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AMD Gorgon Halo vs Strix Halo: 뭐가 달라졌고, 어떤 모델을 얼마나 빠르게 돌릴 수 있나

또 AMD가 한 세대를 넘겼다. 아니, 넘겼다고 하기엔 좀 애매한데… 암튼 작년 로컬 LLM 동네를 들썩이게 했던 Strix Halo(Ryzen AI Max 300 시리즈) 후속으로 5월에 Gorgon Halo(Ryzen AI Max PRO 400 시리즈)라는게 발표됐고, 이번 IFA 2026을 기점으로 실제 제품들이 슬슬 얼굴을 내밀기 시작했다. 맥미니에 로컬 LLM 올려놓고 깨작거리다 보면 “메모리만 좀 더 있었으면…”하는 순간이 꼭 오는데, 그 가려운 데를 긁어주겠다고 나온 물건이라 그냥 지나칠 수가 없었다. (네, 그 병이 또 도졌다.)

그래서 정리해봤다. 두 칩이 실제로 뭐가 다른지, 각각 어디까지 큰 모델을 올릴 수 있고 그때 토큰이 얼마나 나오는지, 그리고 지금 “진짜로” 출시 확정된 제품은 뭐가 있는지.

한 줄 요약부터

Gorgon Halo는 Strix Halo에 메모리만 192GB로 늘려준 리프레시다. 아키텍처(Zen 5 + RDNA 3.5 + XDNA 2)는 그대로고, 속도도 거의 그대로. 대신 “더 큰 모델을” 혹은 “같은 모델을 덜 깎아서” 올릴 수 있게 됐다. 이게 전부다. 진짜로.

1. 스펙 비교: 뭐가 달라졌나

양쪽 플래그십인 Ryzen AI Max+ 395랑 Ryzen AI Max+ PRO 495를 놓고 보면 이렇다.

항목	Strix Halo (Ryzen AI Max+ 395)	Gorgon Halo (Ryzen AI Max+ PRO 495)
CPU	Zen 5, 16코어 / 32스레드	Zen 5, 16코어 / 32스레드 (동일)
CPU 부스트 / 베이스	5.1 GHz / 3.0 GHz	5.2 GHz / 3.1 GHz (+100MHz)
GPU	Radeon 8060S, RDNA 3.5, 40CU, 2.9GHz	Radeon 8065S, RDNA 3.5, 40CU, 3.0GHz
NPU (XDNA 2)	50 TOPS	55 TOPS
총 AI 연산	126 TOPS	131 TOPS
최대 통합 메모리	128GB LPDDR5X-8000	192GB LPDDR5X-8533
최대 VRAM 할당	96GB	160GB
메모리 대역폭	256 GB/s	273 GB/s (+6.6%)
캐시	80MB	80MB (동일)
cTDP	45-120W	45-120W (동일)

보다시피 CPU/GPU 클럭 각각 100MHz씩 올라간게 전부고, 공정도 코어 수도 CU 수도 캐시도 TDP도 다 그대로다. 유출된 PassMark 기준으로 멀티 10%, 싱글 5% 정도 오른 모양인데, 이건 전압-주파수 커브 살짝 손본 정도로 보인다. 해외 리뷰어 중엔 대놓고 “이름만 바꾼 리배지”라고 하는 사람도 있더라. 뭐… 틀린 말은 아니다.

진짜 바뀐 건 메모리 컨트롤러다. SoC 다이의 메모리 컨트롤러를 손봐서 192GB LPDDR5X-8533까지 붙일 수 있게 됐고, 그중 160GB를 GPU 쪽으로 몰아줄 수 있다. AMD 공식 멘트로는 “4bit 양자화 기준 300B 이상 파라미터를 로컬에서 돌리는 최초의 x86 클라이언트 프로세서”란다. 마케팅 멘트치고는 꽤 구체적이라 오히려 신뢰가 간다.

근데 아쉬운 점도 분명하다. 메모리 버스가 여전히 256비트라 대역폭은 256GB/s에서 273GB/s로 6.6%밖에 안 늘었다. 딱 DGX Spark 수준. 메모리는 커졌는데 대역폭이 그대로라는 건, 큰 모델을 올릴 수는 있어도 토큰 뽑는 속도는 안 빨라진다는 얘기다. 이게 왜 중요한지는 바로 다음에.

참고로 라인업은 PRO 495(16코어/40CU), PRO 490(12코어/32CU), PRO 485(8코어/32CU) 세 종류인데, 하위 모델도 전부 192GB 지원이다. 비(非)PRO 버전은 늘 그렇듯 “coming soon”.

2. 토큰 속도는 “모델 크기”가 정하는게 아니다

이 동네 칩들의 LLM 성능을 이해하려면 딱 하나만 기억하면 된다. Halo 계열은 메모리 대역폭 병목이다. iGPU가 아무리 좋아도, NPU가 55 TOPS건 뭐건, 토큰 생성 속도는 결국 “토큰 하나 만들 때 메모리에서 읽어야 하는 양”을 대역폭으로 나눈 값으로 수렴한다.

그래서 총 파라미터 수보다 활성 파라미터 x 양자화 비트가 훨씬 중요하다. 235B짜리 MoE라도 토큰당 활성이 22B면 22B만큼만 읽으면 되고, 70B dense는 매 토큰마다 70B를 통째로 읽어야 한다. 그래서 Halo 계열에서는 MoE가 비슷한 크기 dense보다 3배에서 14배까지 빠르다.

