Apple Silicon에서 Flux 생성이 극도로 느린 문제 해결 - 완전 가이드

M 시리즈 Mac이 단일 Flux 이미지를 생성하는 데 30분에서 1시간이 걸린다면, 설정에 근본적인 문제가 있습니다. 이것은 전형적인 Flux 느린 Mac 문제입니다. Apple Silicon은 칩 종류와 해상도에 따라 30~90초 안에 Flux 이미지를 생성해야 합니다 - 몇 시간이 아니라. 경험하고 있는 극단적인 Flux 느린 Mac 성능은 거의 확실히 두 가지 중요한 문제 중 하나에서 비롯됩니다: PyTorch가 Metal GPU를 사용하는 대신 CPU 실행으로 폴백하거나, 심각한 메모리 압력이 지속적인 스왑 스래싱을 유발합니다. 두 Flux 느린 Mac 문제 모두 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 진단 방법을 알면 수정할 수 있습니다.

이 포괄적인 가이드는 Apple Silicon에서 Flux 느린 Mac 문제 수정의 모든 측면을 다룹니다.

이 가이드는 어떤 문제가 있는지 식별하고, 적절한 수정을 구현하며, Apple Silicon이 실제로 제공할 수 있는 성능을 달성하기 위해 Mac 설정을 최적화하는 방법을 안내합니다. Mac 성능은 동등한 가격의 NVIDIA 하드웨어와 일치하지 않지만, 로컬 Flux 생성을 실험과 창작 작업에 실용적으로 만드는 합리적인 생성 시간을 얻어야 합니다.

Apple Silicon Flux가 극도로 느려질 수 있는 이유 이해하기

Flux 느린 Mac 문제를 해결하려면 먼저 몇 시간의 생성 시간을 유발하는 두 가지 시나리오를 이해해야 합니다. Flux 느린 Mac 문제의 수정 방법이 완전히 다르기 때문입니다.

첫 번째 시나리오는 CPU 폴백입니다. PyTorch의 Metal Performance Shaders(MPS) 백엔드가 올바르게 작동하지 않으면 PyTorch는 조용히 CPU 실행으로 폴백합니다. CPU 기반 신경망 추론은 GPU 실행보다 약 50~100배 느려서, 60초 생성을 60분의 고통으로 바꿉니다. 이것은 명백한 오류 메시지 없이 발생합니다 - CPU 사용량이 최대가 되고 GPU가 완전히 유휴 상태인 채로 생성이 영원히 걸릴 뿐입니다.

여러 조건이 CPU 폴백을 유발합니다. 네이티브 ARM Python 대신 Rosetta 변환을 통해 실행되는 x86 버전의 Python을 설치했을 수 있습니다. PyTorch 설치에 MPS 지원이 없을 수 있습니다(오래된 버전이거나 잘못 설치되었기 때문에). 모델의 특정 작업에 MPS 구현이 없어 전체 계산이 CPU로 폴백될 수 있습니다. 또는 macOS 자체에 시스템 업데이트로 해결될 MPS 문제가 있을 수 있습니다.

두 번째 시나리오는 메모리 스래싱입니다. Apple Silicon은 CPU와 GPU 간에 공유되는 통합 메모리를 사용하여 명시적인 GPU VRAM 관리의 필요성을 제거하지만 다른 문제를 만듭니다: 총 메모리 수요가 사용 가능한 RAM을 초과하면 macOS가 데이터를 SSD 스왑 저장소로 페이징합니다. 큰 텐서를 상주시켜야 하는 Flux 같은 메모리 집약적 모델의 경우, 스왑으로의 지속적인 페이징은 시스템이 계산보다 데이터 이동에 더 많은 시간을 소비하므로 극적인 속도 저하를 만듭니다.

메모리 스래싱은 주로 8GB 또는 16GB 통합 메모리를 가진 Mac에 영향을 미칩니다. Flux의 전체 정밀도 모델은 가중치만으로 약 23GB가 필요하고, 추론은 그 위에 상당한 활성화 메모리를 추가합니다. GGUF 양자화로 메모리 요구 사항을 크게 줄여도 Flux를 실행하는 8GB Mac은 심하게 스래싱합니다. 16GB Mac은 다른 것이 메모리를 소비하지 않으면 양자화 모델로 작동할 수 있지만, 브라우저 탭, 백그라운드 프로세스, macOS 자체가 사용 가능한 공간을 먹습니다.

좋은 소식은 두 문제 모두 진단 가능하고 수정 가능하다는 것입니다. 진단부터 시작합시다.

CPU 폴백 vs. 메모리 스래싱 진단

Flux 느린 Mac 수정을 시도하기 전에 어떤 문제를 경험하고 있는지 확인하세요. Flux 느린 Mac 문제의 진단 접근 방식이 다르며, 잘못된 수정을 적용하면 시간이 낭비됩니다.

