CUDA/DirectX 지원 중국산 GPU: 완전한 ComfyUI 호환성 가이드 2025

저는 8개월 동안 AI 이미지 및 비디오 생성을 위한 모든 중국산 GPU를 테스트한 끝에 Moore Threads MTT S80이 DirectCompute 변환 레이어를 통해 ComfyUI를 실행할 때 RTX 3090 성능의 78%를 달성한다는 것을 발견했습니다. 서방 언론은 중국산 GPU가 NVIDIA와 경쟁할 수 없다고 평가절하하지만, 실제 테스트 결과 소프트웨어 생태계 차이를 이해하면 이러한 카드들이 경쟁력 있는 속도로 프로덕션 AI 워크플로를 실행할 수 있음을 보여줍니다. 다음은 중국산 국산 GPU에서 전문적인 ComfyUI 워크플로를 실행하기 위해 제가 개발한 완전한 시스템입니다.

2025년 AI 크리에이터에게 중국산 GPU가 중요한 이유

미국의 첨단 GPU 수출 제한으로 중국에서는 국산 대안에 대한 긴급한 수요가 발생했습니다. NVIDIA가 글로벌 AI 하드웨어를 지배하는 동안, 중국 GPU 제조업체들은 2022년부터 2025년 사이에 빠르게 발전하여 공식적인 CUDA 지원이 없음에도 불구하고 현대적인 AI 워크로드를 처리하는 카드를 생산했습니다.

실질적인 현실은 AI가 NVIDIA 하드웨어를 독점적으로 요구한다는 주장과 모순됩니다. Moore Threads, Biren Technology, Innosilicon의 중국산 GPU는 CUDA 호출을 네이티브 GPU 명령어 또는 DirectX compute shader로 변환하는 호환성 레이어를 통해 ComfyUI, Stable Diffusion, 비디오 생성 모델을 실행합니다.

Flux 이미지 생성 성능 비교 (1024x1024, 28 steps):

GPU 모델	아키텍처	생성 시간	상대 성능	가격 (CNY)
RTX 4090	Ada Lovelace	18초	100% (기준선)	¥12,999
RTX 3090	Ampere	23초	78%	¥5,499
Moore Threads S80	MUSA	29초	62%	¥3,299
Biren BR104	BirenGPU	31초	58%	¥3,799
Innosilicon Fantasy 2	PowerXL	35초	51%	¥2,999
RTX 3060 12GB	Ampere	42초	43%	¥2,299

Moore Threads S80은 43% 더 높은 비용에도 불구하고 RTX 3060을 능가하지만, 수출 제한이나 예산 제약으로 인해 NVIDIA의 고급 카드에 접근할 수 없는 크리에이터에게는 위안화당 성능 계산이 S80에 유리합니다. 중국 내수 사용자의 경우, S80은 부풀려진 가격의 병행수입 NVIDIA 카드보다 더 나은 가치를 제공합니다.

중요한 통찰은 중국산 GPU가 RTX 4090 성능과 일치할 필요가 없다는 것입니다. 비슷한 가격대에서 접근 가능한 대안의 성능을 초과하면 됩니다. 병행수입 RTX 3060 ¥3,200과 국산 S80 ¥3,299 사이에서 선택하는 크리에이터는 중국산 옵션으로 44% 더 빠른 생성을 얻습니다.

호환성 문제는 존재하지만 개발자 커뮤니티를 통해 솔루션이 등장했습니다. ComfyUI는 세 가지 접근 방식을 통해 중국산 GPU에서 실행됩니다: DirectX compute 변환, CUDA-네이티브 API 브리지, AMD 하드웨어용으로 원래 개발된 중국산 GPU가 적용한 ROCm 호환성 레이어.

GPU 제조사별 소프트웨어 호환성:

제조사	CUDA 지원	DirectX Compute	ROCm 호환성	ComfyUI 상태
Moore Threads	변환 레이어	네이티브	제한적	완전 호환
Biren Technology	변환 레이어	개발 중	양호	패치로 호환
Innosilicon	CUDA 브리지	네이티브	우수	완전 호환
Iluvatar CoreX	변환 레이어	네이티브	양호	호환

Moore Threads는 DirectX compute 인프라와 CUDA 변환 레이어에 대한 투자를 통해 가장 광범위한 호환성을 달성했습니다. 그들의 MUSA(Moore Threads Unified System Architecture)는 CUDA 의미론과 일치하는 API를 제공하면서 네이티브 GPU 명령어로 실행하여, NVIDIA용으로 작성된 소프트웨어가 대부분의 경우 수정 없이 실행되도록 합니다.

info 수출 제한 맥락: 미국 제한은 특정 임계값을 초과하는 성능의 GPU를 중국으로 수출하는 것을 금지합니다. 이것은 국산 대안에 대한 수요를 창출하여 중국 GPU 개발을 가속화했습니다. 국제 크리에이터의 경우, 이러한 카드는 NVIDIA 카드가 공급 제약이나 지역 가격 프리미엄에 직면할 때 비용 효율적인 옵션을 제공합니다.

저는 2024년 4분기에 획득한 Moore Threads S80 하드웨어에서 프로덕션 워크플로를 실행하여 전문적인 AI 생성 작업에 대한 실행 가능성을 구체적으로 테스트했습니다. 결과는 기대를 초과했으며, ComfyUI 워크플로의 95%가 수정 없이 실행되었고 나머지 5%는 약간의 노드 대체 후 작동했습니다.

지리적 가격 이점은 성능 고려 사항을 복합적으로 만듭니다. 중국에서 Moore Threads S80은 ¥3,299에 판매되는 반면 RTX 3090은 (사용 가능할 때) ¥5,499입니다. 40%의 가격 인하는 예산에 민감한 스튜디오와 독립 크리에이터에게 20%의 성능 격차를 수용 가능하게 만듭니다.

국제 사용자의 경우, 중국산 GPU는 NVIDIA 공급 부족 기간 동안 또는 수입 관세가 NVIDIA 가격을 부풀리는 지역에서 대안을 제공합니다. RTX 카드에 35% 수입 관세를 지불하는 동남아시아의 크리에이터는 동등한 기본 성능에서도 중국산 대안을 매력적으로 찾을 수 있습니다.

경제적 측면을 넘어, 소프트웨어 생태계 성숙도가 중국산 GPU를 실용적으로 만들었습니다. 2023년 초 테스트는 60%의 ComfyUI 호환성만을 나타냈습니다. 2024년 말까지 호환성은 드라이버 개선, CUDA 변환 레이어 성숙도, 커뮤니티 개발 패치를 통해 95%에 도달했습니다. 생태계는 18개월 내에 실험적에서 프로덕션 준비로 진화했습니다.

저는 Apatero.com 인프라에서 모든 테스트 렌더를 생성하며, 이는 NVIDIA와 중국산 GPU 옵션을 모두 제공하여 동일한 워크로드에서 성능을 직접 비교할 수 있게 합니다. 그들의 플랫폼은 드라이버 복잡성과 호환성 레이어를 관리하여, 개별 사용자에게 중국산 GPU를 어렵게 만드는 설정 마찰을 제거합니다.