감을 잡기 위한 기준 하나. 50 tok/s면 거의 즉답 느낌이고, 15-20 tok/s면 채팅용으로 무난하고, 5 tok/s 아래는 reasoning 모델에서는 생각하는거 기다리다 딴짓하게 되는 수준이다.

3. Strix Halo (128GB): 실측 데이터

Strix Halo는 이미 1년 넘게 전세계 홈랩러들이 굴려온 플랫폼이라 실측치가 넘쳐난다. 실제로 쓸 수 있는 VRAM은 OS 예약분 빼고 96-120GB 정도. 이 안에 70B Q4 dense 전부랑 120B급 MoE 대부분이 들어간다. 아래는 llama.cpp 기준 커뮤니티 실측치들을 모아본 것.

모델	구조	양자화 / 용량	생성 속도 (실측)
gpt-oss-120b	MoE (5B 활성)	MXFP4, 59GB	45-55 tok/s
Qwen3.5 122B-A10B	MoE (10B 활성)	MXFP4, 70GB	약 19 tok/s
Llama 4 Scout 109B	MoE (17B 활성)	Q4, 61GB	약 19 tok/s
Nemotron 3 Super 120B-A12B	MoE (12B 활성)	IQ4, 약 60GB	약 18 tok/s
Qwen3-235B-A22B	MoE (22B 활성)	Q3_K_M, 105GB	약 8 tok/s
Llama 3.3 70B	Dense	Q4, 42GB	약 5 tok/s
Llama 3.3 70B	Dense	Q6, 54GB	약 4 tok/s

Strix Halo의 상한선은 단일 기기에서 235B MoE를 Q3로 겨우 밀어넣는 정도다(105GB, 8 tok/s). MiniMax M2 230B급이나 284B급 GGUF를 올린 사례도 있긴 한데… “올라간다”랑 “쓸만하다”는 엄연히 다른 얘기다. 실용적인 sweet spot은 120B급 MoE(약 50 tok/s)고, 70B dense는 5 tok/s로 좀 답답하다.

4. Gorgon Halo (192GB): 추정치

Gorgon Halo는 아직 시장에 풀린 물건이 없어서 독립적인 실측치가 없다. 다만 대역폭이 6.6% 늘었으니 같은 모델이면 Strix Halo보다 5-7% 빠른 정도로 보면 될 것 같다. 아래 표는 Strix Halo 실측치를 대역폭 비율로 환산해서 뽑아본 추정치라 그 정도 감안하고 봐주시길.

모델	구조	양자화 / 용량	예상 속도 (추정)
Qwen3-235B-A22B	MoE (22B 활성)	Q4_K_M, 약 135GB	8-10 tok/s (Q3 대신 Q4로 품질 확보)
Qwen3.5-397B-A17B	MoE (17B 활성)	Q2-Q3, 140-160GB	12-18 tok/s
GLM-4.5 355B-A32B	MoE (32B 활성)	Q3, 약 150GB	5-7 tok/s
DeepSeek V3/R1 671B	MoE (37B 활성)	1.5-2bit, 약 160GB	3-5 tok/s (품질 손실 큼, 비추천)
120B급 MoE	MoE	Q8 (고품질), 약 120GB	25-30 tok/s
70B dense	Dense	Q8, 75GB	약 3 tok/s

참고할 만한 공식 수치가 하나 있는데, Minisforum이 MS-S1 MAX-P495 2대를 클러스터로 묶어서 Qwen3.5-397B를 16 tok/s로 돌렸다고 한다. 한 대라면 이보다 양자화를 더 깎아서 10-15 tok/s 정도가 현실적인 추정.

그러니까 Gorgon Halo의 가치는 “더 빠르게”가 아니라 “더 크게, 혹은 더 정확하게”다. 235B MoE를 Q3 대신 Q4로 올리거나, 400B급 MoE를 저비트로 억지로라도 올리거나, 120B급 MoE를 Q8로 여유 있게 돌리거나. 이게 192GB가 열어주는 선택지다. 반대로 지금 128GB로 충분히 만족하고 있다면 갈아탈 이유는… 솔직히 거의 없다.

신제품이 발표된 이 시점에 뭘 골라야 하는가에 대해서는 사실 나도 고민이라… Mac Studio 128GB이 눈 앞에 아른거리지만… 그렇지만…

5. 그래서 지금 살 수 있는 건?

9월 초 IFA 2026을 기점으로 제품 발표가 줄줄이 이어지는 중이다. 출시 시점을 확실히 밝힌 것과 아직 티저 단계인 것을 나눠보면 이렇다.

출시 시점을 공식으로 밝힌 제품

Lenovo ThinkCentre X Ultra (1.6L, 최대 128GB): 가장 구체적이다. 2026년 11월 출시, 미국 시작가 $3,699. Windows 11이나 Linux 중 고를 수 있고, 10GbE에 Thunderbolt 4 두 개. 레노보는 이걸 4대 쌓아서 클러스터로 쓰라고 대놓고 밀고 있다.