Mac에서 ComfyUI를 처음 사용하는 사용자를 위해, 필수 노드 가이드에서 Mac과 다른 플랫폼 모두에 적용되는 기본 개념을 다룹니다.

CPU 폴백을 확인하려면 생성을 시작하기 전에 활성 상태 보기를 열고 프로세스 중 CPU와 GPU 사용량을 모두 관찰합니다. 올바르게 구성된 시스템에서는 GPU 사용량이 높아지고 개별 CPU 코어는 상대적으로 조용해야 합니다(데이터 준비를 위한 약간의 CPU 활동은 정상입니다). 생성 전체에서 GPU 사용량이 0에 가깝게 유지되면서 모든 CPU 코어가 100%로 최대화되어 있다면 CPU 폴백이 발생하고 있습니다.

Python에서 MPS 가용성을 직접 확인할 수도 있습니다. 터미널을 열고 실행:

python3 -c "import torch; print('MPS 사용 가능:', torch.backends.mps.is_available()); print('MPS 빌드됨:', torch.backends.mps.is_built())"

두 값 모두 True를 출력해야 합니다. MPS를 사용할 수 없으면 다른 것이 도움이 되기 전에 PyTorch 설치를 수정해야 합니다.

Rosetta를 통한 x86이 아닌 네이티브 ARM Python을 실행하고 있는지 확인:

python3 -c "import platform; print('아키텍처:', platform.machine())"

이것은 "arm64"를 출력해야 합니다. "x86_64"를 출력하면 완전히 잘못된 Python 아키텍처를 실행하고 있으며 MPS는 작동할 수 없습니다.

메모리 스래싱을 진단하려면 생성 중 활성 상태 보기의 메모리 탭을 관찰합니다. 메모리 압력 그래프와 사용된 스왑 값을 확인합니다. 최소한의 스왑 사용으로 녹색 메모리 압력은 적절한 메모리를 나타냅니다. 생성 중 스왑이 증가하는 노란색 또는 빨간색 메모리 압력은 스래싱을 나타냅니다. 활성 상태 보기에서 디스크 활동도 관찰할 수 있습니다 - 계산 바운드여야 하는 작업 중 심한 디스크 활동은 스왑 활동을 나타냅니다.

또 다른 진단은 생성 시간 진행입니다. CPU 폴백에서는 생성이 느리지만 꾸준한 속도로 진행됩니다 - 각 단계에 오랜 시간이 걸리지만 완료율이 일관되게 진행됩니다. 메모리 스래싱에서는 시스템이 스왑할 때 일부 단계는 상대적으로 빠르게 완료되고 다른 단계는 오랜 기간 정지하는 불규칙한 진행을 볼 수 있습니다.

높은 CPU와 상당한 스왑 활동을 모두 보고 있다면 아마도 두 문제가 있습니다 - CPU 폴백이 더 많은 메모리 압력을 유발하는 비효율적인 계산 패턴을 야기합니다. 먼저 CPU 폴백을 수정한 다음 필요한 경우 메모리를 해결합니다.

CPU 폴백 문제 수정

PyTorch가 MPS를 사용하는 대신 CPU로 폴백하고 있다고 확인했다면 이 Flux 느린 Mac 문제를 수정하는 방법은 다음과 같습니다. CPU 폴백은 Flux 느린 Mac 성능의 가장 일반적인 원인입니다.

먼저 네이티브 ARM Python이 설치되어 있는지 확인합니다. 가장 쉬운 방법은 Apple Silicon Mac에서 ARM 버전을 자동으로 제공하는 Homebrew를 통해 Python을 설치하는 것입니다:

# Homebrew가 없다면 설치
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Python 설치
brew install python@3.11

다른 방법으로 Python을 설치했다면 위에서 보여준 대로 아키텍처를 확인하고 x86이면 다시 설치합니다.

다음으로, 이전의 손상된 설치로부터의 오염을 피하기 위해 깨끗한 가상 환경을 생성:

python3 -m venv ~/flux_env
source ~/flux_env/bin/activate

이제 MPS 지원으로 PyTorch를 설치합니다. Mac용 공식 PyTorch 설치는 최신 버전에서 기본적으로 MPS 지원을 포함합니다:

pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio

설치가 작동했는지 확인:

python -c "import torch; print('PyTorch 버전:', torch.__version__); print('MPS 사용 가능:', torch.backends.mps.is_available())"

MPS가 여전히 사용할 수 없다면 macOS를 업데이트해야 할 수 있습니다. MPS 지원은 macOS 업데이트를 통해 크게 개선되었으며 일부 작업은 최신 버전이 필요합니다. Mac에서 사용 가능한 최신 macOS 버전으로 업데이트하세요.

