩 AI Flint 40B를 내 PC에서 돌리면, 초당 231토큰에 파이썬 8문제 중 7문제를 풀었다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/a2af1ca88c8a_thumb.jpg)
RTX 5090 32GB
Recursive SI의 공개 코딩 모델 Flint 40B를 RTX 5090 32GB의 Unsloth Studio에서 Q4와 공식 NVFP4로 쟀습니다. 초당 230.9토큰, VRAM 30.4GB, 파이썬 8문제 중 7문제를 풀었고, 생각은 끌 수 없었으며 37만 8천 원을 3만 7,800원으로 읽었습니다.
로컬 AI 시작하기
로컬 AI는 모델을 내 PC의 그래픽카드에서 돌리는 것입니다. 필요한 것 세 가지와 VRAM 확인하는 법을 정리하고, RTX 5060 Ti 16GB와 RTX 5090 32GB에서 직접 잰 속도와 VRAM을 한 표로 모았습니다. 가이드 일곱 편의 첫 편입니다.
![[RTX 5090 32GB] 로컬 AI로 한국어 영상 만들기, LTX-2.5는 5초 영상을 20초에 만들었고 대사도 또렷했다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/58f7df105069_thumb.jpg)
RTX 5090 32GB
영상 생성 모델 LTX-2.5를 RTX 5090에서 ComfyUI로 돌렸습니다. 소리가 든 5초 영상(1280×704)이 약 20초, 풀HD는 50.5초, VRAM은 31.2GB였습니다. 한국어 대사와 한국에서 써도 되는 라이선스도 정리했습니다.
![[RTX 5090 32GB] Qwen-Image-2.1 이미지 한 장에 몇 초 걸릴까, Unsloth Studio 기본 설정으로 7.6초였다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/3cf03209eecd_thumb.jpg)
RTX 5090 32GB
Qwen-Image-2.1을 RTX 5090에서 Unsloth Studio 기본 설정으로 돌렸습니다. 1024×1024 한 장 7.6초, VRAM 21.0GB, 받은 파일 17.2GB였습니다. 한글 글자 정확도와 연구·평가용 라이선스도 정리했습니다.
![[RTX 5090 32GB] 24GB 그래픽카드로 Meta Muse Glimmer 돌아갈까, 최대 컨텍스트에서도 19.2GB였다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/b42887ad9aaa_thumb_card86.jpg)
RTX 5090 32GB
Meta가 공개한 약 300억 파라미터 모델 Muse Glimmer를 RTX 5090의 LM Studio 기본 설정으로 재 봤습니다. 컨텍스트를 16배 늘려도 VRAM은 17.5GB에서 19.2GB로 1.7GB만 늘었고, 기본 설정에서 27번 모두 답했습니다. 속도, 생각 단계, 한국어 품질, 이미지 입력까지 정리했습니다.