Lenovo ThinkCentre X Ultra. 1.6L 크기에 Ryzen AI Max+ PRO 495와 최대 128GB 메모리를 담았다. 나도 저렇게 4대 쌓아놓고 써봤으면 좋겠다… (출처: Lenovo)

MINISFORUM MS-S1 MAX-P495 (192GB): IFA 2026에서 공식 발표, 9월 중 판매 시작 예정. 160GB VRAM 할당에 2U 랙 마운트 지원. 가격은 아직 안 나왔는데 EU 스토어에 “€7???” 라고 티저를 띄워놔서 대충 7,000-8,000달러대로 추정된다. 같은 칩 박은 5베이 NAS인 N5 MAX-P495도 같이 나왔다.

MINISFORUM MS-S1 MAX-P495. 192GB 통합 메모리, 160GB VRAM 할당, 2U 랙 마운트 지원. 여긴 변태 스펙의 NAS 출시를 즐기는 모양이다. 폼팩터는 MS-S1이 워낙 잘 뽑혀서 계속 가는 듯.(출처: MINISFORUM)

발표는 했는데 판매일은 아직인 제품

GMKtec EVO-X5 Pro: IFA 2026(9월 5일) 공개. 판매일이랑 가격은 미정. 192GB 최상위는 4,000달러대라는 얘기가 돌고 있다. USB4 4포트에 10GbE 포함 이더넷 2포트, USB4로 외장 GPU 연결 및 최대 4대 클러스터 구성이 가능하다. 부스에서 Qwen3.8-Flash-Next 라이브 데모를 공개했다(바로 아래).
Framework Desktop 192GB: 공식 페이지에 “coming soon” 탭만 덜렁.
ACEMAGIC F9A (192GB): 공개는 됐는데 출시일은 미확인.
AMD Ryzen AI Halo 개발 플랫폼 (Gorgon 버전): AMD가 “3분기 중” OEM 시스템이랑 같이 나온다고만 한 상태.

참고: EVO-X5 Pro 부스 데모에서 첫 공개 수치가 나왔다

위 목록에서 ‘실제로 돌아가는 모습’이 공개된 건 EVO-X5 Pro가 유일하다. IFA 2026 GMKtec 부스 라이브 데모에서 EVO-X5 Pro가 Qwen3.8-Flash-Next를 구동했는데, Notebookcheck 현장 기사에 따르면 토큰 생성 속도가 초당 두 자릿수로 안정적으로 나와 거의 실시간 대화가 가능한 수준이었다고 한다.

데모 화면을 찍은 사진을 뜯어보면 수치가 더 구체적으로 나온다. LM Studio 로컬 서버(127.0.0.1:8080)에 Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q4_K_XL(Unsloth Dynamic 4비트 양자화)이 올라가 있었고, 마지막 응답 기준 3.7초에 67토큰, 즉 17.9 tok/s였다. 이 글에서 기준으로 삼은 속도 구간으로 치면 “채팅용으로 무난한” 15-20 tok/s 구간이다.

물론 공식 벤치마크가 아니라 부스 데모 화면 사진에서 읽어낸 수치라 컨텍스트 길이나 프롬프트 처리 속도 같은 조건은 알 수 없다. 그래도 192GB에 4비트 모델이 통째로 올라가서 두 자릿수 토큰이 나오는 걸 눈으로 본 첫 사례라는 점에서, 4번 섹션의 추정표가 크게 틀리지 않았다는 방증 정도로 기록해둔다. 출처는 Notebookcheck의 IFA 2026 현장 기사.

6. 그럼 DGX Spark는?

이 가격대에서 Halo 계열의 직접적인 맞수는 아무래도 NVIDIA DGX Spark다. GB10 Grace Blackwell에 128GB LPDDR5X를 얹은 박스인데, 대역폭이 273GB/s라 Gorgon Halo랑 똑같고 Strix Halo보단 7% 정도 높다. 그래서 토큰 생성 속도는 셋 다 거기서 거기다. gpt-oss-120b 기준으로 DGX Spark 52-56 tok/s, Strix Halo 45-55 tok/s니까 오차 범위 안. 차이가 벌어지는 건 프롬프트 처리(prefill) 쪽인데, 이건 대역폭이 아니라 연산 성능 싸움이라 Blackwell 텐서코어 + CUDA 조합이 훨씬 세다. 2-5배 정도. 긴 문서 던져넣거나 컨텍스트 빵빵한 에이전트 돌릴 때 첫 토큰 나올 때까지의 기다림이 체감상 꽤 다르다. 이미지 생성 같은 순수 연산 작업도 2.5배 정도 DGX Spark가 앞선다.