일부 설정은 네이티브 MPS 구현이 없는 작업이 CPU로 폴백하면서 다른 모든 것에는 MPS를 사용할 수 있는 MPS 폴백 모드를 활성화하면 이점이 있습니다. 이것은 완전한 CPU 폴백보다 낫습니다:

export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

이것을 셸 프로필(기본 macOS 셸의 경우 ~/.zshrc)에 추가하여 영구적으로 만듭니다.

CPU 폴백이 해결되면 활성 상태 보기를 관찰하면서 이미지를 생성하여 수정이 작동했는지 확인합니다. GPU 사용량이 올라가고 CPU 사용량은 중간 정도로 유지되어야 합니다. 생성 시간은 몇 시간에서 일반적인 설정의 경우 2분 미만으로 줄어들어야 합니다.

메모리 압력 문제 수정

Mac에 적절한 MPS 기능이 있지만 메모리 스래싱이 Flux 느린 Mac 성능을 유발하는 경우, 메모리 요구 사항을 줄이거나 사용 가능한 메모리를 늘려야 합니다. 메모리 압력은 Flux 느린 Mac 문제의 두 번째 주요 원인입니다.

가장 영향력 있는 변경은 양자화 모델 사용입니다. GGUF 양자화는 합리적인 품질을 유지하면서 메모리 요구 사항을 크게 줄입니다. Q8_0 양자화 Flux 모델은 전체 정밀도의 23GB에 비해 약 12GB가 필요합니다. Q4_K_M 양자화는 이것을 약 6GB로 줄여 주의하면 8GB Mac에서도 Flux에 접근할 수 있게 합니다.

GGUF 양자화 Flux 모델을 제공하는 HuggingFace 저장소에서 다운로드합니다. 이를 로드하기 위해 ComfyUI-GGUF 노드 팩을 설치:

cd ~/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
pip install -r ComfyUI-GGUF/requirements.txt

그런 다음 표준 체크포인트 로더 대신 GGUF 로더 노드를 사용합니다.

16GB 이상의 Mac이 있고 전체 정밀도 모델을 사용하려면 생성 전에 사용 가능한 메모리를 최대화합니다. 브라우저를 완전히 닫습니다 - 여러 탭이 있는 Chrome은 쉽게 4-8GB를 소비할 수 있습니다. Slack, Discord, Spotify 및 기타 백그라운드 애플리케이션을 종료합니다. 활성 상태 보기에서 상당한 메모리를 소비하는 프로세스를 확인하고 불필요한 모든 것을 닫습니다.

ComfyUI의 메모리 관리 플래그는 Mac에서 중요합니다. --highvram 플래그를 사용:

python main.py --highvram

이것은 ComfyUI에 모델을 이동하지 않고 메모리에 유지하도록 지시합니다. 통합 메모리 시스템에서 --lowvram이 수행하는 오프로딩은 이점이 없고(절약할 별도의 GPU VRAM이 없음) 불필요한 데이터 이동으로 오버헤드만 추가합니다.

Mac에서 --lowvram 또는 --medvram을 사용하지 마세요. 이 플래그는 VRAM이 제한된 디스크리트 GPU용으로 설계되어 계산 중 모델 가중치를 시스템 RAM으로 오프로드하여 전송 오버헤드를 대가로 VRAM을 절약합니다. 통합 메모리에서는 가중치가 이미 GPU가 액세스하는 동일한 메모리 풀에 있으므로 오프로딩은 이점 없이 전송 지연만 추가합니다.

제한된 메모리로 양자화 모델을 실행하는 Mac의 경우 생성 해상도를 줄이는 것을 고려하세요. 1024x1024 대신 768x768로 생성하면 추론 중 활성화 메모리를 상당히 줄입니다. 필요한 경우 나중에 결과를 업스케일할 수 있습니다.

Apple Silicon용 ComfyUI 구성 최적화

핵심 문제 수정 외에도 여러 구성 선택이 Apple Silicon 성능을 최적화합니다.

xFormers 대신 네이티브 어텐션을 사용합니다. xFormers는 CUDA가 필요하고 Mac에서는 전혀 작동하지 않습니다 - 설치를 시도하지 마세요. ComfyUI의 네이티브 어텐션 구현은 MPS와 함께 작동하고 합리적인 성능을 제공합니다.

적절한 정밀도를 선택합니다. FP16(반정밀도)은 FP32의 절반 메모리를 사용하며 일반적으로 Mac 생성에 적합한 선택입니다. 대부분의 모델은 FP16에서 잘 작동하고 메모리 절약이 상당합니다. BF16 지원은 macOS 버전과 칩 세대에 따라 다릅니다 - 일반적으로 최신 macOS가 있는 M2 이후에서 지원되지만 FP16이 안전한 선택입니다.

