최근 애플이 발표한 맥 스튜디오가 또 논쟁에 섰습니다. LLM 머신으로 경쟁성을 평가 받고 있어서, 관련 내용을 조사해서 정리해 봅니다.
M4 Max vs M3 Ultra
- CPU 및 GPU 성능: M4 Max 모델은 차세대 CPU 아키텍처로 싱글코어 성능이 크게 향상되었습니다. Geekbench 기준 M4 Max의 싱글코어 점수가 M3 Ultra보다 약 22% 높게 나타나며 (First M3 Ultra benchmarks significantly outpace the M2 Ultra), 일반 작업에서는 M4 Max 쪽이 빠릿합니다. 반면 M3 Ultra는 이전 세대 아키텍처이지만 코어 수가 두 배여서 멀티스레드 성능은 M4 Max보다 약 8% 앞섭니다 (First M3 Ultra benchmarks significantly outpace the M2 Ultra) (First M3 Ultra benchmarks significantly outpace the M2 Ultra). GPU는 M3 Ultra가 80코어로 M4 Max(40코어)의 두 배이며, 실제 Metal 벤치마크 점수도 M3 Ultra가 ~259,668점, M4 Max가 ~187,460점으로 약 38% 높습니다 (M3 Ultra Chip's Massive 80-Core Graphics Performance Revealed in Benchmark Result - MacRumors). 즉 그래픽 작업이나 병렬 연산에서는 M3 Ultra 쪽이 유리하지만, M4 Max도 최신 GPU 아키텍처로 전세대 대비 향상되어 있습니다 (M3 Ultra의 GPU는 M2 Ultra 대비 16% 향상 (M3 Ultra Chip's Massive 80-Core Graphics Performance Revealed in Benchmark Result - MacRumors)). 실사용 시 일반적인 단일 쓰레드 작업이나 경량 작업은 M4 Max 구성이 더 빠르고, 무거운 병렬 작업이나 GPU 연산은 M3 Ultra 구성이 더 뛰어납니다.
- RAM 및 저장 용량: 두 모델 모두 통합 메모리(Unified Memory) 구조를 사용하지만 최대 용량에 큰 차이가 있습니다. M3 Ultra 모델은 세계 최초로 512GB까지 통합 메모리를 구성할 수 있어 초거대 모델까지 메모리에 올릴 수 있습니다 (Apple reveals M3 Ultra, taking Apple silicon to a new extreme - Apple). 반면 M4 Max는 단일 칩 한계로 최대 128GB까지 지원합니다 (Which MacBook Pro Configuration is Right for You? | B&H eXplora). M3 Ultra의 메모리 대역폭은 두 칩 결합으로 800GB/s를 넘는데 (Apple reveals M3 Ultra, taking Apple silicon to a new extreme - Apple) (Apple reveals M3 Ultra, taking Apple silicon to a new extreme - Apple), M4 Max는 약 400GB/s 수준으로 추정됩니다. 저장장치는 둘 다 최대 8TB SSD까지 선택 가능하며, 두 모델 모두 고속 내부 SSD 성능은 동일합니다.
- 발열 및 전력 소비: 두 Mac Studio 모두 효율성이 뛰어나지만, M3 Ultra는 듀얼 칩 구성으로 발열과 소비전력이 더 높습니다. 추정 TDP는 M4 Max가 ~80W 수준, M3 Ultra는 ~156W에 이르며 (Apple M3 Ultra: everything we know about Apple's next superchip | TechRadar), 풀로드 시 M3 Ultra 쪽이 더 많은 전력을 사용합니다. 그럼에도 M3 Ultra는 동급 워크스테이션 대비 여전히 효율적입니다. 냉각 면에서 두 모델 모두 Mac Studio의 우수한 방열 설계로 스로틀링 없이 안정적이며, 다만 장시간 풀로드시 M3 Ultra 모델이 팬 소음이나 열이 더 발생할 수 있습니다. 일상적 부하에서는 M4 Max 모델이 발열 여유가 좀 더 있고 약간 더 조용하게 동작할 수 있습니다.