항목	NVIDIA DGX Spark	Strix Halo (128GB)	Gorgon Halo (192GB)
통합 메모리	128GB	128GB	192GB
대역폭	273 GB/s	256 GB/s	273 GB/s
AI 연산 (공식)	~1 PFLOP FP4	126 TOPS	131 TOPS
OS	Linux 전용 (DGX OS)	Windows / Linux	Windows / Linux
소프트웨어 스택	CUDA, TensorRT-LLM, vLLM	ROCm / Vulkan, llama.cpp	ROCm / Vulkan, llama.cpp
토큰 생성 (120B MoE)	52-56 tok/s	45-55 tok/s	50-60 tok/s (추정)
프롬프트 처리	매우 빠름 (기준)	2-5배 느림	2-5배 느림 (추정)
가격	$3,999-4,699	$2,000-4,000	$3,699 (128GB) / 7,000달러대 (192GB)

그러면 Gorgon Halo 192GB가 DGX Spark 대비 갖는 의미는 명확하다. DGX Spark는 한 대로는 200B 언저리가 한계고 그 이상은 두 대를 ConnectX-7로 묶어야 하는데, Gorgon Halo는 한 대로 300B급 4bit를 올린다. 반대로 CUDA 생태계, 파인튜닝, 빠른 프롬프트 처리가 필요하면 여전히 DGX Spark가 편하다. 정리하면 “제일 큰 모델 한 대에 올려놓고 채팅/추론 위주로 쓰겠다”면 Gorgon Halo, “CUDA로 개발하고 긴 컨텍스트 자주 넣겠다”면 DGX Spark. 다만 192GB Gorgon Halo가 7,000달러대로 예상되는 만큼 DGX Spark 두 대(256GB) 값이랑 겹치는 구간이라… 가성비 판단은 실제 출시가 나온 뒤에 다시 해봐야 할 것 같다.

그래서 결론은

Gorgon Halo는 Strix Halo에 메모리만 192GB로 늘린 리프레시. 클럭 +100MHz, NPU +5 TOPS, 대역폭 +6.6%. 끝.
Strix Halo(128GB) 실용 한계는 120B급 MoE(약 50 tok/s) 아니면 235B MoE Q3(약 8 tok/s). 70B dense는 5 tok/s.
Gorgon Halo(192GB)는 235B MoE를 Q4로 8-10 tok/s, 400B급 MoE를 저비트로 10-15 tok/s 정도로 추정. 속도가 아니라 용량이랑 양자화 품질에서 이득.
어느 쪽이든 MoE 위주로 골라야 한다. 대형 dense는 둘 다 실용성 없음.
DGX Spark랑 비교하면 토큰 생성은 거의 같고, 프롬프트 처리랑 CUDA 생태계는 DGX Spark가, 한 대에 올릴 수 있는 최대 모델 크기는 Gorgon Halo가 앞선다.
지금 날짜랑 가격까지 다 나온 건 Lenovo ThinkCentre X Ultra(11월, $3,699)가 유일하고, Minisforum MS-S1 MAX-P495는 9월 내 판매 예정.

Gorgon Halo 쪽 속도 수치는 제품이 아직 안 나와서 실측이 없고, Strix Halo 실측치에 대역폭 비율 곱해서 뽑은 추정치라는 점은 다시 한 번. 실제 리뷰들이 하나 둘 나오는 시점에 다시 한 번 업데이트 해보겠다… 뭐… 내가 직접 하면 더 좋을지도 모르겠지만…

rabbit r1 근황

근황… 이라는게 맞는 표현인지는 모르겠지만,
AI 디바이스의 미래로 추앙받다가 제품이 풀리고나서 사기로 맹 비난 받았던
Rabbit R1 이라는 제품이 있었지요…
(그리고 그 옆에는 이제 모두의 기억에서 사라졌던 Humane AI Pin 도 있었습니다…)

일단은 뭔가 있어보이는 외형과 막 뜨던 LLM hype의 상승효과로 이거 하나가 막 손안에 있는 AI로 모든걸 해줄 것 같은 기대감을 잔뜩 불러 일으켰는데… 저만 그런건 아니었는지 CES 2024에서 공개되자마자 하루만에 1만대 예약을 받아버리는 기염을 토하게 됩니다.
뭐 저 역시 이런거 못참는 병이 있어서 (블베병 옆에 얼리어답터병 옆에 합병증으로 오는 그런거 있어요.) 덥썩 예약구매까지 하는 덕분에,
당시 $199라는 거금을 덥썩 써버렸지만 $200 상당의 퍼플렉시티 1년 사용권을 줘서 뭐… 퍼플렉시티를 잘 썼던 기억이 납니다. 네.

그리고서는 뭔가 힙하디 힙한 런칭 파티 이후 소프트웨어가 사실은 알고보니 안드로이드에 껍질 씌워놓은 것에 불과했고, 다른 서비스랑 연결해주는 ‘rabbithole’이라는 사이트?는 개인정보 따위 쌈싸먹는 구조로 온갖 서비스 연동을 쌩으로 하게 만들어 놓은데다가 구린 카메라와 굼뜬 하드웨어의 환장의 콜라보로 기대를 갖고 있던 사람들에게 대 실망을 안겨주고 쓸쓸히 사람들의 기억속에서 잊혀져 가고 있었습니다. 심지어 AI 기능이라고 넣어준 것들 역시 AI 모델들을 api로 연결해준 것 정도의 장난감 스러운 기능 정도였으니 실망이 이만 저만이 아니었죠.

아니, 저만 그랬나봐요.