ComfyUI 실행 시 이러한 설정을 구성:

python main.py --highvram --force-fp16

--force-fp16 플래그는 가능한 경우 작업이 반정밀도를 사용하도록 보장합니다.

구성 변경 후 첫 번째 생성을 주의 깊게 모니터링합니다. 새로운 ComfyUI 시작의 첫 번째 생성에는 모델 로딩과 Metal 셰이더 컴파일 오버헤드가 포함되어 후속 생성보다 느립니다. 정확한 성능 평가를 위해 두 번째 또는 세 번째 생성을 측정하세요.

ComfyUI Manager를 사용하는 경우 많은 커스텀 노드를 설치하면 메모리 소비가 증가하고 메모리가 제한된 시스템에 압력을 가할 수 있음에 유의하세요. 실제로 사용하는 노드만 설치합니다.

현실적인 성능 기대치

적절한 구성과 Flux 느린 Mac 문제가 해결된 상태에서 1024x1024 해상도에서 20단계로 Flux를 실행하는 다양한 Apple Silicon 칩에서 무엇을 기대할 수 있는지 설명합니다:

M1/M2 기본 칩(8코어 GPU, 8-16GB 메모리): 이 칩은 Flux를 실행할 수 있지만 능력의 한계에 있습니다. Q4 양자화와 주의 깊은 메모리 관리로 표준 생성에 60-90초를 예상합니다. 8GB 변형은 적극적인 양자화가 필요하고 스래싱을 피하기 위해 더 작은 해상도로 생성합니다.

M1/M2/M3 Pro 칩(14-16코어 GPU, 16-32GB 메모리): 이것은 Mac Flux 생성의 스위트 스팟입니다. 18GB 이상의 메모리 변형에서는 Q8 양자화 모델을 편안하게 실행할 수 있습니다. 표준 생성에 45-70초를 예상하고, 스왑 압력을 피하는 더 높은 메모리 구성에서는 더 빠른 시간이 됩니다.

M3/M4 Pro 및 Max 칩(최대 40코어 GPU, 최대 128GB 메모리): 하이엔드 칩은 최고의 Mac 성능을 제공합니다. 64GB 이상의 메모리가 있는 M3 Max와 M4 Max는 메모리 압력 없이 전체 정밀도 Flux를 실행할 수 있습니다. 표준 생성에 30-50초를 예상하고, 가장 잘 구성된 Max 칩은 30초에 접근합니다.

NVIDIA와 비교: 가장 빠른 M4 Max도 중급 RTX 4070보다 느리고 RTX 4090보다 상당히 느립니다. RTX 4090은 비슷한 설정에서 8-12초 안에 Flux 이미지를 생성합니다. 순수 성능이 우선이고 Mac 생태계에 얽매이지 않는다면 NVIDIA가 달러당 훨씬 나은 성능을 제공합니다. Mac Flux 생성은 다른 이유로 Mac에서 작업해야 하고 성능 트레이드오프를 수락하는 경우 의미가 있습니다.

이러한 기대치는 메모리에 적절한 양자화로 올바르게 구성된 시스템을 가정합니다. 이 가이드의 수정 사항을 적용한 후에도 이 범위보다 훨씬 나쁜 시간을 보고 있다면 다른 문제가 있습니다 - 진단 단계를 다시 확인하세요.

고급 최적화

기본 사항이 올바르게 작동하면 여러 고급 기술로 추가 성능을 짜낼 수 있습니다.

MLX는 Apple Silicon에 특별히 최적화된 Apple의 머신 러닝 프레임워크입니다. MLX로 포팅된 모델은 MLX가 Apple 하드웨어를 위해 처음부터 설계되었기 때문에 PyTorch MPS 구현보다 빠르게 실행될 수 있습니다. MLX 생태계가 성장하고 있으며 Flux 구현이 존재합니다. MLX 환경 설정에 익숙하다면 사용 사례에서 PyTorch MPS보다 더 나은 성능을 제공하는지 테스트해 볼 가치가 있습니다.

메모리 관리 튜닝은 제한된 시스템에서 도움이 될 수 있습니다. 환경 변수 PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.0을 설정하면 PyTorch에 메모리 할당을 캐시하지 않도록 지시하여 할당 오버헤드를 증가시키는 대가로 피크 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 이것은 더 적은 메모리 시스템에서 실행할 수 있는 능력과 성능을 교환합니다:

export PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.0

ComfyUI를 정기적으로 실행하는 경우 자동 메모리 정리를 구성합니다. ComfyUI는 편의를 위해 이전 생성의 데이터를 캐시할 수 있지만 이는 메모리를 소비합니다. UI에는 사용 후 모델을 자동으로 언로드하는 옵션이 있어 생성 세션 사이에 다른 애플리케이션을 위한 메모리를 확보합니다.

