RTX 5090 vs RTX PRO 6000 AI 추론 속도 비교 - 어떤 GPU가 로컬 LLM에 유리할까?
로컬 LLM을 돌리려면 어떤 GPU가 좋을까요? RTX 5090(32GB VRAM)과 RTX PRO 6000(96GB VRAM)에서 동일한 모델을 llama-bench로 직접 비교했습니다. 프롬프트 처리 속도(pp), 토큰 생성 속도(tg), 그리고 5분간 GPU 스트레스 테스트까지 실측 데이터를 공개합니다.
2종
테스트 GPU
3개
테스트 모델
Q4_K_M
양자화 포맷
300초
스트레스 테스트
1테스트 환경
두 GPU 모두 동일한 llama.cpp 빌드(build 7773)와 동일한 양자화 모델(GGUF Q4_K_M)을 사용했습니다. 순수 하드웨어 성능 차이만 비교하기 위한 조건입니다.
RTX 5090
RTX PRO 6000
공통 테스트 조건
232B 모델 비교 (Qwen 32B)
두 GPU 모두 올릴 수 있는 Qwen2 32B Q4_K_M(18.48GB)으로 직접 비교했습니다. 이 모델은 RTX 5090의 32GB VRAM에도 들어가므로 공정한 비교가 가능합니다.
| 테스트 | RTX 5090 | RTX PRO 6000 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 프롬프트 처리 (pp512) | 3,519 t/s | 3,707 t/s | PRO 6000 +5.3% |
| 토큰 생성 (tg256) | 69.83 t/s | 68.37 t/s | 5090 +2.1% |
핵심 발견
32B 모델에서 두 GPU의 성능은 사실상 동급입니다. 프롬프트 처리는 PRO 6000이 약 5% 빠르지만, 실제 사용자가 체감하는 토큰 생성 속도는 5090이 미세하게 앞섭니다. 같은 Blackwell 아키텍처(Compute Capability 12.0)를 공유하기 때문에 32GB 이내 모델에서는 가격 대비 성능은 5090이 유리합니다.
PRO 6000 반복 측정 (일관성 검증)
PRO 6000에서 동일 테스트를 2회 반복한 결과, 편차가 매우 작아 벤치마크 신뢰도가 높습니다.
| Run | pp512 (t/s) | tg256 (t/s) |
|---|---|---|
| 1회차 | 3,707.27 ± 7.25 | 68.37 ± 0.01 |
| 2회차 | 3,696.20 ± 8.57 | 68.07 ± 0.03 |
370B+ 모델 결과 (PRO 6000 전용)
70B 이상 모델은 40~44GB의 VRAM이 필요해 RTX 5090(32GB)에는 올릴 수 없습니다. PRO 6000의 96GB VRAM이 빛을 발하는 구간입니다.
| 모델 | 모델 크기 | pp512 (t/s) | tg256 (t/s) |
|---|---|---|---|
| Qwen2 32B Q4_K_M | 18.48 GiB | 3,707 | 68.37 |
| Llama 3.3 70B Q4_K_M | 39.59 GiB | 1,736 | 33.75 |
| Qwen2.5 72B Q4_K_M | 44.15 GiB | 1,728 | 30.84 |
Llama 70B 토큰 속도
33.75 t/s
3회 평균, 편차 ±0.08
Qwen 72B 토큰 속도
30.84 t/s
파라미터 2B 더 많은 영향
70B 프롬프트 처리
1,736 t/s
32B 대비 약 47% 수준
70B 모델 실사용 체감
33.75 t/s는 초당 약 25~30자(한국어 기준)를 생성하는 속도입니다. 스트리밍으로 출력하면 사용자가 읽는 속도보다 빠르게 텍스트가 나타나므로, 실시간 대화형 서비스에 충분합니다. 96GB VRAM 덕분에 70B 모델을 단일 GPU에서 전량 오프로드할 수 있는 것이 PRO 6000의 최대 강점입니다.
