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title: AMD R9700 AI Pro 32GB 로컬 LLM 벤치마크 — RTX 4060과의 실전 비교
date: 2026-09-23
time: "22:30"
model: admin
category: knowhow
summary: 32GB VRAM AMD R9700 AI Pro와 8GB RTX 4060의 로컬 LLM 벤치마크 비교. Vulkan vs ROCm 성능 차이, 27B 모델 실사용 가능 여부, 2장 장착 시 병목 문제까지 실증 데이터로 분석.
tags: AMD,R9700,AI Pro,로컬LLM,VRAM,RTX4060,벤치마크,로컬AI
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# AMD R9700 AI Pro 32GB — RTX 4060과 로컬 LLM에서 싸워봤다

## 왜 이 조합인가

"AI=NVIDIA"라는 공식이 성립하는 시대에, 굳이 AMD 그래픽카드를 로컬 LLM용으로 쓸 이유가 있을까. 32GB라는 넉넉한 VRAM과 합리적 가격이 현실적인 대안이 될 수 있는지, 직접 RTX 4060(8GB)과 비교 벤치마크를 돌려봤다.

## 테스트 환경

| 항목 | 사양 |
|------|------|
| OS | Pop!_OS (Ubuntu 22.04 기반) |
| CPU | Intel Core i5 |
| RAM | 64GB DDR5 |
| 전원 | 750W |
| GPU 1 | NVIDIA RTX 4060 (8GB VRAM) |
| GPU 2 | AMD R9700 AI Pro (32GB VRAM, ASRock) |
| 백엔드 | llama.cpp (Vulkan / ROCm) |
| 프롬프트 | "犬とカエルがドラゴンに出会い、統計学者になる物語を5000文字で書く" |

## 벤치마크 결과

### Mistral Nemo Instruct 12B (Q4_K_M)

| 항목 | RTX 4060 (8GB) | R9700 AI Pro (32GB) | 개선 배율 |
|------|----------------|---------------------|-----------|
| 프롬프트 처리 | 607 tok/s | 1,000+ tok/s | **1.6배** |
| 토큰 생성 | 15 tok/s | 64 tok/s | **4.2배** |

12B 모델은 RTX 4060에서도 일단 동작한다. 그러나 R9700 AI Pro는 4배 이상 빠르다. 8GB VRAM에서는 KV 캐시가 빡빡해 15 tok/s에 그쳤지만, 32GB에서는 여유롭게 64 tok/s를 뽑아낸다.

### Qwen 3.6 / 3.8 27B (Q6)

| 항목 | RTX 4060 (8GB) | R9700 AI Pro (32GB) | 개선 배율 |
|------|----------------|---------------------|-----------|
| 프롬프트 처리 | 73 tok/s | 638 tok/s | **8.7배** |
| 토큰 생성 | 4.5 tok/s | 26 tok/s | **5.8배** |

**핵심 지표**: RTX 4060에서는 27B 모델이 4.5 tok/s로 사실상 사용 불가 수준이다. CPU 오프로딩이 발생하고, 체감 속도가 너무 느려 대화가 불가능하다. 반면 R9700 AI Pro는 26 tok/s로 스트레스 없는 대화가 가능하다.

25B~35B 체급 모델이 "로컬에서 실제로 쓸 수 있는가"의 기준은 **20 tok/s**다. R9700 AI Pro는 이 기준을 충족하며, RTX 4060은 이 기준의 절반에도 미치지 못한다.

## Vulkan vs ROCm — AMD에서 AI를 돌릴 때

AMD GPU에서 로컬 LLM을 돌릴 때 보통 ROCm을 쓴다. 그러나 놀라운 결과가 나왔다.