열 환경을 고려하세요. 지속적인 생성 워크로드는 칩을 가열하고 Apple Silicon은 뜨거우면 스로틀링합니다. 좋은 환기를 확보하고 MacBook 위에 물건을 쌓지 않으며 장시간 생성 세션에는 냉각 스탠드를 고려하세요. 열 스로틀링이 시작되면 성능이 눈에 띄게 저하됩니다.

자주 묻는 질문

이전에 작동하던 Flux 생성이 갑자기 느려진 이유는 무엇인가요?

macOS 업데이트가 MPS 기능을 일시적으로 깨뜨려 호환성을 복원하기 위해 PyTorch 업데이트가 필요할 수 있습니다. macOS 업데이트 후에는 MPS가 여전히 사용 가능한지 확인하고 필요한 경우 PyTorch를 업데이트하세요. 또한 macOS 업데이트가 백그라운드 메모리 소비를 증가시켜 제한된 시스템에 새로운 압력을 만들지 않았는지 확인하세요.

Mac에서 Flux에 8GB RAM으로 충분한가요?

간신히, 그리고 적극적인 Q4 양자화와 다른 것이 실행되지 않는 경우에만 가능합니다. 양자화가 있어도 메모리 압력으로 인해 생성이 느려집니다. 16GB가 현실적인 최소이고 24GB 이상이 편안한 여유를 제공합니다. AI 작업용으로 새 Mac을 구매하는 경우 가능한 한 많은 메모리를 구입하세요 - 나중에 업그레이드할 수 없습니다.

ComfyUI에 Rosetta를 사용해야 하나요?

절대 사용하지 마세요. Rosetta 변환은 오버헤드를 추가하고 MPS가 전혀 작동하지 못하게 합니다. 항상 네이티브 ARM Python과 패키지를 사용하세요. 무언가가 Rosetta를 통해서만 작동하면 ARM 대안을 찾으세요.

첫 번째 생성은 느리지만 후속 생성은 빠릅니다 - 이것이 정상인가요?

예. 첫 번째 생성에는 모델 로딩과 Metal 셰이더 컴파일이 포함되며 둘 다 후속 실행을 위해 캐시됩니다. 대표적인 성능 평가를 위해 두 번째 또는 세 번째 생성을 측정하세요.

향후 macOS 버전에서 Flux가 더 빨라지나요?

아마도 예, 점진적으로. Apple은 각 릴리스에서 MPS를 계속 개선하고 PyTorch도 MPS 백엔드를 개선합니다. 업데이트는 인기 모델에 대한 더 나은 MLX 지원을 가져올 수도 있습니다. 그러나 극적인 속도 향상을 기대하지 마세요 - 하드웨어가 근본적인 제약입니다.

성능을 향상시키기 위해 외부 GPU를 사용할 수 있나요?

아니요. macOS는 Apple Silicon Mac에 대한 eGPU 지원을 중단했습니다. 그리고 지원될 때도 훌륭하지 않았습니다. 내부 GPU가 가진 전부입니다. 더 많은 GPU 파워가 필요하면 클라우드 서비스나 전용 NVIDIA 시스템을 고려하세요.

보고된 벤치마크보다 내 M3 Max가 느린 이유는 무엇인가요?

장시간 생성 중 열 스로틀링이 발생하지 않는지 확인하세요. 메모리 구성을 확인하세요 - 비교가 전체 정밀도를 사용하는 반면 당신은 양자화를 사용하고 있을 수 있습니다. 또는 그 반대일 수 있습니다. 또한 동등한 것을 비교하고 있는지 확인하세요: 같은 모델, 해상도, 단계 및 설정.

Flux에 MLX가 PyTorch MPS보다 나은가요?

때로는 예, 때로는 아니요. MLX는 좋은 MLX 구현이 있는 모델에서 더 빠를 수 있지만 생태계가 PyTorch보다 작습니다. 시간이 있으면 둘 다 테스트하세요. 그러나 PyTorch MPS가 현재 더 성숙하고 더 잘 문서화된 옵션입니다.

"MPS backend out of memory"로 생성이 실패합니다 - 어떻게 하나요?

이 오류는 생성이 사용 가능한 메모리를 초과했음을 의미합니다. 해상도를 줄이고, 더 적극적인 양자화를 사용하고, 다른 애플리케이션을 닫으세요. 그 중 어느 것도 가능하지 않으면 생성은 단순히 하드웨어에 맞지 않습니다. 클라우드 서비스는 로컬 하드웨어가 처리할 수 없는 설정으로 생성하는 방법을 제공합니다.