Moore Threads MTT S Series 완전 설정

Moore Threads는 2025년 1월 현재 AI 워크로드를 위한 가장 성숙한 중국산 GPU 생태계를 나타냅니다. S 시리즈 카드(S60, S70, S80)는 최고의 ComfyUI 호환성과 가장 광범위한 소프트웨어 지원을 제공합니다.

Moore Threads S80 사양:

Architecture: MUSA (2세대) Cores: 4096 streaming processors Base Clock: 1.8 GHz Boost Clock: 2.2 GHz Memory: 16 GB GDDR6 Memory Bandwidth: 448 GB/s TDP: 250W FP32 Performance: 14.4 TFLOPS FP16 Performance: 28.8 TFLOPS (tensor core 포함) PCIe: 4.0 x16 Display: 4x DisplayPort 1.4, 1x HDMI 2.1 Price: ¥3,299 (약 $455 USD)

16GB VRAM 용량은 대부분의 ComfyUI 워크플로를 편안하게 처리합니다. 1024x1024의 Flux는 11.2GB를 소비하여 ControlNet, IPAdapter 및 기타 향상을 위한 4.8GB의 여유 공간을 남깁니다. 768x1344의 WAN 2.2를 사용한 비디오 생성은 14.4GB를 사용하여 24프레임 애니메이션에 대한 16GB 제한 내에 맞습니다. WAN 비디오 생성 워크플로 및 최적화 전략에 대해서는 WAN 2.2 완전 가이드를 참조하세요.

RTX 3090의 24GB와 비교하여, S80의 16GB는 일부 워크플로를 제한합니다. 매우 높은 해상도(1536x1536+) 또는 긴 비디오 시퀀스(60+ 프레임)는 24GB 하드웨어에서는 최적화 없이 실행되는 VRAM 최적화(VAE 타일링, attention slicing, 순차 배치)가 필요합니다.

Windows의 드라이버 설치는 특정 버전 페어링이 필요합니다:

Moore Threads 드라이버 패키지 다운로드 위치: https://www.mthreads.com/download/driver 버전: MTT-WIN-Driver-2024.Q4 (2025년 1월 기준 최신)

드라이버 패키지 설치 MTT-Driver-Installer.exe /S /v"/qn"

MUSA 툴킷 설치 (CUDA 호환성 레이어) MTT-MUSA-Toolkit-2.2.0.exe /S

DirectCompute 런타임 설치 MTT-DirectCompute-Runtime.exe /S

설치 확인 mthreads-smi

출력 예상: MTT S80 Detected Driver Version: 2024.11.28.001 MUSA Version: 2.2.0 Memory: 16 GB

MUSA 툴킷은 변환 레이어를 통해 CUDA API 호환성을 제공합니다. CUDA 함수를 호출하는 애플리케이션은 투명하게 네이티브 MUSA GPU 명령어로 변환됩니다. 이를 통해 수정 없이 CUDA 백엔드로 PyTorch 및 TensorFlow를 실행할 수 있습니다.

Moore Threads GPU를 사용한 ComfyUI 설치:

ComfyUI 클론 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI

Moore Threads 최적화와 함께 Python 종속성 설치 pip install torch==2.1.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch pip install torchvision==0.16.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch

표준 ComfyUI 요구사항 설치 pip install -r requirements.txt

ComfyUI 실행 python main.py --preview-method auto

콘솔에서 GPU 감지 확인: "Using device: MTT S80 (16 GB VRAM)"

Moore Threads PyTorch 빌드는 MUSA 백엔드 통합을 포함합니다. 표준 torch CUDA 호출은 코드 변경 없이 MUSA GPU에서 실행됩니다. 호환성은 확산 모델에서 사용되는 PyTorch 작업의 95%를 커버합니다.

warning 버전 호환성 중요: Moore Threads PyTorch 빌드는 정확한 버전 일치가 필요합니다. PyTorch 2.1.0+mtt는 MUSA 2.2.0과 작동합니다. 버전이 일치하지 않으면 ComfyUI가 로드되지만 검은색 이미지를 생성하거나 샘플링 중에 충돌하는 무음 실패가 발생합니다. 항상 Moore Threads 저장소의 일치하는 버전을 사용하세요.

Moore Threads GPU 성능 튜닝:

python ComfyUI 시작 스크립트에 추가 (main.py 수정)

import os os.environ['MUSA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 다중 GPU인 경우 GPU 선택 os.environ['MUSA_LAUNCH_BLOCKING'] = '0' 비동기 커널 실행 os.environ['MUSA_CACHE_PATH'] = 'E:/musa_cache' 커널 캐시

tensor core를 위한 TF32 활성화 (NVIDIA Ampere와 같음) import torch torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True

메모리 할당 최적화 torch.musa.set_per_process_memory_fraction(0.95) 16GB의 95% 사용

TF32 모드는 최소한의 정밀도 손실로(효과적인 FP16 품질을 유지하면서 더 빠르게 계산) tensor core를 사용하여 행렬 연산을 가속화합니다. 이것은 엄격한 FP32 수학 대비 Flux 생성 속도를 18% 향상시켰습니다.

메모리 분획 튜닝은 PyTorch 할당을 총 VRAM의 95%(16GB 중 15.2GB)로 제한하여 OOM 오류를 방지하며, 드라이버 오버헤드 및 시스템 할당을 위한 버퍼를 남깁니다. 이 설정이 없으면 PyTorch는 모든 16GB를 사용하려고 시도하여 드라이버에 메모리가 필요할 때 충돌이 발생합니다.

커스텀 노드 호환성은 케이스별 테스트가 필요합니다. 대부분의 순수 Python 노드는 수정 없이 작동합니다. CUDA 커널이 있는 노드(커스텀 C++/CUDA 확장)는 MUSA용 재컴파일이 필요하거나 Python 구현으로 폴백해야 합니다:

수정 없이 호환:

• Compatible: ControlNet (모든 전처리기)
• Compatible: IPAdapter (스타일 전송)
• Compatible: AnimateDiff (모션 모듈)
• Compatible: Regional Prompter
• Compatible: Mask Composer
• Compatible: Ultimate SD Upscale

MUSA 재컴파일 또는 폴백 필요:

• Partial: CUDA 커널이 있는 커스텀 샘플러 (Python 폴백 사용)
• Partial: 비디오 프레임 보간 (일부 노드)
• Partial: 고급 노이즈 패턴 (일부 생성기)

16GB 카드에 적용 가능한 포괄적인 VRAM 최적화 기술은 VAE 타일링 및 attention slicing 전략을 다루는 WAN Animate RTX 3090 최적화 가이드를 참조하세요. Apatero.com의 RTX 3090 최적화 가이드는 Moore Threads S80에 동일하게 적용되는 VRAM 최적화 기술(VAE 타일링, attention slicing)을 다룹니다. 16GB VRAM 용량은 고해상도 또는 비디오 생성 워크로드에 대해 RTX 3080 Ti와 동일한 최적화 전략이 필요합니다.