4GPU 스트레스 테스트
RTX PRO 6000에 gpu_burn을 300초(5분) 동안 실행하여 연산 성능과 발열을 확인했습니다. 86GB 이상의 메모리를 사용하는 FP32 연산 부하를 걸어 최악의 조건을 시뮬레이션합니다.
| 진행률 | 처리 반복 | 연산 성능 | 에러 | GPU 온도 |
|---|---|---|---|---|
| 10.7% | 670 | 23,162 GFLOP/s | 0 | 51°C |
| 21.3% | 1,340 | 22,960 GFLOP/s | 0 | 60°C |
| 31.7% | 1,675 | 22,872 GFLOP/s | 0 | 65°C |
| 43.0% | 2,680 | 22,949 GFLOP/s | 0 | 68°C |
| 53.3% | 3,015 | 22,580 GFLOP/s | 0 | 70°C |
| 64.7% | 4,020 | 22,071 GFLOP/s | 0 | 70°C |
| 75.3% | 4,355 | 21,941 GFLOP/s | 0 | 71°C |
| 87.0% | 5,025 | 22,310 GFLOP/s | 0 | 71°C |
| 97.7% | 6,030 | 22,608 GFLOP/s | 0 | 72°C |
최대 연산 성능
22,608
GFLOP/s (FP32)
최종 온도
72°C
안전 한계(85°C) 대비 여유
연산 에러
0건
300초 전 구간 에러 없음
안정성 결론
5분 풀로드에서도 최고 72°C로 안전 한계(85°C) 대비 13°C의 여유가 있습니다. 블로워 타입 쿨러가 워크스테이션 환경에서 효과적으로 작동하며, 에러 0건으로 메모리 안정성도 완벽합니다. 24/7 운영 환경에서도 신뢰할 수 있는 수준입니다.
5결론: 어떤 GPU를 선택할까?
용도별 추천
32B 이하 모델만 사용한다면
RTX 5090 — 성능 차이가 5% 이내이므로 가격 대비 성능이 월등히 좋습니다. 32GB VRAM으로 14B~32B 모델을 충분히 활용할 수 있습니다. 보다 저렴한 선택지를 비교하려면 RTX 5060 Ti 벤치마크를 참고하세요.
70B+ 모델이 필요하다면
RTX PRO 6000 — 70B 모델(40GB)을 단일 GPU에 전량 올릴 수 있는 유일한 선택지입니다. 33.75 t/s의 실시간 추론이 가능하고, LoRA 어댑터까지 여유 있게 로드할 수 있습니다.
프로덕션 서비스를 운영한다면
RTX PRO 6000 — 스트레스 테스트에서 72°C, 에러 0건의 안정성. 96GB VRAM으로 모델+LoRA+KV캐시를 여유 있게 수용합니다. 전력 제한 튜닝으로 발열과 전기료를 추가로 절감할 수 있습니다.
| 항목 | RTX 5090 | RTX PRO 6000 |
|---|---|---|
| VRAM | 32GB | 96GB |
| 32B 모델 속도 | 69.83 t/s | 68.37 t/s |
| 70B 모델 지원 | 불가 | 33.75 t/s |
| 72B 모델 지원 | 불가 | 30.84 t/s |
| 24/7 안정성 | 소비자 등급 | 워크스테이션 등급 |
| 가격대 | 약 350만원 | 약 900만원 |
이 글의 핵심 정리
- ✓32B 모델: 5090과 PRO 6000의 성능 차이는 5% 이내 — 가성비는 5090 승
- ✓70B 모델: PRO 6000에서 33.75 t/s — 실시간 대화 서비스 가능
- ✓72B 모델: PRO 6000에서 30.84 t/s — 읽기 속도보다 빠른 생성
- ✓스트레스 테스트: 300초 풀로드에서 72°C, 에러 0건 — 24/7 안정
- ✓선택 기준: VRAM 필요량(모델 크기)이 GPU 선택의 핵심
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본 테스트는 2026년 2월에 수행되었습니다. llama-bench(llama.cpp build 7773) 기준이며, 벤치마크 결과는 드라이버 버전, BIOS 설정, 주변 온도 등에 따라 달라질 수 있습니다. 가격 정보는 발행일 기준 대략적인 국내 시세이며, 실제 구매가와 다를 수 있습니다. 본 콘텐츠의 비상업적 공유는 자유이나, 상업적 이용 시 문의 페이지를 통해 연락 바랍니다.
댓글
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5090과 PRO 6000의 직접 비교 데이터는 처음 보네요. 32B 모델에서 성능이 비슷한 건 VRAM 대역폭 차이가 크지 않아서인 것 같습니다.
96GB VRAM으로 70B 모델을 올릴 수 있다는 게 PRO 6000의 핵심 가치죠. 실측 데이터 감사합니다!
가격 대비 성능을 생각하면 5090도 매력적인데, 70B 모델이 필요하면 결국 PRO 6000으로 가야 하는군요.
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