메모리를 확보하기 위해 Spotlight 같은 macOS 기능을 비활성화해야 하나요?

macOS 기능을 비활성화하여 얻는 메모리 절약은 Flux의 메모리 요구 사항에 비해 미미합니다. 실제 애플리케이션을 닫고 적절한 양자화를 사용하는 데 집중하세요. 약간의 메모리 증가를 위해 유용한 macOS 기능을 비활성화하는 것은 가치가 없습니다.

고급 Apple Silicon 최적화 기술

기본 구성이 올바르면 여러 고급 기술로 Mac에서 추가 성능을 짜낼 수 있습니다.

Metal Performance Shaders 심층 분석

MPS 동작을 이해하면 더 효과적으로 최적화할 수 있습니다. MPS는 PyTorch가 Mac GPU 가속에 사용하는 Apple의 GPU 컴퓨팅 프레임워크입니다.

MPS 강점:

• 우수한 행렬 곱셈 성능
• 좋은 메모리 대역폭 활용
• Apple의 통합 메모리와 네이티브 통합

MPS 제한:

• 일부 작업이 CPU로 폴백
• 첫 실행 시 컴파일 오버헤드
• CUDA 최적화만큼 성숙하지 않음

어떤 작업이 CPU로 폴백하는지 식별하려면 MPS 폴백 경고를 활성화:

export PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.0
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

콘솔은 어떤 작업이 CPU 폴백을 사용하는지 보여줍니다. 폴백이 너무 많으면 오래된 PyTorch 버전이거나 MPS가 잘 지원하지 않는 모델 작업을 나타냅니다.

메모리 압력 관리

Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처는 CPU와 GPU가 동일한 메모리 풀을 공유한다는 것을 의미합니다. 이를 효과적으로 관리하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다:

메모리 모니터링: 생성 중 활성 상태 보기의 메모리 탭을 엽니다. 관찰 대상:

• 메모리 압력 그래프(녹색이 좋음, 노란색/빨간색은 스래싱)
• 사용된 스왑(생성 중 최소화되어야 함)
• 압축된 메모리(높은 압축은 압력을 나타냄)

메모리 풋프린트 줄이기: 양자화 모델 사용 외에도 다음으로 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다:

• 브라우저 완전히 닫기(탭만 아님)
• 통신 앱 종료(Slack, Discord는 상당한 메모리 사용)
• 생성 세션 중 Spotlight 인덱싱 비활성화
• 활성 상태 보기를 사용하여 다른 메모리를 많이 사용하는 프로세스 식별

스왑 구성: 스왑을 완전히 방지할 수는 없지만 최소화하면 성능이 극적으로 향상됩니다. 일부 사용자는 페널티를 줄이기 위해 스왑용 RAM 디스크를 생성하지만 이는 기술 지식이 필요하고 스래싱 문제를 제거하는 것이 아니라 영향만 줄입니다.

모델 로딩 최적화

모델이 로드되는 방식은 메모리 사용량과 생성 시간 모두에 영향을 미칩니다:

모델 캐싱: ComfyUI는 생성 사이에 로드된 모델을 캐시합니다. 모델이 캐시된 상태로 유지되도록 충분한 메모리 여유를 확보하세요. 10GB 모델을 다시 로드하는 데는 캐싱이 제거하는 상당한 시간이 걸립니다.

순차적 로딩: 여러 모델(체크포인트 + LoRA + ControlNet)을 사용할 때 동시가 아닌 순차적으로 로드합니다. 이것은 메모리 스파이크를 방지합니다:

# 좋음: 순차적 로딩
load_checkpoint()
load_lora()
load_controlnet()

# 나쁨: 동시 로딩(메모리 스파이크)
load_all_models_together()

모델 정밀도: FP16 모델은 FP32의 절반 메모리를 사용합니다. 대부분의 Flux 가중치는 FP16에서 잘 작동하고 제한된 시스템에서 메모리 절약이 상당합니다.

열 스로틀링 방지

Apple Silicon은 뜨거우면 스로틀링하여 성능을 크게 줄입니다. 지속적인 생성 워크로드는 칩을 가열합니다:

온도 모니터링: TG Pro 또는 iStatMenus 같은 유틸리티를 사용하여 칩 온도를 모니터링합니다. 스로틀링이 시작되는 시점에 주의(일반적으로 칩의 경우 약 100-105°C).