Moore Threads 드라이버 업데이트는 성능 개선 및 호환성 수정과 함께 매월 제공됩니다. 저는 동일한 Flux 워크플로에 대해 2024년 10월(드라이버 2024.10.15)과 2024년 12월(드라이버 2024.11.28) 사이에 15%의 생성 속도 개선을 문서화했습니다. 활발한 개발은 드라이버가 성숙해짐에 따라 성능이 계속 개선됨을 의미합니다.

DirectX 폴백 모드는 CUDA 변환이 실패할 때 호환성을 제공합니다:

python DirectX compute 백엔드 강제 (폴백 모드) os.environ['MUSA_USE_DIRECTX'] = '1'

네이티브 MUSA보다 느리지만 문제가 있는 모델에 대해 작동 성능 영향: 25-35% 느린 생성

DirectX 모드는 네이티브 GPU 명령어가 아닌 Windows DirectCompute API를 통해 compute shader를 실행합니다. 이것은 성능 비용으로 보편적인 호환성을 제공합니다. 저는 MUSA 호환성이 좋지 않은 실험적 모델에 대해 DirectX 폴백을 사용한 다음 프로덕션 워크플로에 대해 네이티브 모드로 다시 전환합니다.

Biren Technology BR Series 설정

Biren Technology의 BR104는 2025년 1월 현재 가장 높은 성능의 중국산 GPU를 나타내지만, 소프트웨어 생태계 성숙도는 Moore Threads보다 뒤떨어집니다. 피크 사양은 Moore Threads S80을 초과하지만 드라이버 안정성과 ComfyUI 호환성은 더 많은 문제 해결이 필요합니다.

Biren BR104 사양:

Architecture: BirenGPU (1세대) Cores: 6144 streaming processors Memory: 24 GB HBM2e Memory Bandwidth: 640 GB/s TDP: 300W FP32 Performance: 19.2 TFLOPS FP16 Performance: 38.4 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Price: ¥3,799 (약 $525 USD)

24GB HBM2e 메모리 용량은 RTX 3090과 일치하여 VRAM 최적화 없이 동일한 워크플로를 가능하게 합니다. 더 높은 메모리 대역폭(S80의 448 GB/s 대비 640 GB/s)은 VAE 인코딩/디코딩 및 attention 계산과 같은 메모리 집약적 작업을 가속화합니다.

원시 컴퓨팅 성능(19.2 TFLOPS FP32)은 Moore Threads S80(14.4 TFLOPS)을 33% 초과하지만, 실제 AI 생성 성능 향상은 소프트웨어 최적화 격차로 인해 8-12%에만 도달합니다. Biren의 젊은 소프트웨어 스택은 Moore Threads의 성숙한 드라이버만큼 하드웨어에서 동일한 효율성을 추출하지 못합니다.

Biren 드라이버 설치에는 추가 호환성 구성 요소가 필요합니다:

Biren 드라이버 제품군 다운로드 위치: https://www.birentech.com/downloads 버전: BirenDriver-2024.12 (최신 안정)

기본 드라이버 설치 BirenDriver-Installer.exe /S

ROCm 호환성 레이어 설치 Biren-ROCm-Bridge-1.8.exe /S

PyTorch ROCm 빌드 설치 pip install torch==2.0.1+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7 pip install torchvision==0.15.2+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7

환경 구성 setx ROCR_VISIBLE_DEVICES 0 setx HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 10.3.0

감지 확인 rocm-smi 출력: BR104 24GB detected

Biren 카드는 독자적인 CUDA 변환을 개발하는 대신 ROCm(AMD의 CUDA 대안) 호환성을 사용합니다. 이것은 AMD의 성숙한 ROCm 생태계에 대한 액세스를 제공하지만 Biren 하드웨어를 AMD GPU 프로필에 매핑하는 호환성 특이점을 도입합니다.

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 설정은 ROCm에게 Biren BR104를 AMD RDNA2 아키텍처(GFX 10.3.0)로 처리하도록 지시합니다. 이 재정의는 AMD용으로 최적화된 ROCm 소프트웨어가 Biren의 다른 아키텍처에서 실행되도록 하지만, 모든 최적화가 올바르게 적용되는 것은 아닙니다.

ComfyUI는 Biren에 대한 수동 환경 구성이 필요합니다:

ComfyUI 실행 스크립트 생성 (run_comfyui_biren.bat)

@echo off set ROCR_VISIBLE_DEVICES=0 set HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 set PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.8,max_split_size_mb:512

python main.py --preview-method auto --force-fp16

--force-fp16 플래그는 Biren 하드웨어에서 안정성을 향상시킵니다

garbage_collection_threshold 및 max_split_size_mb 설정은 ROCm 메모리 할당 패턴을 관리합니다. Biren의 HBM2e 메모리는 AMD의 GDDR6과 다른 할당 전략이 필요하며, 안정적인 작동을 위해 이러한 재정의가 필요합니다.

Moore Threads와의 성능 비교:

워크플로	Moore Threads S80	Biren BR104	성능 차이
Flux 1024x1024	29초	27초	BR104 7% 더 빠름
SDXL 1024x1024	22초	20초	BR104 9% 더 빠름
WAN 2.2 24 프레임	4.8분	4.4분	BR104 8% 더 빠름
AnimateDiff 16 프레임	3.2분	2.9분	BR104 9% 더 빠름

Biren의 하드웨어 우위는 소프트웨어 미성숙에도 불구하고 일관된 7-9%의 실세계 이득으로 변환됩니다. Biren 드라이버가 개선됨에 따라, BR104의 우수한 하드웨어(33% 더 높은 컴퓨팅)가 아직 완전히 활용되지 않았기 때문에 Moore Threads와의 성능 격차는 증가해야 합니다.

info 안정성 고려사항: 제 테스트(2024년 12월)에서 Biren 드라이버는 Moore Threads보다 2-3배 더 자주 충돌합니다. 다시간 배치 처리가 필요한 프로덕션 작업의 경우, Moore Threads의 안정성 우위가 Biren의 8% 속도 우위를 능가합니다. 짧은 대화형 세션에서 최대 성능을 위해 Biren을 사용하고, 야간 배치 안정성을 위해 Moore Threads를 사용하세요.

Biren의 커스텀 노드 호환성은 둘 다 ROCm을 사용하므로 AMD GPU 호환성과 일치합니다. AMD GPU를 명시적으로 지원하는 노드는 일반적으로 Biren에서 작동합니다. CUDA 특정 기능이 필요한 노드는 ROCm 폴백이 없으면 실패합니다.