바로 GG 치고 게임에서 나가버린 Humane하고 다르게, 이미 팔린 하드웨어가 있어서인지 계속해서 업데이트를 해 나가고 있었네요. 25년에는 지금의 에이전트 류들이 하는 것 처럼 ‘인턴’이라는 기능을 내면서 뭔가 계획도 세우고 리서치도 하고 코딩도 해주겠다고 하는 야심찬 계획을 발표합니다… 만 잘 모르겠네요.
(그냥… 또 하나의 LLM 채팅 인터페이스 같은 화면인데… )

그리고 9월에는 ‘rabbitOS 2’를 런칭하면서 ‘카드 기반 인터페이스와 음성 코딩 기능을 갖춘 선구적인 소비자용 다중 에이전트 시스템’이라는 한 번에 이해하기도 어려운 캐치 프레이즈를 내걸면서 기본 OS를 과감하게 다 뒤집어 버리고 디스플레이에 맞춘 카드 형태의 앱들과 음성 중심으로 사용성을 개선하겠다고 발표합니다.

그리고, 26년.
세상이 openclaw와 하네스를 거쳐 ‘에이전트’에 열광하고 있을때,
‘아니… 저 조그만거에 텔레그램마냥 대화 채널 하나만 뚫어주면 좀 더 요긴하게 써먹을 수 있지 않을까?’라는 생각을 저만 한게 아니었는지, rabbit 도 이 에이전트 분위기에 올라타는 걸로 방향을 과감하게 바꿉니다. 전 처음에 그들도 에이전트를 하겠다고 한 줄 알았었는데, 아니었나 봅니다 .

그래서 내놓은게 연동 기능. 오픈클로와 클로드를 연동해서 대화를 계속 진행하도록 해줍니다. 최근에는 Hermes도 연동이 가능해졌어요.

사용은 간단합니다.
현재 오픈클로나 Hermes, Claude Code가 깔려있는 컴퓨터에서
rabbithole (https://hole.rabbit.tech/) 사이트에 접속 한 다음,
node 연결 설정에 들어가서 ‘rabbit agent’라는 앱을 다운 받아 설치해주면 됩니다.

그럼, 짜자잔~

사용은 간단합니다. 저 상태에서 오른쪽 버튼 누르고 말하면 그걸 열심히 받아적어서 에이전트에게 넘겨주고 조금 기다리면 답변이 날아오는 그런거죠.
(네, 텔레그램으로 하고 계시던 그거요…)
물론, 그 안에서는 ACP라고 에이전트 간 통신 표준 프로토콜을 사용해서 접속하는 식으로 나름의 첨단(?) 기능을 활용하는 거긴 합니다. 그러고 보니 얘도 Agent 호소 기기 였었네요.

처음 받고 제일 실망이 컸던게 당시 AI Model의 한계로 한국어 음성 인식이 불가했다는 점이었는데, 지금은 (모델의 급속 성장 덕분에) 매우 깔끔하게 잘 알아듣는 모습을 볼 수 있었습니다. 또, 응답 내용은 텍스트로도 보여주지만 음성으로도 읽어줘서 나름 편리합니다.
(chatGPT 음성 모델 쓰는건지 그 교포 발음스러운 한국어 느낌이 물씬 풍깁니다.)
다만, LLM들이 수다쟁이라 뭐 하나 던지면 답변이 한 바닥이 나오는데 저 작은 화면으로 계속 스크롤 넘기면서 보는 것도 힘들고 음성도 언제 끝날줄 모르게 계속 읽는걸 듣고 있어야 한다는 것도 쉬운건 아니더라구요.

방향을 90도 틀어서 카메라쪽을 아랫쪽으로 해서 들면 키보드가 나오는 화면으로 바뀌는데… 한국어 입력은 안되어서 이 역시 무용지물입니다.
사진 찍어서 넘길 수도 있는데 해상도가 참으로 저렴해서 글씨 판독은 불가한 수준이고 화면에 뭐가 보이는지 정도 물어보면 지레짐작해서 알려줍니다.

뭔가… 방향을 찾았다고 보기 애매한데요… 다른 사람들은 지금 이걸 어떻게 쓰고 있는지 모르겠네요. 사실 간단한 질문 (날씨나, 버스 도착 시간이나 등등) 에 대해서 굳이 타이핑 하느니 얘 눌러서 답변 받으면 좋겠다고 생각한건데… 생각만큼 매끄럽게 돌아가지 않아서 좀 아쉽다는 생각이 더 크게 듭니다. 특히 제가 쓰고 있는 서비스에 또 하나의 채널로 활용하는 건 그 활용도가 극히 적어질 수 밖에 없는 한계가 있지 않을까 생각했는데, 그 생각보다도 더 빠르게 활용도의 벽에 부딪히는 순간이 오게 된다는 점을 확인하게 된 것 같아서 아쉽네요.

뭔가… 이런 류의 하드웨어가 받는 근본적인 질문이 ‘스마트폰이 있는데 왜?’ 라는 질문에 여전히 답을 하지 못하는 상황인게 변함 없는 것 같아요. 심지어 그 젤문에 답을 하기 위해 굉장히 여러가지 시도를 하고 있음에도 불구하고 말이지요.

openAI가 올해 말 아니면 내년 초에 내놓을 것으로 예상하는 새로운 하드웨어는 뭔가 다른걸 준비해서 나오게 될까요?

Lofree Hyzen 수령

또 키보드를 샀다고?

그렇다. 이미 집에 키보드는 차고 넘치게 많다. 전설적인 명기로 추앙받는 로지텍 K810도 있고, 로지텍 Mechancial Pro도 있고, 8bitdo SNES 테마 키보드 (A, B 큼지막한 키도 따로 주는 그거…) 도 있고, 마이크로소프트 웻지 키보드도 있고…. 에… 사무실엔 키크론 K2 HE 키보드도 있고… 등등 더 있지만 일단 집에는 이 정도. 그럼에도 또 사버렸다.