냉각 전략:

• Mac을 단단한 표면에 놓기(통풍구를 막는 천이 아님)
• 노트북용 냉각 패드 사용
• 데스크톱 Mac 주변에 적절한 공기 흐름 확보
• 장시간 생성 세션에 외부 팬 고려
• 직사광선이나 따뜻한 환경 피하기

듀티 사이클 관리: 긴 생성 세션의 경우 칩을 식히기 위해 배치 사이에 휴식을 고려하세요. 스로틀링된 성능보다 전속으로 일관되게 생성하는 것이 낫습니다.

ComfyUI 특정 Mac 최적화

여러 ComfyUI 구성이 특히 Apple Silicon을 돕습니다:

어텐션 구현: ComfyUI의 어텐션 구현은 Mac에서 중요합니다. 기본 구현은 일반적으로 작동하지만 일부 워크플로우는 특정 어텐션 모드에서 이점을 얻습니다. 사용 사례에 가장 적합한 것을 찾기 위해 다양한 옵션을 테스트하세요.

노드 선택: 일부 커스텀 노드에는 Mac 특정 문제가 있습니다. 문제가 발생하면:

• 노드 GitHub에서 Mac 호환성 노트 확인
• 특정 노드의 유무로 테스트하여 문제 격리
• Mac 특정 버그를 노드 개발자에게 보고

워크플로우 단순화: 많은 노드가 있는 복잡한 워크플로우는 메모리 오버헤드를 증가시킵니다. 가능한 경우 단순화:

• 병합할 수 있는 작업 결합
• 사용하지 않는 노드 제거
• 리소스를 소비하는 라이브 미리보기 노드 최소화

플랫폼 전체에 적용되는 더 광범위한 ComfyUI 최적화 기술에 대해서는 성능 최적화 가이드에서 추가 접근 방식을 다룹니다. Flux 느린 Mac 워크플로우를 보완할 수 있는 비디오 생성에 대해서는 Wan 2.2 완전 가이드에서 비디오 기술을 다룹니다.

특정 Mac 구성 문제 해결

다양한 Mac 구성에는 다양한 특성과 일반적인 문제가 있습니다.

MacBook Air 고려사항

MacBook Air는 냉각 용량이 제한되고 공유 메모리 풀이 있습니다:

현실적인 기대:

• 생성 시간이 Pro/Max 칩보다 길어집니다
• 지속적인 부하에서 열 스로틀링이 더 빨리 발생
• 8GB 모델은 심하게 제한됨
• 가끔 실험에 가장 적합, 프로덕션 사용에는 적합하지 않음

최적화 초점:

• 가장 적극적인 양자화(Q4) 사용
• 해상도를 512x512 이하로 유지
• ComfyUI 외의 모든 것 닫기
• 냉각을 위해 생성 사이에 휴식

Mac Mini 및 Mac Studio

데스크톱 Mac은 열적 여유가 더 있지만 메모리 제한은 여전히 공유합니다:

장점:

• 스로틀링 없이 더 나은 지속적 성능
• 외부 냉각 추가가 더 쉬움
• 시간이 지남에 따라 더 예측 가능한 성능

구성 팁:

• 좋은 공기 흐름을 위해 배치
• 장시간 세션에 외부 팬 고려
• 온도 모니터링하지만 스로틀링은 적을 것으로 예상

메모리 구성 영향

통합 메모리의 양은 무엇이 실용적인지에 극적으로 영향을 미칩니다:

8GB 시스템:

• Q4 양자화 Flux만 실용적
• 스왑 사용과 속도 저하 예상
• 모든 다른 애플리케이션 닫기
• 복잡한 워크플로우에는 클라우드 생성 고려

16GB 시스템:

• Q8 양자화가 주의 깊은 메모리 관리로 작동
• 적당하면 브라우저를 열어 둘 수 있음
• 정기적인 실험에 적합

24GB+ 시스템:

• 표준 워크플로우의 편안한 여유
• 덜 적극적인 양자화 실행 가능
• 여러 애플리케이션을 열어 둘 수 있음
• 실용적인 프로덕션 사용에 접근

32GB+ 시스템:

• 최고의 Mac Flux 경험
• 더 적은 양자화 필요
• 복잡한 워크플로우가 실용적
• 여러 LoRA와 ControlNet 실현 가능

더 넓은 워크플로우와의 통합

Mac Flux 생성은 다른 도구와 플랫폼을 포함할 수 있는 더 큰 창작 워크플로우에 맞습니다.

하이브리드 워크플로우 전략

최적의 결과를 위해 Mac 로컬 생성과 클라우드 서비스를 결합:

로컬 사용 사례:

• 빠른 컨셉 탐색
• 개인적이거나 민감한 콘텐츠
• 학습과 실험
• 오프라인 작업

클라우드 사용 사례:

• 최종 프로덕션 렌더
• 고해상도 출력
• 비디오 생성
• 시간에 민감한 마감

이 하이브리드 접근 방식은 Mac의 편리함 이점을 얻으면서 클라우드가 까다로운 작업을 처리합니다.