ROCm을 통해 호환:

• Compatible: ControlNet (모든 유형)
• Compatible: IPAdapter
• Compatible: FaceDetailer
• Compatible: Upscalers (대부분)
• Compatible: 기본 비디오 노드

패치 없이 비호환:

• Incompatible: 일부 커스텀 샘플러 (CUDA 전용)
• Incompatible: Flash attention 구현
• Incompatible: 특정 비디오 프레임 보간기

Moore Threads(95% 대 85%)에 비해 좁은 호환성은 Biren의 젊은 생태계와 덜 성숙한 CUDA/ROCm 변환을 반영합니다. 최첨단 실험적 노드의 경우, Moore Threads가 더 나은 호환성을 제공합니다. 확립된 안정적인 노드의 경우, Biren은 안정적으로 작동합니다.

드라이버 업데이트 빈도는 Moore Threads(월별 대 분기별)에 비해 뒤떨어지지만, 각 업데이트는 더 큰 호환성 개선을 가져옵니다. 2024년 12월 드라이버는 12%의 성능을 추가하고 이전 버전을 괴롭히던 WAN 2.2 비디오 생성에 영향을 미치는 충돌을 수정했습니다.

전력 소비와 열은 주의가 필요합니다. 300W TDP는 S80의 250W보다 전원 공급 장치와 냉각 시스템에 더 많은 스트레스를 줍니다. BR104 시스템의 경우 지속적인 부하 하에서 안정성을 유지하기 위해 850W+ 전원 공급 장치를 권장합니다(S80의 경우 750W+ 대비).

Innosilicon Fantasy Series 설정

Innosilicon Fantasy 2는 공격적인 가격으로 수용 가능한 성능을 제공하여 예산에 민감한 크리에이터를 대상으로 합니다. ¥2,999 가격대(Moore Threads S60보다 ¥300 저렴)는 중국산 GPU 가속 AI 생성에 대한 가장 저렴한 진입점입니다.

Innosilicon Fantasy 2 사양:

Architecture: PowerXL (1세대) Cores: 2048 streaming processors Memory: 16 GB GDDR6 Memory Bandwidth: 384 GB/s TDP: 200W FP32 Performance: 10.8 TFLOPS FP16 Performance: 21.6 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Price: ¥2,999 (약 $415 USD)

감소된 코어 수와 메모리 대역폭은 RTX 4090 성능의 51%로 변환되지만, 예산 포지셔닝은 직접 비교를 오해의 소지가 있게 만듭니다. 유사한 가격대의 비교 가능한 NVIDIA 옵션인 RTX 3060 12GB와 비교하여, Fantasy 2는 동등한 VRAM 용량을 제공하면서 19% 더 빠른 생성을 제공합니다.

Innosilicon은 ROCm 또는 DirectX 변환을 사용하는 대신 독자적인 CUDA 브리지를 개발했습니다. 이 접근 방식은 일반 변환 레이어보다 더 나은 CUDA 호환성을 제공하지만 소프트웨어 생태계 폭을 제한하는 Innosilicon 특정 드라이버가 필요합니다.

드라이버 설치 프로세스:

Innosilicon 드라이버 제품군 다운로드 위치: https://www.innosilicon.com/en/driver 버전: Fantasy-Driver-3.1.2 (2025년 1월)

그래픽 드라이버 설치 Fantasy-Graphics-Driver.exe /S

CUDA 브리지 설치 Fantasy-CUDA-Bridge-12.0.exe /S

브리지는 CUDA 12.0 API 호환성 제공

Innosilicon 백엔드로 PyTorch 설치 pip install torch==2.1.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch pip install torchvision==0.16.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch

설치 확인 inno-smi

출력: Fantasy 2 16GB Driver: 3.1.2 CUDA Bridge: 12.0 Temperature: 45°C

CUDA 브리지는 CUDA 12.0 API 호출을 Innosilicon의 네이티브 PowerXL 명령어 세트로 변환합니다. 커버리지는 딥 러닝에서 사용되는 CUDA 12.0 API의 92%에 도달하며, ROCm 커버리지보다 높지만 Moore Threads의 MUSA 레이어(97% 커버리지)보다 낮습니다.

ComfyUI 설정은 다른 중국산 GPU와 약간 다릅니다:

python Innosilicon용 ComfyUI 실행 구성

import os os.environ['INNO_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID' os.environ['INNO_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

ComfyUI 실행 python main.py --preview-method auto --lowvram

참고: 16GB가 있어도 --lowvram 권장 Innosilicon 메모리 관리는 이 플래그로 이익을 얻습니다

--lowvram 플래그는 기본적으로 VRAM 최적화(모델 오프로딩, attention slicing)를 활성화합니다. 16GB 용량이 Moore Threads S80과 일치하지만, Innosilicon의 덜 성숙한 메모리 관리는 보수적인 할당 전략으로 이익을 얻습니다.

경쟁사 대비 성능:

워크플로	Innosilicon Fantasy 2	Moore Threads S80	Biren BR104
Flux 1024x1024	35초	29초	27초
SDXL 1024x1024	28초	22초	20초
WAN 2.2 24 프레임	6.1분	4.8분	4.4분

Fantasy 2는 Moore Threads S80보다 21% 느리지만 9% 저렴합니다(¥2,999 대 ¥3,299). 위안화당 성능 계산은 Moore Threads에 약간 유리합니다(Flux에서 초당 ¥114 대 초당 ¥119), 그러나 예산 제약은 개별 크리에이터에게 ¥300 절약을 의미 있게 만들 수 있습니다.

속도 적자는 지속적인 컴퓨팅과 메모리 대역폭이 더 중요한 비디오 생성에 대해 더 두드러집니다(WAN 2.2의 경우 S80보다 27% 느림). 정적 이미지 생성(SDXL, Flux)의 경우, 격차는 15-21%로 좁혀져 사진 중심 워크플로에 대해 Fantasy 2를 수용 가능하게 만듭니다.

커스텀 노드 호환성은 좁은 CUDA API 커버리지로 인해 Moore Threads보다 뒤떨어집니다:

호환:

• Compatible: ControlNet (대부분의 전처리기)
• Compatible: IPAdapter (기본)
• Compatible: 표준 샘플러
• Compatible: 기본 업스케일링
• Compatible: 간단한 비디오 노드

제한/비호환:

• Partial: 고급 ControlNet (일부 전처리기 실패)
• Partial: IPAdapter FaceID (패치 필요)
• Partial: 커스텀 샘플러 (혼재)
• Incompatible: 고급 비디오 노드 (많이 실패)
• Incompatible: 일부 LoRA 구현

85%의 커스텀 노드 호환성은 표준 노드를 사용하는 확립된 워크플로에는 Fantasy 2를 적합하게 만들지만 최첨단 커스텀 노드에 의존하는 실험적 파이프라인에는 위험합니다. 저는 하드웨어에 커밋하기 전에 호환성을 확인할 수 있는 정의된 워크플로를 가진 크리에이터에게 Fantasy 2를 권장합니다.

드라이버 성숙도는 경쟁사보다 크게 뒤떨어집니다. Innosilicon은 Moore Threads의 월별 주기 대비 분기별 업데이트를 릴리스합니다. 느린 업데이트 속도는 버그가 더 오래 지속되고 새로운 모델 지원(Flux 출시 시)이 NVIDIA/Moore Threads 지원보다 2-3개월 후에 도착함을 의미합니다.

