[HW #준비] DeepSeek r1 설치용 맥미니/스튜디오 클러스터 구성비교
최근 정부에서 DeepSeek 온라인 서비스 접속을 막았습니다. 이유는 사용자의 정보를 과하게 수집해 간다는 이유입니다. 그런 위험한 서비스를 사용하는 것은... 이미 중국 사이트라 찝찝했지만... 무조건 반대일 수 밖에 없습니다. 그렇다고 deepseek 가 문제인 것은 아닙니다. 로컬에 설치해서 사용하면 어떨까? 독립 머신으로 로컬 설치는 성능상 여전히 문제가 있습니다.
다음은 DeepSeek R1(671B 원본 모델)을 로컬에서 구동하기 위한 클러스터 구성 방안을 맥미니 클러스터와 맥스튜디오 클러스터로 나눠 비교·정리한 내용입니다.
1. 클러스터 구성 스펙 및 필요 대수
A. 맥미니 클러스터
• 개별 스펙:
– 모델: M4 Pro 기반, 64GB 통합 메모리, 1TB SSD
• 필요 대수:
– 전체 671B 모델을 메모리에 올리려면 약 350GB 이상의 메모리가 필요하므로, 64GB×6대 = 384GB 정도로 6대가 필요
• 저장장치:
– 각 노드에 1TB SSD면 충분 (모델 파일 분산 저장 시 대략 50~70GB 사용 예상)
B. 맥스튜디오 클러스터
• 개별 스펙:
– 모델: M4 Pro/Max 기반, 64GB 통합 메모리, 1TB SSD (맥스튜디오는 단일 기기 성능이 월등히 높음)
• 필요 대수:
– 고성능과 높은 메모리 대역폭 덕분에 노드 수를 줄일 수 있으므로, 약 3대 정도로 구성해도 충분 (예: 3대 × 64GB = 192GB 이상의 메모리를 제공하며, 분산 처리 시 노드 당 역할 분담과 네트워크 오버헤드가 적어 효율적으로 작동)
• 저장장치:
– 각 노드에 1TB SSD면 여유 공간 확보 가능
2. 예상 가격 비교
맥미니 클러스터
• 개당 가격: 약 3,740,000원 (M4 Pro 64GB/1TB 모델 기준)
• 총 비용: 6대 × 3,740,000원 ≒ 22,440,000원
맥스튜디오 클러스터
• 개당 가격: 약 7,000,000원 ~ 8,000,000원 (동일 스펙(64GB/1TB) 기준)
• 총 비용: 3대 × 7,000,000원 ~ 8,000,000원 ≒ 21,000,000원 ~ 24,000,000원
두 구성 모두 대략 2,200만원 내외의 비용이 들며, 실제 할인 및 구매처에 따라 약간의 차이가 있을 수 있습니다.
3. 성능 비교 및 평점 (10점 만점 기준)
맥미니 클러스터
• 단일 노드 성능: 보통의 M4 Pro 기반 맥미니는 맥스튜디오에 비해 성능이 낮음
• 분산 처리 효율: 노드 수가 많아 통신 및 오버헤드가 발생할 가능성이 있음
• 평점:
– 단일 노드 성능: 7/10
– 클러스터 확장성 및 유연성: 8/10
– 전체 관리 편의성: 7/10
맥스튜디오 클러스터
• 단일 노드 성능: M4 Pro/Max 칩셋 탑재로 매우 우수하며, 높은 메모리 대역폭과 GPU 성능 제공
• 분산 처리 효율: 노드 수가 적어 네트워크 오버헤드가 적고, 단일 노드 성능이 높아 전체 성능이 안정적
• 평점:
– 단일 노드 성능: 9/10
– 클러스터 효율성: 9/10
– 전체 관리 편의성: 9/10
4. 각 클러스터 구성의 장단점
맥미니 클러스터
• 장점:
– 개당 비용이 낮아 초기 투자 비용 부담이 상대적으로 적음
– 유연하게 노드 수를 늘릴 수 있어 필요에 따라 확장이 용이함
• 단점:
– 단일 기기당 성능이 다소 낮고, 6대의 노드를 동시에 관리해야 하므로 네트워크 오버헤드 및 관리 복잡도가 증가함
– 분산 처리로 인한 지연 및 안정성 문제가 발생할 가능성이 있음
맥스튜디오 클러스터
• 장점:
– 단일 기기의 처리 능력과 메모리 대역폭이 매우 높아, 복잡한 대규모 추론 작업에 유리함
– 노드 수가 적어 클러스터 간 통신 및 관리가 용이함
• 단점:
– 개당 가격이 높아 초기 비용은 다소 크지만, 전체 노드 수가 적어 총 비용은 맥미니 클러스터와 비슷함
– 한 대에 문제가 생길 경우 클러스터 전체에 미치는 영향이 상대적으로 클 수 있음
5. 최종 선택 및 추천
추천:
• 고성능 및 안정성을 최우선으로 한다면 → 맥스튜디오 클러스터
– 단일 노드의 처리능력이 매우 뛰어나고, 클러스터 내 통신 오버헤드가 적어 복잡한 추론 작업이나 대규모 모델 운영 시 더 우수한 성능을 기대할 수 있습니다.
• 예산 부담이 더 낮거나 유연한 확장을 원한다면 → 맥미니 클러스터
– 초기 단가가 낮아 노드 추가가 자유롭고, 필요에 따라 확장할 수 있지만, 분산 처리 효율과 관리 측면에서 다소 불리할 수 있습니다.
결론:
동일한 총 예산(약 2,200만원 내외) 내에서 보다 높은 단일 성능과 관리 효율, 낮은 네트워크 오버헤드를 고려하면 맥스튜디오 클러스터가 전반적으로 더 나은 선택으로 보입니다. 특히, 복잡한 AI 추론 작업이나 대규모 모델 운영 시 안정성과 속도 면에서 유리하므로, 장기적으로 보았을 때 투자 대비 효율이 높을 것으로 판단됩니다.