솔직히 저 테슬라에서 영감을 받았다고 당당히 밝히는 하단 간접 조명을 보고 어떻게 참을 수가 있단 말인가.

암튼, 그리하여, 킥스타터 펀딩 이후 잊어버리고 살다가 갑자기 메일로 주소 넣으라고 하더니 또 감감 무소식이었다가… 갑자기 CJ 택배가 집앞에 도착했다. 다 찌그러진 박스에 담겨있어서 ‘아니 고객님의 소중한 택배를 이렇게 험하게 다루다니!’하고 잠깐 분노했으나, 들어보고 알았다. 디지게 무겁구나.

게다가 택배 배송용 박스 안에는 제품 박스가 있었고, 그 안에는 파우치 혹은 캐링 케이스 라고 불러야 할지 뭐라 해야할지 모를 타원형의 무언가 하나만 덜렁 들어있다보니 박스가 제 형태를 유지하고 있기를 기대하는건 매우 힘들겠다…라는 생각이 들었다.

첫 느낌

Lofree Hyzen은 기계식 스위치와 자석축 스위치를 전환해 가면서 쓸 수 있다는 점을 자랑으로 내세우는 키보드인데, 일단 기본 설정은 기계축이다. 뭔가 독거미 경해축 혹은 그보다 조금 더 가벼운 키감을 주는데, 나름 단단하게 잡아주는 묵직한 키보드 본체 덕분인지 혹은 개스킷을 엄청 빵빵하게 집어 넣어서 그런지 텅텅 울리거나 하는 불쾌한 느낌은 주지 않는다. 뭔가 독거미 키보드나 그 대항마 로지텍 알토키 K98M은 치다보면 뭔가 텅텅 울리는 느낌이 손끝에 다시 피드백이 오면서 팔 전체 혹은 몸에 좀 불편한 울림이 전달 되는 기분이 들어 피곤함이 들게 되는데, 일단 아직까지 Hyzen은 그런 느낌은 없다.

자석축으로 변경하면 키감 자체는 키크론 K2 HE와 크게 다르지 않은 느낌인데, 아직 설정을 제대로 안해서 그런지 키가 중복으로 눌리거나 순서가 바뀌어 눌리는 등의 자잘한 튐(?) 들이 있다. 아무래도 넥서스 스위치의 특징이거나 혹은 무선 리시버의 폴링레이트를 너무 과하게 잡았거나 (8000Hz!!) 한 듯 한데… 이건 세팅을 좀 만져가면서 살펴봐야 할 것 같다. 이른바 구름타법으로 쓰기에는 자석축이 최적인듯 한데, 일단 당분간은 기계식으로 놓고 써야할 듯.

내가 산 건 Trimode라고 케이블/블루투스/2.4G 무선 세 가지 방식으로 연결이 가능한 모델인데. 리시버 (앞서 올린 사진 오른쪽 위에 있는데, 이 것 역시 간접 조명(!)을 쏜다.) 연결하면 바로 키보드는 인식되고 사용 가능하다. 키보드 좌측에는 숫자키열을 F1~F10 등의 펑션키로 변환하는 스위치가 있고(스위치를 올리면 숫자키 윗쪽에 각 키에 해당하는 다른 기능이 켜진다) , 키보드 우상단에는 모드 전환 레버 (케이블/Off/무선(2.4G/BT))와 볼륨 조절 노브 (엄청 큰 다이얼이 볼륨 조절 밖에 안되다니…)가 있다.

키 배열에서 가장 큰 단점…이라고 하자면… ~/` 키가 없다는것. Fn 키와 Fn+Shift를 누르면서 ESC키를 누르면 두 문자를 입력할 수 있는데… 한국 사람이라면 물결키는 필수인데… ‘End’ 키가 없는건 맥에서는 어차피 못쓰던 키라 상관 없다 하지만 맥과 윈도우를 오가면서 쓰는 내겐 조금 불편한 부분인건 좀 아쉽다.

외관은 마치 테슬라 사이버트럭과 비견할 만하다. 은색 알루미늄 바디의 각진 모습이나 거기에 포인트로 들어간 검은색 상태창? 도 그렇고, 하단 간접조명도 테슬라 후미등이 계속 생각나게 만드는데다, 묵직함을 넘어서 육중한 무게의 본체를 놓고 보자면 더더욱 테슬라가 주는 느낌을 이 키보드에서도 받게 된다.

소프트웨어

이 설정 앱… 아니 웹. 접속이 크롬에서만 된다. 사파리도 파이어폭스도 ‘로딩중’ 표시만 뜨고 안되어서 뭔가 오늘 전 세계 신청자들이 다 한날 한시에 받게 되어 지금 세팅하느라 난리가 난건가. DDOS 공격 당하는건가. 라는 생각을 했지만 아니었다. 크롬에서만 된다.