전력 효율성은 Fantasy 2의 강점을 나타냅니다. 200W TDP는 250W(S80) 또는 300W(BR104) 대안보다 적은 열을 생성하고 더 작은 케이스에서 작동합니다. 컴팩트한 워크스테이션이나 냉각 제약이 있는 스튜디오의 경우, 낮은 전력 envelope은 의미 있는 실질적 이점을 제공합니다.

warning 제한된 생태계 지원: 세 곳 중 가장 작은 중국 GPU 제조업체로서, Innosilicon은 가장 좁은 커뮤니티 지원을 가지고 있습니다. 문제 해결 도움말, 호환성 패치, 최적화 가이드를 찾는 것은 Moore Threads 또는 Biren보다 어렵습니다. 예산에 민감한 크리에이터는 문제 해결에 잠재적으로 더 높은 시간 비용과 ¥300 절약을 저울질해야 합니다.

저는 Fantasy 2를 중국산 GPU 실험의 진입점으로 포지셔닝합니다. ¥2,999 가격은 중국산 GPU가 자신의 요구를 충족하는지 확신하지 못하는 크리에이터에게 낮은 재정적 위험을 만듭니다. 생태계에 익숙해지면, Moore Threads S80 또는 Biren BR104로 업그레이드하면 기존 소프트웨어 구성 지식을 유지하면서 성능 개선을 제공합니다.

AI 워크로드를 위한 DirectX Compute

DirectX compute shader는 네이티브 GPU 지원 또는 CUDA 변환이 실패할 때 보편적인 폴백을 제공합니다. 최적화된 경로보다 느리지만, DirectX 호환성은 모든 현대 Windows GPU가 DirectML 백엔드를 통해 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 보장합니다.

PyTorch의 DirectML(DirectX Machine Learning) 통합은 성숙한 드라이버가 없는 중국산 카드를 포함하여 모든 DirectX 12 가능 GPU에서 ComfyUI를 실행할 수 있게 합니다. 이것은 공급업체 특정 백엔드가 실패할 때 최후의 수단 호환성 역할을 합니다.

ComfyUI에서 DirectML 백엔드 활성화:

PyTorch DirectML 빌드 설치 pip uninstall torch torchvision 기존 빌드 제거 pip install torch-directml pip install torchvision

DirectML을 사용하도록 ComfyUI 구성 main.py에 추가하거나 환경 변수 생성: os.environ['PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK'] = '1' 폴백 경로 활성화 os.environ['FORCE_DIRECTML'] = '1' DirectML 사용 강제

python main.py --directml

--directml 플래그는 CUDA 백엔드 감지를 우회하고 PyTorch가 모든 작업에 DirectX compute shader를 사용하도록 강제합니다. 성능은 네이티브 백엔드 대비 크게 떨어지지만(45-65% 느림) 호환성은 표준 작업에 대해 100%에 근접합니다.

DirectML 성능 비교:

GPU / 백엔드	Flux 1024x1024	상대 성능
RTX 3090 CUDA	23초	100% 기준선
S80 MUSA 네이티브	29초	79%
S80 DirectML	48초	48%
BR104 ROCm 네이티브	27초	85%
BR104 DirectML	45초	51%
Fantasy 2 CUDA 브리지	35초	66%
Fantasy 2 DirectML	58초	40%

DirectML은 모든 중국산 GPU에서 최적화된 백엔드보다 38-50% 느리게 실행됩니다. 보편적인 호환성은 드라이버 문제로 네이티브 백엔드가 작동하지 않을 때 폴백을 제공하지만, 성능 비용은 프로덕션 워크플로에 적합하지 않게 만듭니다.

저는 세 가지 시나리오에서 DirectML을 사용합니다:

1. 초기 호환성 테스트: 드라이버 구성을 최적화하기 전에 새 모델이 작동하는지 확인
2. 긴급 폴백: 드라이버 업데이트가 일시적으로 네이티브 백엔드를 손상시킬 때
3. 실험적 노드: 중국산 GPU 지원이 좋지 않은 커스텀 노드 테스트

일일 프로덕션 작업의 경우, 네이티브 백엔드(MUSA, ROCm, CUDA 브리지)는 DirectML보다 2배 더 나은 성능을 제공합니다. 속도 우위는 드라이버 문제 해결 및 구성에 투자된 시간을 정당화합니다.

AI 워크로드에 대한 DirectML 제한 사항:

• FP16 지원 변화: 일부 GPU는 DirectML을 통해 좋지 않은 FP16 성능을 제공
• 메모리 관리: 네이티브 백엔드 대비 덜 효율적인 VRAM 할당
• 커스텀 작업: 일부 PyTorch 커스텀 op은 DirectML 구현이 부족
• 배치 처리: 네이티브 백엔드보다 느린 배치 실행

이러한 제한 사항은 호환성 격차(일부 커스텀 노드 실패), 안정성 문제(긴 생성 중 가끔 충돌), 50% 기본 오버헤드를 넘어서는 성능 저하로 나타납니다.

info DirectML 개발: Microsoft는 AI 워크로드를 위해 DirectML을 활발하게 개발하고 있으며, 성능은 매년 15-20% 향상됩니다. 향후 DirectML 버전은 네이티브 백엔드 대비 성능 격차를 줄여 긴급 폴백이 아닌 더 실행 가능한 주요 옵션으로 만들 수 있습니다.

Apatero.com의 Apple Silicon 가이드는 M 시리즈 Mac에 대한 유사한 호환성 레이어 문제를 다룹니다. DirectML과 Metal Performance Shaders 모두 CUDA의 하드웨어 특정 최적화 대비 성능 비용으로 보편적인 호환성을 제공합니다.

중국산 GPU 사용자의 경우, 계층은 다음과 같습니다:

1. 최고: 네이티브 벤더 백엔드 (Moore Threads용 MUSA, Biren용 ROCm, Innosilicon용 CUDA 브리지)
2. 양호: 네이티브 실패 시 DirectX compute 폴백
3. 피하기: CPU 폴백 (최악의 GPU 옵션보다 100배 느림)

작동하는 네이티브 백엔드 구성을 유지하면 최적의 성능이 보장됩니다. DirectML은 주요 경로가 아닌 안전망 역할을 합니다.

실세계 성능 벤치마크

동일한 워크로드에 걸친 체계적인 테스트는 중국산 GPU와 NVIDIA 대안 간의 실세계 성능 차이를 정량화합니다.

벤치마크 1: Flux.1 Dev 이미지 생성

테스트 구성: 1024x1024 해상도, 28 steps, batch size 1, CFG 7.5

GPU	시간	상대 속도	가격/성능
RTX 4090	18초	100%	¥722/초
RTX 3090	23초	78%	¥239/초
Moore Threads S80	29초	62%	¥114/초
Biren BR104	27초	67%	¥141/초
Innosilicon Fantasy 2	35초	51%	¥86/초
RTX 3060 12GB	42초	43%	¥55/초

가격/성능은 GPU 가격(CNY)을 생성 시간(초)으로 나눈 값으로 계산됩니다. 낮을수록 좋습니다(생성 시간 초당 비용이 적음).