- 확장성 및 연결 포트: 새 Mac Studio 세대에서 Thunderbolt 5가 도입되어 두 구성 모두 차세대 고속 연결을 제공합니다 (Apple Announces New Mac Studio With M4 Max and M3 Ultra Chips, Thunderbolt 5, and More - MacRumors). 다만 포트 수는 M3 Ultra 모델이 더 많습니다 – M4 Max 구성은 TB5 포트 4개 (후면) + 전면 USB-C 2개인 반면, M3 Ultra 구성은 전면까지 TB5로 총 6개의 TB5 포트를 지원합니다 (Apple Announces New Mac Studio With M4 Max and M3 Ultra Chips, Thunderbolt 5, and More - MacRumors). 이를 통해 M3 Ultra 모델은 동시 출력 디스플레이 수도 최대 8대의 6K 디스플레이로 늘어났습니다 (Apple Announces New Mac Studio With M4 Max and M3 Ultra Chips, Thunderbolt 5, and More - MacRumors) (이전 세대 Ultra의 6대에서 증가). 반면 M4 Max 모델은 물리적 한계로 지원 디스플레이 수가 Ultra만큼 많지는 않지만, 여전히 4~6대 수준의 프로 디스플레이 출력이 가능합니다. 그 외 HDMI (최신 규격), USB-A 2개, 10Gb 이더넷, SD카드 슬롯, 오디오단자 등 입출력은 두 모델에서 동일합니다. 확장성과 포트 면에서는 M3 Ultra 모델이 전문 작업환경에 유리하며, M4 Max 모델은 필요한 범위 내에서 컴팩트하게 제공됩니다.
- 가격 대비 성능: Mac Studio (M3 Ultra)는 최상급 성능과 확장을 제공하지만 가격이 매우 높습니다 (시작가 $3,999, 한화 약 500만원대) (M3 Ultra Chip's Massive 80-Core Graphics Performance Revealed in Benchmark Result - MacRumors). M4 Max 모델은 그 절반 수준 가격($1,999부터)으로 출시되어, 일반 사용자나 가벼운 전문가 작업엔 더 나은 가성비를 보입니다. 실제로 일반적인 앱이나 단일스레드 위주 작업에서는 저렴한 M4 Max 모델이 체감 성능이 더 좋고 (First M3 Ultra benchmarks significantly outpace the M2 Ultra) (First M3 Ultra benchmarks significantly outpace the M2 Ultra), 멀티코어 풀로드를 자주 활용하는 전문 작업(예: 대규모 컴파일, 과학연산 등)이나 방대한 GPU 메모리가 필요한 작업에서만 M3 Ultra의 투자 가치가 드러납니다. 요약하면, 대부분의 프로 사용자에게 M4 Max 구성이 가격 대비 효율적이며, 특수한 초고사양(방대한 메모리, 최대치 GPU 성능)이 필요한 경우에만 M3 Ultra의 비용을 지불하는 것이 합리적입니다 (First M3 Ultra benchmarks significantly outpace the M2 Ultra) (First M3 Ultra benchmarks significantly outpace the M2 Ultra).
DeepSeek / Qwen 모델 기준 최대 AI 추론 성능 분석 (M4 Max vs M3 Ultra)
두 Mac Studio의 하드웨어를 기반으로 대형 언어모델(LLM)의 추론 성능을 살펴보겠습니다. 여기서는 예시로 DeepSeek 및 Qwen 계열 모델(오픈소스 LLM)들의 파라미터 규모별 성능을 비교합니다. (※ 모든 테스트는 모델을 4-bit 양자화하여 GPU 메모리에 적재하는 시나리오 가정)
- 모델 크기별 추론 속도: 일반적으로 모델 파라미터 수가 증가할수록 추론 속도(토큰 생성 속도)가 감소합니다. M3 Ultra는 GPU 코어와 메모리 대역폭이 두 배라서 큰 모델일수록 M4 Max보다 우위를 보입니다. 아래는 대략적인 추론 속도 비교입니다:모델 크기 (양자화) Mac Studio (M4 Max) Mac Studio (M3 Ultra)
주: 상기 수치는 커뮤니티 테스트를 근거로 한 근사치입니다. 예컨대 Mac Studio M4 Max는 70B급 모델(Qwen-72B 등)을 약 10 tokens/s로 생성하며 (M3 Ultra 512GB does 18T/s with Deepseek R1 671B Q4 (DAVE2D REVIEW) : r/LocalLLaMA), M3 Ultra는 두 배에 가까운7B (4-bit) ~60 tokens/s (추론 토큰/초) ~80 tokens/s (토큰/초) 13B (4-bit) ~35 tokens/s ~60 tokens/s 30B (4-bit) ~18 tokens/s ~30 tokens/s 70B (4-bit) ~10 tokens/s (M3 Ultra 512GB does 18T/s with Deepseek R1 671B Q4 (DAVE2D REVIEW) : r/LocalLLaMA) ~20 tokens/s ([Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business 18–20 tokens/s 수준을 기대할 수 있다는 계산이 나오고 있습니다 (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews). 작은 7B13B 모델에서는 M4 Max도 이미 수십 tokens/s 이상 출력이 가능하여 두 구성 간 차이가 크지 않지만, 매우 큰 모델(30B 이상)에서는 M3 Ultra가 최대 2배 가까이 빠른 생성 속도를 보여줍니다. 