“무려 27B 파라미터 모델이 3090에서도 돌아간다고?” – Gemma 3 QAT로 바뀌는 AI 모델의 미래

 

대형 AI 모델은 이제 더 이상 슈퍼컴퓨터나 고가의 서버 전용 기술이 아닙니다. 구글이 최근 공개한 Gemma 3 모델은 이미 최첨단 성능을 입증했지만, 이번에는 Quantization-Aware Training(QAT) 기술을 적용해 일반 소비자용 GPU에서도 실행 가능하도록 진화했습니다.

만약 여러분이 "최신 AI 모델 써보고 싶은데, 내 그래픽카드로는 무리겠지…" 라고 생각했다면, 이 블로그에서 그 고민을 시원하게 해결해드리겠습니다.

이 글에서는 다음과 같은 내용을 확인할 수 있습니다:

• Gemma 3 모델이 어떤 AI 모델인지
• Quantization과 QAT 기술이 무엇이며, 왜 중요한지
• 실제로 VRAM 사용량이 얼마나 줄어드는지
• 여러분의 PC나 노트북에서 직접 Gemma 3를 돌릴 수 있는지

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🧠 Gemma 3란 무엇인가?

Gemma 3는 구글이 개발한 최신 오픈 소스 AI 언어 모델로, BF16 정밀도 기준으로 업계 최고 수준의 성능을 자랑합니다.
특히 Gemma 3 27B 모델은 단일 NVIDIA H100 GPU에서도 구동 가능할 만큼 최적화된 구조를 가지고 있습니다.

하지만 대부분의 개인 유저에겐 H100은 너무 비쌉니다. 그래서 구글은 접근성을 높이기 위해 QAT 기반 경량화 모델을 새롭게 출시했습니다.

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📉 왜 Quantization이 필요한가?

AI 모델이 크면 클수록 필요한 VRAM도 커집니다. 일반적인 BF16 형식의 경우, 아래와 같은 VRAM이 필요합니다:

• Gemma 3 27B: 54GB
• Gemma 3 12B: 24GB
• Gemma 3 4B: 8GB
• Gemma 3 1B: 2GB

문제는 대부분의 일반 PC는 이만큼의 VRAM을 제공하지 않는다는 것. 이를 해결하기 위해 사용하는 기술이 바로 Quantization입니다.

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⚙️ Quantization-Aware Training(QAT)이란?

Quantization이란 모델 내부 숫자의 정밀도를 낮추는 기술입니다.
예를 들어, BF16(16bit) 대신 int4(4bit) 를 사용하면 4배 더 적은 메모리로 모델을 구동할 수 있습니다.

하지만 문제는 성능 저하입니다.
그래서 구글은 이 문제를 해결하기 위해 QAT를 적용했습니다.

💡 QAT의 핵심:

• 훈련 단계에서부터 저정밀 연산을 시뮬레이션
• 정확도를 유지하면서도 경량화 가능
• Q4_0 포맷으로 Ollama, llama.cpp, MLX 등에서 쉽게 사용 가능

실제로 구글은 QAT 적용 후 perplexity(문장 예측 정확도) 하락을 54% 감소시키는 데 성공했습니다.

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🧪 실사용 VRAM 비교: 얼마나 줄었을까?

정량적으로 살펴보면, 아래와 같은 VRAM 절감이 이뤄졌습니다:

모델	BF16 VRAM	int4 VRAM
Gemma 3 27B	54GB →	14.1GB
Gemma 3 12B	24GB →	6.6GB
Gemma 3 4B	8GB →	2.6GB
Gemma 3 1B	2GB →	0.5GB

이제는 RTX 3090 (24GB VRAM)에서도 27B 모델을 무리 없이 구동할 수 있으며, RTX 4060 랩탑 GPU(8GB VRAM)에서도 12B 모델 실행이 가능합니다. 더 작은 모델은 심지어 스마트폰 수준의 기기에서도 가능성이 열려있습니다.

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기술이 일상이 되는 순간

이번 Gemma 3 QAT의 등장은 단순한 모델 최적화가 아닙니다.
**“대형 AI 모델은 서버에서만 가능하다”**는 고정관념을 깨는 전환점이죠.

개발자, 연구자, AI 스타트업 모두 더 저렴한 비용으로 실험과 배포를 할 수 있으며,
나아가 개인 사용자도 자신의 PC에서 최첨단 AI를 체험할 수 있게 됐습니다.

https://developers.googleblog.com/en/gemma-3-quantized-aware-trained-state-of-the-art-ai-to-consumer-gpus/

Gemma 3 QAT Models: Bringing state-of-the-Art AI to consumer GPUs- Google Developers Blog