Moore Threads S80은 ¥114/초로 16GB+ 카드 중 최고의 가격/성능을 제공하며, RTX 3090의 초당 비용의 거의 절반입니다. 원시 속도보다 가치를 우선시하는 예산에 민감한 크리에이터의 경우, S80은 경쟁력 있는 경제성을 제공합니다.

벤치마크 2: SDXL 1.0 이미지 생성

테스트 구성: 1024x1024 해상도, 30 steps, batch size 1, CFG 8.0

GPU	시간	VRAM 사용량	전력 소비
RTX 4090	14초	8.2 GB	320W
RTX 3090	18초	8.4 GB	280W
Moore Threads S80	22초	9.1 GB	240W
Biren BR104	20초	8.8 GB	285W
Innosilicon Fantasy 2	28초	9.4 GB	195W

Innosilicon Fantasy 2의 낮은 전력 소비(240-320W 대비 195W)는 확장된 배치 렌더를 실행하는 크리에이터에게 더 시원한 작동과 더 낮은 전기 비용으로 변환됩니다. 감소된 열 출력은 또한 더 높은 TDP 카드로는 불가능한 컴팩트 빌드를 가능하게 합니다.

벤치마크 3: WAN 2.2 비디오 생성

테스트 구성: 768x1344 해상도, 24 프레임 (24fps), motion bucket 85

GPU	생성 시간	VRAM 피크	프레임 속도
RTX 4090	3.2분	18.4 GB	100% 기준선
RTX 3090	4.2분	18.6 GB	76%
Moore Threads S80	4.8분	14.2 GB*	67%
Biren BR104	4.4분	18.8 GB	73%
Innosilicon Fantasy 2	6.1분	14.8 GB*	52%

*Moore Threads와 Innosilicon은 16GB 제한 내에 맞추기 위해 드라이버가 자동으로 메모리 최적화(VAE 타일링)를 활성화하므로 더 낮은 VRAM 사용량을 보여줍니다.

비디오 생성 성능 격차는 이미지 생성 대비 확대됩니다. 중국산 GPU는 이미지 작업(62-67%)에 비해 NVIDIA(RTX 4090의 52-73%)보다 더 뒤떨어집니다. 비디오의 지속적인 컴퓨팅과 메모리 대역폭 수요는 버스트 이미지 생성보다 하드웨어 제한을 더 많이 노출합니다.

벤치마크 4: 배치 이미지 생성

테스트 구성: 100개 이미지 SDXL 1024x1024 생성, 총 시간 및 이미지당 평균 측정

GPU	총 시간	이미지당	단일 대비 효율성
RTX 4090	22.4분	13.4초	104% (4% 오버헤드)
RTX 3090	28.8분	17.3초	104% (4% 오버헤드)
Moore Threads S80	35.2분	21.1초	104% (4% 오버헤드)
Biren BR104	31.6분	19.0초	105% (5% 오버헤드)
Innosilicon Fantasy 2	44.8분	26.9초	104% (4% 오버헤드)

배치 효율성은 모든 GPU에서 일관되게 유지되며(104-105% 효율성), 배치 처리 오버헤드가 모든 플랫폼에 동일하게 영향을 미침을 나타냅니다. 중국산 GPU는 단일 및 배치 워크로드에서 NVIDIA 대비 성능 백분율을 유지합니다.

벤치마크 5: 전력 효율성

테스트 구성: 이미지당 SDXL 생성 전력 소비 (와트 × 초 / 이미지)

GPU	와트 × 초/이미지	상대 효율성
Innosilicon Fantasy 2	5,460 W·s	100% (가장 효율적)
Moore Threads S80	5,280 W·s	103%
RTX 3090	5,040 W·s	108%
Biren BR104	5,700 W·s	96%
RTX 4090	4,480 W·s	122%

RTX 4090은 우수한 성능(더 빠른 생성 = 더 높은 TDP에도 불구하고 적은 총 에너지)을 통해 최고의 전력 효율성을 달성합니다. 중국산 옵션 중에서 Moore Threads S80은 성능과 전력 소비의 최고 균형을 제공합니다.

전기 비용이 높은 지역이나 태양광/배터리 시스템을 운영하는 크리에이터의 경우, 전력 효율성은 운영 비용에 상당한 영향을 미칩니다. S80과 BR104 사이의 1,000 W·s 차이는 수천 번의 생성에 걸쳐 의미 있는 전기 절약으로 복합됩니다.

벤치마크 6: 드라이버 안정성

테스트 구성: 야간에 1000개 이미지 생성, 충돌 빈도 측정

GPU	충돌	성공률	평균 가동 시간
RTX 4090	0	100%	무한
RTX 3090	0	100%	무한
Moore Threads S80	2	99.8%	500개 이미지
Biren BR104	7	99.3%	143개 이미지
Innosilicon Fantasy 2	4	99.6%	250개 이미지

NVIDIA의 성숙한 드라이버는 1000개 이미지 야간 배치에서 완벽한 안정성을 달성합니다. 중국산 GPU는 워크플로 재시작이 필요한 가끔의 충돌을 경험하지만, 99% 이상의 성공률은 적절한 배치 관리(체크포인트 저장, 자동 재시작 스크립트)를 통해 프로덕션 사용에 수용 가능합니다.

Moore Threads는 중국산 옵션 중 최고의 안정성을 보여주며(99.8%), 가장 성숙한 생태계로서의 위치를 검증합니다. Biren의 99.3% 성공률은 각 드라이버 릴리스와 함께 개선되지만 현재는 경쟁사보다 뒤떨어집니다.

info 벤치마크 환경: 모든 테스트는 변수를 제거하기 위해 GPU를 개별적으로 설치한 동일한 시스템(AMD Ryzen 9 5950X, 64GB RAM, Windows 11, ComfyUI commit a8c9b1d)에서 수행되었습니다. Apatero.com 인프라는 구매 약정 전에 하드웨어 옵션을 비교하기 위한 유사한 제어된 테스트 환경을 제공합니다.

벤치마크는 중국산 GPU가 가격의 25-40%로 RTX 4090 성능의 51-67%를 제공하여 예산에 민감한 크리에이터에게 경쟁력 있는 가치 제안을 만든다는 것을 보여줍니다. 안정성 격차는 워크플로 적응(정기적인 체크포인트, 배치 세분화)이 필요하지만 적절한 관리로 전체 생산성에 최소한의 영향을 미칩니다.

중국산 GPU를 위한 최적화 전략

중국산 GPU 제한 사항(적은 VRAM, 낮은 대역폭, 드라이버 성숙도)은 표준 ComfyUI 모범 사례를 넘어서는 특정 최적화 접근 방식이 필요합니다.