또한 프롬프트(맥락) 토큰 처리 속도는 대용량 메모리 대역폭에 좌우되는데, M3 Ultra의 메모리 대역폭 덕분에 긴 프롬프트 처리에서도 유리합니다 (예: M3 Ultra 프롬프트 처리 ~60+ tokens/s vs M4 Max ~15 tokens/s 관측 보고 (M3 Ultra 512GB does 18T/s with Deepseek R1 671B Q4 (DAVE2D REVIEW) : r/LocalLLaMA)). 단, 모델 크기가 작아 GPU 연산 부하가 낮을 때는 오히려 CPU 싱글스레드 성능이 높은 M4 Max가 병목을 줄여 7B 등의 극소 모델에서는 근소하게 유리한 경우도 있습니다. 전반적으로 모델이 거대해질수록 M3 Ultra의 상대적 우위가 커지는 양상입니다. - 메모리 사용량 및 최적화: 애플 실리콘의 통합 메모리 구조는 LLM 추론에 강력한 이점을 줍니다. 모델 파라미터를 GPU 전용 VRAM이 아닌 공용 메모리에 최대 수백 GB까지 적재할 수 있어, 초거대 모델도 한 기기에서 실행 가능합니다 (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews) (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews). 예를 들어 M3 Ultra 512GB 모델에는 DeepSeek R1의 6710억 파라미터 모델(양자화)도 메모리에 모두 올려 실행할 수 있었고, 약 18 tokens/s의 속도로 추론이 이루어졌습니다 (M3 Ultra 512GB does 18T/s with Deepseek R1 671B Q4 (DAVE2D REVIEW) : r/LocalLLaMA). 이러한 용량은 현존 어떤 GPU도 단일로 갖추지 못한 수준으로, 애플이 “M3 Ultra를 통해 6천억+ 파라미터의 거대 언어모델을 Mac에서 직접 구동 가능”하다고 강조한 이유입니다 (Apple reveals M3 Ultra, taking Apple silicon to a new extreme - Apple). 다만 모델을 완전히 메모리에 올리더라도 메모리 대역폭이 성능을 좌우하므로, 최상의 성능을 내려면 모델을 가능한 낮은 비트로 quantization하여 GPU 캐시에 최대한 적합시키는 것이 좋습니다. 실제로 70B 모델을 4-bit로 양자화하면 약 35
40GB 정도로 줄어들어 M4 Max (128GB)도 충분히 감당하지만, 8-bit (70B≈7080GB)나 16-bit 모델은 M4 Max에서는 메모리 여유가 적어 일부를 CPU로 오프로드해야 할 수 있습니다. 권장되는 최적화는 대부분의 경우 4-bit 혹은 5-bit 양자화를 통해 속도와 정확도 균형을 맞추는 것입니다. 또한 Apple 실리콘용으로 최적화된 메탈(Metal) 가속 엔진을 사용하는 것이 중요합니다 – 예를 들어 Apple의 MPS backend를 활용하는 llama.cpp 기반 구현은 PyTorch 대비 경량하며, GPU와 CPU를 혼용한 효율적인 메모리 관리로 더 높은 추론 속도를 보여줍니다 (Puget Mobile 17" vs M3 Max MacBook Pro 16" for AI Workflows | Puget Systems) (Puget Mobile 17" vs M3 Max MacBook Pro 16" for AI Workflows | Puget Systems). (PyTorch의 MPS 지원도 개선되고 있지만 여전히 일부 최적화에서는 llama.cpp나 Core ML 변환 등이 유리합니다.) Neural Engine(16/32코어)에 대한 활용은 현재 큰 LLM에는 제한적이지만, 작은 모델이나 부분 연산에 투입하는 연구도 진행되고 있습니다. 요약하면, 통합 메모리+Metal 최적화 조합이 이들 Mac Studio에서 LLM을 실행하기 위한 최적의 세팅이라 할 수 있습니다. - 추론 환경 세팅: 애플 환경에서는 PyTorch (MPS)나 TensorFlow (플러그인)보다는, 앞서 언급한 Metal 가속을 직접 활용하는 경량 프레임워크들이 주로 사용됩니다. 예를 들어 Core ML로 변환된 모델을 실행하면 Neural Engine과 GPU를 활용할 수 있고 메모리 최적화도 자동화되어 편리합니다. Apple은 macOS Sonoma부터 8bit 및 4bit 양자화된 거대 모델을 로드할 수 있는 ML Compute 프레임워크를 제공하고 있어, Swift/Python에서 Core ML 형식으로 모델을 구동하는 것도 하나의 방법입니다. 다만 최신 오픈소스 LLM들은 주로 Python 환경에서 돌아가기 때문에, llama.cpp 기반의 MPS 가속 CLI 도구나 LM Studio, Ollama 같은 Mac용 LLM 런타임이 널리 활용되고 있습니다 (Puget Mobile 17" vs M3 Max MacBook Pro 16" for AI Workflows | Puget Systems) (Puget Mobile 17" vs M3 Max MacBook Pro 16" for AI Workflows | Puget Systems). 이들 툴은 내부적으로 Metal GPU를 직접 활용하여 PyTorch 대비 가벼운 오버헤드로 최적 성능을 내며, CPU 스레드와 GPU 연산을 병렬로 활용해 Apple 실리콘의 모든 자원을 끌어냅니다. 따라서 권장 설정은: ①모델을 4~8bit로 양자화, ②Apple 실리콘에 최적화된 런타임(예: llama.cpp 기반 또는 Core ML 기반) 사용, ③가능한 한 GPU에 모든 모델 파라미터를 적재 (RAM 용량 내)하고 CPU 오프로드 최소화 – 이렇게 요약할 수 있습니다. 특히 Metal 가속은 필수적이며, CUDA가 불가능한 Mac에서 사실상 유일한 GPU 추론 경로입니다.