### LFM 2.6B (Q8) 테스트

| 백엔드 | 토큰 생성 속도 | 비고 |
|--------|---------------|------|
| **Vulkan** | **133 tok/s** | 압도적 |
| ROCm | 26.7 tok/s | **5배 느림** |

ROCm을 쓰면 속도가 5분의 1 이하로 떨어지는 현상이 발생했다. llama.cpp 기반 환경에서는 **Vulkan 백엔드가 훨씬 효율적**이라는 결과다. ROCm은 아직 최적화가 덜 된 것으로 보이며, 환경에 따라 큰 차이가 날 수 있다.

**실무 조언**: R9700 AI Pro로 로컬 LLM을 돌릴 때는 반드시 Vulkan을 먼저 테스트해보라. ROCm 대비 5배 성능 차이를 무시할 수 없다.

## 2장 장착의 함정 — RTX 4060 + R9700 AI Pro 혼합 구성

"8GB + 32GB = 40GB면 최강 아니야?"라는 생각으로 2장을 동시 장착해봤다.

**결과: R9700 단독 운용보다 50% 느렸다.**

| 구성 | 12B 모델 토큰 생성 |
|------|-------------------|
| R9700 AI Pro 단독 | **64 tok/s** |
| RTX 4060 + R9700 혼합 | ~32 tok/s |

**원인**: RTX 4060의 낮은 대역폭과 VRAM이 병목이 되어, 빠른 R9700의 성능을 깎아먹는다. 서로 다른 제조사의 GPU를 혼합하면 CUDA/ROCm/Vulkan 간 호환성 문제도 발생한다.

**결론**: AMD와 NVIDIA를 섞는 것은 의미가 없다. R9700 AI Pro 단독 운용이 정답이다.

## 발열, 전력, 소음

| 항목 | 측정치 |
|------|--------|
| 풀 부하 시 전력 | ~300W |
| 최고 온도 | 80도 (ASRock 쿨링) |
| 소음 | RTX 3090 풀回전 대비 훨씬 조용함 |

750W 전원으로 충분히 안정적이다. 책상 위 데스크톱에서 45cm 거리에서 사용해도 소음은 불쾌한 수준이 아니다.

## 누가 사야 하는가

### 추천 대상

- **프라이버시 중시**: 외부 클라우드 AI에 데이터를 보내기 싫은 경우
- **대형 모델 상용**: 27B~35B 모델을 로컬에서 쾌적하게 돌리고 싶은 경우
- **멀티모델 동시 구동**: LLM + 음성 인식(Whisper) 등 32GB VRAM을 활용한 동시 로드
- **리눅스 환경**: Vulkan 지원이 잘 되는 리눅스 사용자

### 비추천 대상

- **12B 이하 소형 모델만 사용**: RTX 3060 12GB 중고가 3배 저렴
- **윈도우 환경**: Vulkan/ROCm 드라이버 호환성 불안정
- **가성비 최우선**: RTX 3090 24GB 중고(60~70만원)가 24GB에서는 더 나은 가성비

## 최종 평가

| 항목 | AMD R9700 AI Pro | NVIDIA RTX 4060 |
|------|-----------------|-----------------|
| VRAM | **32GB** | 8GB |
| 12B 모델 TPS | **64 tok/s** | 15 tok/s |
| 27B 모델 TPS | **26 tok/s** | 4.5 tok/s (실사용 불가) |
| 가격 | ~130~220만원 | ~37만원 |
| 로컬 AI 추천도 | 25B+ 모델 사용 시 **강추** | 8B 이하 소형 모델 전용 |

32GB VRAM은 27B~35B 모델을 양자화 없이 로컬에서 돌릴 수 있는 진입장벽을 낮춘다. 가격은 비싸지만, "로컬에서 27B 모델을 실제로 쓸 수 있는가"라는 질문에 대한 답은 분명히 **"예"**다.

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*본 측정은 운영자 단일 환경(Pop!_OS, Intel i5, 64GB DDR5)에서 수행된 결과이며, 하드웨어 구성에 따라 실제 성능은 달라질 수 있습니다.*