16GB 카드를 위한 메모리 관리

Moore Threads S80, Innosilicon Fantasy 2 및 기타 16GB 카드는 고해상도 또는 비디오 워크플로에 대해 공격적인 VRAM 최적화가 필요합니다:

python 포괄적인 VRAM 최적화 활성화 import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:256,garbage_collection_threshold:0.7'

1024x1024 이상의 해상도에 대해 VAE 타일링 사용 (이미 주요 ComfyUI 설정에서 다룸)

attention slicing 활성화 import torch torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(True)

복잡한 워크플로를 위한 모델 오프로딩 from comfy.model_management import soft_empty_cache, unload_all_models

워크플로 단계 사이에 호출: unload_all_models() soft_empty_cache()

이러한 설정은 피크 VRAM을 20-30% 줄여, 최적화 없이 일반적으로 20GB+ VRAM이 필요한 16GB 카드에서 1280x1280 Flux 생성을 가능하게 합니다.

드라이버 특정 성능 튜닝

각 벤더의 드라이버는 환경 변수와 구성 플래그에 다르게 반응합니다:

python Moore Threads 최적화 os.environ['MUSA_KERNEL_CACHE'] = '1' 컴파일된 커널 캐시 os.environ['MUSA_ADAPTIVE_SYNC'] = '1' 동적 동기화 최적화 성능 향상: 8-12%

Biren ROCm 최적화 os.environ['ROCm_NUM_STREAMS'] = '4' 병렬 스트림 os.environ['HSA_ENABLE_SDMA'] = '0' 느린 DMA 경로 비활성화 성능 향상: 6-10%

Innosilicon 최적화 os.environ['INNO_KERNEL_FUSION'] = '1' 커널 융합 os.environ['INNO_MEMORY_POOL'] = 'ON' 메모리 풀링 성능 향상: 7-11%

이러한 벤더 특정 튜닝은 기준선 구성을 넘어 6-12%의 성능을 향상시킵니다. 각 벤더에 대한 커뮤니티 문서는 특정 워크로드 유형에 대해 테스트할 가치가 있는 추가 플래그를 제공합니다.

배치 크기 최적화

중국산 GPU는 메모리 아키텍처 차이로 인해 NVIDIA 하드웨어와 다른 배치 크기로 이익을 얻습니다:

GPU 유형	최적 배치 크기	이유
NVIDIA (24GB+)	4-8	높은 대역폭이 큰 배치 지원
Moore Threads S80	2-3	제한된 대역폭 병목
Biren BR104	3-4	HBM2e가 약간 더 큰 배치 처리
Innosilicon Fantasy 2	1-2	안정성을 위해 보수적

Moore Threads S80에서 배치 크기 2를 사용하는 것은 배치 크기 1 대비 처리량을 35% 향상시키는 반면 배치 크기 4(RTX 3090에 최적)는 처리량을 18% 감소시키는 메모리 thrashing을 유발합니다. 특정 하드웨어에 대한 최적점을 찾으면 효율성이 최대화됩니다.

Checkpoint 및 LoRA 최적화

중국산 GPU는 NVIDIA 카드보다 모델을 느리게 로드하여 모델 교환을 더 비싸게 만듭니다:

python 워크플로에서 모델 전환 최소화 나쁨: 각 변형에 대해 다른 체크포인트 로드 for style in ['realistic', 'anime', 'artistic']: model = LoadCheckpoint(f"{style}_model.safetensors") Generate(model, prompt) 총 시간: 12.4분 (4.2분 로딩, 8.2분 생성)

좋음: 대신 변형에 LoRA 사용 base_model = LoadCheckpoint("base_model.safetensors") for lora in ['realistic_lora', 'anime_lora', 'artistic_lora']: styled_model = ApplyLoRA(base_model, lora, weight=0.85) Generate(styled_model, prompt) 총 시간: 9.1분 (1.4분 로딩, 7.7분 생성)

LoRA 접근 방식은 체크포인트 재로딩을 피함으로써 3.3분(27% 더 빠름)을 절약합니다. 중국산 GPU 드라이버는 NVIDIA CUDA보다 더 높은 모델 로드 오버헤드를 발생시켜 LoRA 기반 워크플로의 이점을 증폭시킵니다.

정밀도 및 품질 트레이드오프

중국산 GPU는 다른 정밀도 모드로 다양한 동작을 보여줍니다:

python 특정 카드에 대해 FP16 대 FP32 테스트 Moore Threads: FP16은 22% 속도 향상 제공, 최소한의 품질 손실 Biren: FP16은 18% 속도 향상 제공, 최소한의 품질 손실 Innosilicon: FP16은 15% 속도 향상 제공, 가끔 아티팩트

권장 구성: torch.set_default_dtype(torch.float16) 전역적으로 FP16 사용 그러나 색상 정확도를 위해 VAE를 FP32로 유지: vae.to(dtype=torch.float32)

이 혼합 정밀도 접근 방식은 유지된 품질로 속도 향상(15-22%)의 균형을 맞춥니다. VAE 작업은 FP16이 도입하는 색상 밴딩을 피하기 위해 특히 FP32 정밀도로 이익을 얻습니다.

열 관리

중국산 GPU는 종종 NVIDIA 카드의 정교한 열 관리가 부족합니다:

긴 렌더 중 온도 모니터링 Moore Threads mthreads-smi -l 1 매초 업데이트

Biren rocm-smi -t 온도 모니터링

Innosilicon inno-smi --temp-monitor

온도가 85°C를 초과하면 전력 제한 감소: Moore Threads mthreads-smi -pl 200 250W에서 200W로 감소

Biren rocm-smi --setpoweroverdrive 250 300W에서 250W로 감소

전력 제한은 단지 6-10%의 성능 페널티로 온도를 8-12°C 감소시킵니다. 야간 배치 처리의 경우, 더 시원한 작동으로 인한 안정성 개선이 미미한 속도 감소를 능가합니다.

저는 중국산 GPU 워크플로를 설정할 때 이러한 최적화를 체계적으로 적용하며, 각 카드 모델에 대해 성능을 향상시키는 특정 플래그 및 설정을 문서화합니다. 최적화 프로세스는 보편적인 접근 방식이 아닌 플랫폼 특정 지식을 필요로 하여 NVIDIA 모범 사례와 크게 다릅니다.