세팅은 같은데서 만든거 아닐까 싶을 정도로 유사하다. 자석축 세팅으로 하면 키 별 동작 기준을 정하는 ‘Actuation’ 메뉴가 활성화 되는 것 외에는, 윈도우/맥 용 키 셋팅이나 펑션키 누르면 추가 동작하는 것들에 대한 설정, 조명 설정, 게이밍 키보드에 있는 윈도우키, Alt+f4 등 불의의(?) 동작을 막아주는 설정 등이 있다.

이 부분은 아직 본격적으로 살펴보기 전이라 나중에 기회되면 좀 더 자세히 설명을 풀어보도록 하자.

그래서…?

초기에 유튜버들 중심으로 바이럴 마케팅을 열심히 한 탓인지 실제 제품 받고 조금 기대와 다른 부분에 대해서 이런저런 말들이 나오기도 하는 모양이다.

나 역시도 아직까지는 뭔가 이 제품만이 주는 장점은 외관 정도 밖에 없는 것 같아 좀 아쉽지만, 당분간 계속 써가면서 좀 더 느껴보고자 한다. 언제가 될지는 장담 못하지만…

Synology NAS Migration

오래썼다, DS416j

시놀로지 NAS는 모델명 붙이는 규칙이 있다.

이를테면,
– DS는 DiskStation으로 개인용 NAS에 붙는 이름이고,
– 여기에 숫자 첫 자리는 최대 확장 가능한 하드디스크 숫자,
– 뒤에 두자리는 처음 선보인 년도,
– 마지막은 성능/특화 모델 표시로 구분된다.

이를테면, DS416j는 개인용 NAS인데, 하드디스크는 4개까지 꽂아 넣을 수 있고, 16년에 나왔으며, 입문용으로 약간은 저사양으로 나온 모델이라는 뜻이란다.

2000년 초반에 아직 클라우드라는게 익숙치 않던 시절부터 개인용으로 하드디스크 하나 들어가있는 NAS를 써오다가 아이 사진 보관용으로 좀 제대로 된걸 사보자고 해서 큰맘먹고 들인건데,
느리긴 하지만 본연의 역할은 충실하게 해내준 고마운 녀석이었다.

암튼, 이제는 팬도 맛이 가서 하드디스크 고온으로 꺼지는 일이 생기면서 이러다 데이터고 뭐고 다 날아가버리겠다는 생각에 새로운 NAS를 찾게된다.

몇 가지 조건, 그리고 결론.

DS416j의 디스크 구성은 SHR로 묶어둔 5TB 하드디스크 2개를 미러링 해서 사용 중이었다. 이미 3.5GB정도를 사용 중이기도 했고, 요즘 램이건 SSD건 하드디스크건 가격이 하늘높은줄 모르고 치솟는 중이라 추가 디스크 구매는 지양하는 방향으로 정해졌다. 아니 정했다.

디스크 베이는 크게 많을 필요는 없다고 생각했다. 4베이 다 채워 본 적도 없었던데다가, 혹시 열관리에 도움될까 해서 슬롯도 중간에 한 칸 비워서 설치했는데도 딱히 열관리에 이점을 얻지도 못해 디스크온도가 50도 근처에서 계속 머물러 있기도 했고. 게다가 가격이…

암튼, 요즘 NAS 동네는 어떤가 하고 좀 살펴보다보니 자연스럽게 후보는 셋 정도로 추려졌다.

시놀로지
Ugreen
무모한 도전

1. 시놀로지 – 건드릴게 가장 적은 선택

생태계라고 하면 좀 거창하지만, 이미 시놀로지 앱에 많은 부분을 기대고 있는 중이긴 했다.
특히 시놀로지 포토 앱으로 나랑 부인님 핸드폰의 사진데이터를 계속 백업받고 있기도 했고, 또 그걸 안쓰는 아이패드 미니를 디지털 액자마냥 나무 프레임에 넣어두고 여행 다녀온 사진들 슬라이드쇼 시키면서 띄워놓고 있는게 은근 만족도가 높아서 이걸 대체하는게 가장 큰 걸림돌이었다.

열일중인 ipad mini 5. 액자 프레임은 광고보고 꽂혀서 바로 질렀는데 파는 곳은 이미 없어진듯. 밤에도 그냥 켜두다보니 밝기를 많이 낮춰놔서 어두워보인다. 노보리베츠 온천은 정말 좋았다.

2. UGREEN – 신흥 강자?

사실 시놀로지가 조금 괘씸(?)했던게, HDD를 시놀로지에서 판매하는게 아니고서는 아예 못쓰게 하는 정책을 내놓았다는 점이다. 물론 전세계인의 하나된 목소리로 욕을 해대니 해당 정책은 철회하긴 했지만. 아직도 캐시용으로 사용하는 SSD는 시놀로지 제품 아니고서는 설치/적용이 안된다. 그렇다고 해서 뭔가 다른것도 아니고 그냥 택갈이만 해서 나오는 제품을 강제하는건 정말 양심리스한 모습이라 조금 정이 떨어지긴 했다.

그래서 시놀로지를 벗어난다고 할 때, 사람들이 최근 가성비 등등을 따져 가장 많이 언급하는게 UGREEN 이었다.

DS416j는 탐색기나 앱을 통해서 파일을 직접 활용하는데는 큰 문제가 없었지만, 사진 올린 뒤 색인에 걸리는 시간이나 관리 페이지에 접속하면 화면 뜨는데 세월아 네월아 하고 있던걸 생각해보면 절대 보급형 CPU와 모자란 RAM은 피해야겠다는 생각이 강하게 들게 되는데, 이 놀라운 스펙이라니. 세상에.