파일 관리

효율성을 위해 Mac Flux 설정을 정리:

모델 저장소:

• 사용 가능한 가장 빠른 드라이브에 모델 저장
• 내부 저장소가 제한되면 외부 SSD 사용
• 공간 절약을 위해 활성 모델만 유지
• 어떤 모델이 있는지와 양자화 수준 문서화

출력 관리:

• 명확한 출력 디렉토리 설정
• 명명 규칙 구현
• 중요한 출력의 정기 백업
• 테스트 생성 정기적으로 정리

Mac 사용자를 위한 학습 리소스

Mac 특정 리소스가 효과적인 학습을 돕습니다:

• ComfyUI Discord에 Mac 특정 채널이 있습니다
• Reddit 커뮤니티에서 Mac AI 생성을 논의합니다
• YouTube 튜토리얼이 점점 더 Mac 설정을 다룹니다
• 필수 노드 가이드는 플랫폼 전체에서 작동하는 기본 워크플로우를 다룹니다

Apple Silicon AI 생성의 미래

Mac AI 생성이 어디로 향하는지 이해하면 투자와 학습을 계획하는 데 도움이 됩니다.

향후 개선 사항

여러 개발이 Mac Flux 경험을 개선할 것입니다:

MLX 성숙: Apple의 MLX 프레임워크가 계속 개선되고 있습니다. 더 많은 모델이 MLX 포트를 얻고 프레임워크가 성숙함에 따라 더 나은 Mac 특정 성능을 기대하세요.

PyTorch MPS 개선: 각 PyTorch 릴리스는 MPS 지원을 개선합니다. 더 많은 작업이 GPU에서 네이티브로 실행되고, CPU로의 폴백이 줄어들고, 성능이 향상됩니다.

모델 최적화: 모델 제작자들이 최적화에서 Apple Silicon을 점점 더 고려하고 있습니다. 더 나은 양자화 모델과 Mac 특정 파인 튜닝을 기대하세요.

하드웨어 로드맵

미래의 Apple Silicon은 AI 생성을 개선할 것입니다:

더 많은 메모리: 더 높은 메모리 구성이 더 일반적이고 저렴해지고 있습니다. 64GB 이상의 통합 메모리는 실용적인 것을 크게 확장합니다.

Neural Engine 사용: Apple Silicon의 Neural Engine은 현재 프레임워크에서 충분히 활용되지 않고 있습니다. 향후 최적화는 이 전용 AI 하드웨어를 사용할 수 있습니다.

개선된 효율성: 각 Apple Silicon 세대는 와트당 성능을 개선합니다. 미래 칩은 열 제약 없이 AI 워크로드를 더 잘 처리할 것입니다.

결론

Flux 느린 Mac 문제 수정은 거의 항상 CPU 폴백이나 메모리 스래싱으로 귀결됩니다. 적절한 진단과 Flux 느린 Mac 문제에 대한 타겟팅된 수정으로 칩과 구성에 따라 30~90초의 생성 시간을 달성해야 합니다 - 이 가이드를 읽게 만든 몇 시간의 고통과는 거리가 먼.

MPS 가용성을 확인하고 네이티브 ARM Python을 실행하고 있는지 확인하는 것부터 시작하세요. Flux 느린 Mac의 원인으로 CPU 폴백을 경험하고 있다면 다른 무엇보다 먼저 Python과 PyTorch 설치를 수정하세요. 메모리가 Flux 느린 Mac 문제라면 메모리 용량에 적합한 양자화 모델을 사용하고 --highvram으로 ComfyUI를 시작하세요.

Flux 느린 Mac 문제가 적절히 해결되면 Apple Silicon은 합리적인 로컬 Flux 생성 능력을 제공합니다. NVIDIA만큼 빠르지는 않지만 실험과 창작 작업에는 충분합니다. 핵심은 생성을 좌절의 연습으로 만드는 조용한 CPU 폴백이나 메모리 압력과 싸우는 대신 의도한 대로 GPU를 실제로 사용하고 있는지 확인하는 것입니다.

Mac 워크플로우를 보완할 수 있는 Flux LoRA 훈련에 대해서는 Flux LoRA 훈련 가이드에서 훈련 기술을 다룹니다(훈련은 일반적으로 더 강력한 하드웨어에서 수행됩니다).

Mac 제한 없이 더 빠른 Flux 생성을 원하고 Flux 느린 Mac 문제가 없는 사용자를 위해 Apatero.com은 몇 분이 아닌 몇 초 만에 완료되는 NVIDIA 가속 생성을 제공합니다.