- 클라우드 GPU 대비 성능: 이러한 Apple 실리콘 기반 추론 성능은 고가의 클라우드 GPU와 견줄 만큼 발전했습니다. 예를 들어 70B 모델 기준으로 보면, M3 Ultra의 추론 속도(~20 tok/s)는 엔비디아 A100 80GB GPU의 실측치(약 22 tok/s)와 근접합니다 (GitHub - XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference: Multiple NVIDIA GPUs or Apple Silicon for Large Language Model Inference?). 즉 하나의 Mac Studio가 수만 달러 상당의 데이터센터급 GPU 한 장과 맞먹는 생성속도를 낼 수 있다는 의미입니다. 물론 엔비디아 H100 같은 최신 GPU는 훨씬 높은 연산량으로 이론상 속도가 높지만, 이들 GPU는 단일 메모리가 80GB 수준에 불과해 초거대 모델을 돌리려면 여러 장을 병렬로 묶어야 합니다. 반면 M3 Ultra는 512GB의 방대한 메모리로 동일 모델을 단독으로 처리할 수 있어, 대용량 모델 운용에 있어 메모리상의 이점이 매우 큽니다 (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews) (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews). 실제로 엔비디아의 최상위 H100 GPU(80GB VRAM, 약 $30,000)는 메모리가 Mac Studio 대비 1/6 수준이라, 많은 경우 모델을 쪼개서 여러 GPU에 분산해야 하고 이는 복잡성과 추가 비용을 유발합니다 (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews) (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews). Mac Studio는 이러한 대규모 메모리를 바탕으로 “한 대의 장비로 끝내는” 간결함을 제공합니다. 다만 순수 연산력에서는 다중 GPU를 동원한 클라우드 인스턴스가 유리하므로, 실시간 대량 트래픽 처리나 훈련(training) 용도로는 여전히 클라우드 HPC가 필요할 수 있습니다. 가격 대비로 보면, M3 Ultra 모델(Mac Studio 최고사양)이 수천만 원대 투자이지만 장기적으로 GPU 클라우드 임대비용을 절감할 수 있고 (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews), 개인 연구자가 현업 수준의 거대 모델을 로컬에서 실험할 수 있게 해준다는 점에서 가성비를 논하기에 새로운 패러다임을 제시합니다. M4 Max 모델의 경우 성능이 절반 수준이지만 가격은 훨씬 저렴하여, 고급형 노트북 GPU + CPU 한 대 분량의 성능을 전력 100W 미만으로 구현한다는 장점이 있습니다. 요약하면, M3 Ultra Mac Studio는 메모리 용량 덕분에 기존 클라우드 GPU 서버를 부분적으로 대체할 수 있고 (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews) (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews), M4 Max 모델은 높은 단일칩 효율로 모바일 워크스테이션급 성능을 제공하여 용도에 따라 선택하면 됩니다.
각종 비교 내용을 표와 그래프로 정리하면 위와 같으며, M4 Max vs M3 Ultra는 “싱글칩 최신 vs 듀얼칩 전세대” 구도로 볼 수 있습니다. M4 Max는 개선된 코어당 성능과 가성비를, M3 Ultra는 압도적인 규모의 자원으로 극한의 성능을 제공합니다. 특히 AI LLM 추론 분야에서는 M3 Ultra의 등장은 메모리 용량 한계를 획기적으로 넓혀(512GB UMA) 연구자와 개발자들에게 새로운 가능성을 열어주고 있다는 점이 핵심입니다 (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews) (Apple Mac Studio can hurt Nvidia’s business | Cybernews).
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