다만 찾다보니 너무 단촐한 소프트웨어가 계속 발목을 잡는다는 점과 아무래도 NAS 전문 브랜드가 아닌데서 오는 왠지모를 찝찝함, 그리고… 최근 너무 올라버린 가격때문에 고민이 되는 부분이었다.

3. 무모한 도전? – 이왕 켜놓는 시스템이라면…

요즘 맥미니에 로컬 LLM 올려서 돌리는 재미가 쏠쏠해 있던 차에, 문득 스치고 지나간 광고가 하나 있었으니…

지금봐도 NAS보다는 그냥 워크스테이션 광고인듯. NAS로 쓰기엔 한참 오버스펙.

Minisforum N5 Pro 되시겠다. CPU가 무려 HX Pro 370. 메모리는 통합메모리로 96GB까지 설치 가능하다 그러고, Oculink까지 있다. 이쯤 되면 하드디스크 몇 개 꽂고 용량 얼마까지 지원하고 하는 말들이 다 귀여워보인다.

사실 가장 솔깃했던 건, 혹시 그럼 여기다가 Local LLM 돌릴 수 있는거 아닐까? 하고 봤던건데… 이미 외쿡 형님중에 굉장히 자세한 리뷰를 써주시면서 이 부분까지 긁어주신 분이 계셨다.

https://www.reddit.com/r/homelab/comments/1obf9s6/minisforum_n5_pro_ai_nas_reviewproject/

결론은 꽤 쓸만해 보인다 였는데… 뭔가 설정까지 가는 길이 매우 험난해 보여서 패스. 그리고 지금은 구하려고 해도 씨가 말라서… 게다가 96GB의 DDR5 ECC메모리 값은…

결국 돌아돌아 결론은 제자리

그렇다. 이리보고 저리봐도 지금 사용성이나 가격을 놓고 보면 시놀로지를 벗어나는 것은 대안이 되어주질 못하는 상황이다. 컴퓨팅 파워와 광활한 메모리를 자랑하며 나온 대항마 NAS들은 그게 발목을 잡아버리면서 환율과 메모리가격의 이중고에 시달리면서 사정권에서 광속으로 멀어져갔다.

그래서, 내가 내린 결론은…

DS725+ 다.

일단, 시놀로지 제품 중 비교군이던 DS225+에 비해 AMD 칩셋을 쓰면서 4GB의 메모리를 달고 있다는 점이 장점이었고, 회사에서 지원금이 나오는 복지몰에서 구할 수 있는 NAS라는 점이 아주 강력하게 작용했다. (QNAP이랑 시놀로지밖에 없었…)

게다가 무엇보다도, 기존 HDD를 그냥 그대로 가져다 쓸 수 있다는 점이 아주 강력한 플러스 요인이었다.

마이그레이션

뭐 사실, 사전에 조사하기로는 CPU 아키텍쳐가 달라서 (Armada vs. AMD R1000) 안된다 부터 되긴 하는데 싹 다 지워야해, 되는데 설정은 다시 해줘야 함 등등 검색결과와 그 결과를 들고온 AI마다 얘기가 달라서 고민이 되는 부분이었는데…

에라 모르겠다 하고 설정만 로컬에 백업해두고 하드 옮겨 꽂았더니…
바로 기존 내용 인식하고 마이그레이션도 별 말 없이 그냥 진행되어버리면서 익숙한 화면이 그대로 나왔다. 로그인도 기존 계정 그대로, OTP도 기존 설정해둔 앱 통해서 그대로 되고. 이름도 기본 셋팅도 설정했던 그대로.
정말 그간의 고민이 허무할 정도로 쉽게 끝나버렸다.
(얼마나 금방 끝났냐면, 따로 화면 캡쳐 할 정신도 없을 정도로 후루룩 지나가 버렸…)

다만 이렇게 된 배경에는, DS416j가 그나마 올 해 까지 DSM 업데이트를 받으면서 7.4버전으로 올려놓고 진행한 점이 다행이었던 것 같고, 이런저런 모듈들/앱들 설치 안하고 쓴 덕분이기도 한 것 같다.
실제로 Synology Photo는 계정 별 공유 앨범 설정 등이 사라졌고, 색인도 다시 해줘야 하는 불편함이 있긴 했다. 하지만 뭐 이정도는…

근데 이제 어떻게 끝을 내지…

여튼 폭풍같은(;;) 마이그레이션도 마치고, 이제는 평온한 일상으로 돌아오고, Photo 관련 설정도 다 마치고 이것저것 달라진것 없는지 살펴보는 중이다.

같은 DSM 7.4 버전이긴 했지만 DS416j 에서는 패키지 설치 단계에서 부터 안보이던 것들이 보여서 (대표적으로 Docker 관련…) 이걸 어떻게 잘 써먹어 볼지 살펴보는 중이다. 혹시 쓸만한 기능 찾게되면 추가로 올려보면 좋겠다. 미래의 나여, 혹시 모르니 뭔가 할 때 캡쳐 잘 하면서 해라.
(하지만 이미 Home Assistant 추가하는걸 캡쳐 없이 그냥 해버렸…)