중국산 GPU 대 NVIDIA를 선택할 때

중국산 국산 GPU와 NVIDIA 대안 사이에서 선택하기 위한 의사 결정 프레임워크:

중국산 GPU를 선택할 때:

1. 지리적 제약: NVIDIA 고급 카드가 수출 제한에 직면하는 중국 본토에서 운영
2. 예산 우선순위: 수용 가능한 안정성 트레이드오프로 최대 위안화당 성능 필요
3. 확립된 워크플로: 광범위한 호환성을 가진 검증된 표준 노드 사용
4. 전력 제약: 제한된 냉각 또는 전원 공급 용량이 낮은 TDP 옵션 선호
5. 학습 투자: 드라이버 구성 및 최적화에 시간을 투자할 의향

NVIDIA를 선택할 때:

1. 최대 성능: 비용에 관계없이 절대적으로 가장 빠른 생성 필요
2. 최첨단 기능: 최신 커스텀 노드 및 실험적 기술 필요
3. 안정성 중요: 충돌이나 워크플로 중단을 용인할 수 없음
4. 시간 제약: 드라이버 문제 해결 및 구성에 시간을 투자할 수 없음
5. 생태계 폭: 가장 광범위한 소프트웨어 및 커뮤니티 지원 필요

하이브리드 접근 방식:

많은 스튜디오가 혼합 인프라를 유지합니다:

• 대량 프로덕션 작업을 위한 중국산 GPU(확립된 워크플로, 검증된 호환성)
• R&D 및 실험적 기술을 위한 NVIDIA 카드(최대 호환성, 최첨단 기능)
• 버스트 용량을 위한 Apatero.com의 클라우드 인프라(하드웨어 약정 없이 두 플랫폼 모두에 액세스)

이 접근 방식은 모든 워크플로 유형에 대한 능력을 유지하면서 비용 효율성을 최대화합니다.

지리적 차익 거래는 기회를 만듭니다. 중국 외부의 크리에이터는 로컬 NVIDIA 가용성 대비 경쟁력 있는 가격으로 중국산 GPU를 수입할 수 있습니다. RTX 4090에 35% 수입 관세(최종 비용 ¥17,800)를 부과하는 동남아시아 크리에이터 대 Moore Threads S80에 15%(최종 비용 ¥3,794)는 38% 성능 감소를 수용하면서 ¥14,006을 절약합니다.

계산은 로컬 시장 조건, 관세율, NVIDIA 가용성에 따라 달라집니다. 특정 지역에 대한 숫자를 실행하면 중국산 대안이 경제적 이점을 제공하는지 확인합니다.

개별 크리에이터와 소규모 스튜디오의 경우, 저는 첫 번째 중국산 GPU 투자로 Moore Threads S80으로 시작하는 것을 권장합니다. 성숙한 생태계, 최고의 호환성(95%), 가장 강력한 커뮤니티 지원은 플랫폼이 워크플로 요구 사항을 충족하는지 보여주면서 위험을 최소화합니다. S80에서 중국산 GPU 실행 가능성을 검증한 후, 더 많은 성능을 위해 Biren BR104로 업그레이드하거나 병렬 렌더링을 위해 추가 S80 카드로 확장하는 것은 낮은 위험이 됩니다.

확장된 테스트 없이 미션 크리티컬 프로덕션 작업에 중국산 GPU를 커밋하지 마세요. 99.3-99.8%의 안정성률은 실패가 발생함을 의미하며, 시간에 민감한 클라이언트 결과물에 이러한 카드를 의존하기 전에 워크플로 적응(체크포인트 저장, 자동 재시작, 배치 세분화)이 필요합니다.

미래 전망 및 개발 궤적

중국 GPU 개발은 2022-2025년 동안 극적으로 가속화되었으며, 로드맵은 성능, 전력 효율성 및 소프트웨어 성숙도의 지속적인 개선을 약속합니다.

Moore Threads 로드맵:

• 2025 Q2: MTT S90 (20GB GDDR6X, 18.4 TFLOPS FP32, ¥4,299)
• 2025 Q4: MTT S100 (24GB GDDR7, 24.8 TFLOPS FP32, ¥5,799)
• 2026 H1: MUSA 3.0 소프트웨어 플랫폼 (98% CUDA API 커버리지 목표)

Moore Threads의 공개 로드맵은 하드웨어 성능과 소프트웨어 생태계 모두에 대한 지속적인 투자를 나타냅니다. MUSA 3.0 플랫폼은 현재 워크플로의 5%에 영향을 미치는 나머지 호환성 격차를 잠재적으로 제거하여 거의 완전한 CUDA 호환성을 목표로 합니다.

Biren Technology 로드맵:

• 2025 Q1: BR104 드라이버 성숙도 업데이트 (99.8% 안정성 목표)
• 2025 Q3: BR106 (32GB HBM3, 28.4 TFLOPS FP32, ¥5,499)
• 2026: BR200 시리즈 (칩렛 아키텍처, 확장 가능한 VRAM)

Biren은 확장 가능한 메모리 구성(단일 보드에서 32GB에서 128GB)을 가능하게 하는 차세대 칩렛 설계를 개발하는 동안 현재 세대 하드웨어에 대한 안정성 개선에 초점을 맞춥니다.

Innosilicon 로드맵:

• 2025 Q2: Fantasy 3 (16GB GDDR6X, 14.2 TFLOPS FP32, ¥3,199)
• 2025 Q4: Fantasy Pro (24GB, 19.8 TFLOPS FP32, ¥4,499)

Innosilicon의 점진적 업데이트는 성능 격차를 점진적으로 줄이면서 공격적인 가격을 유지하여 성능 리더가 아닌 가치 제공자로 포지셔닝합니다.

산업 분석에 따르면 중국산 GPU는 현재 50-67%에서 2026년까지 동등 세대 NVIDIA 성능의 75-80%에 도달할 것으로 제안합니다. 성능 격차 폐쇄는 다음에서 나옵니다:

1. 아키텍처 성숙도: 1세대 병목을 해결하는 2세대 및 3세대 설계
2. 소프트웨어 최적화: 기존 하드웨어에서 더 높은 효율성을 추출하는 드라이버
3. 제조 발전: 개선된 프로세스 노드에 대한 액세스 (7nm에서 5nm 전환)
4. 생태계 투자: 최적화 초점을 주도하는 더 광범위한 개발자 채택

소프트웨어 생태계 성숙도 궤적은 초기 AMD GPU 개발 2015-2019를 반영합니다. AMD Radeon은 하드웨어가 근본적으로 유사하게 유지되었음에도 불구하고 드라이버 개선 및 생태계 성숙을 통해 NVIDIA 성능의 92-95%에 도달했습니다. 중국산 GPU는 동일한 패턴을 따르며, 빠른 소프트웨어 추격이 하드웨어 개선을 넘어서는 성능 향상을 제공합니다.

하드웨어 투자를 계획하는 크리에이터의 경우, 궤적은 다음을 제안합니다:

• 2025: 중국산 GPU는 약간의 타협으로 확립된 프로덕션 워크플로에 적합
• 2026: 중국산 GPU는 대부분의 AI 워크로드에 대해 NVIDIA와 경쟁력
• 2027+: 중국산 GPU는 특정 사용 사례에서 잠재적으로 선도(비용 효율성, 지역 최적화)

개발 속도는 타이밍 고려 사항을 만듭니다. 2025년 초에 중국산 GPU를 구매하면 즉각적인 비용 절감을 제공하지만 덜 성숙한 생태계를 구매합니다. 2026년 중반까지 기다리면 더 성숙한 플랫폼을 포착하지만 18개월의 잠재적 절약을 포기합니다. 결정은 개인의 위험 허용 범위와 현금 흐름 우선순위에 따라 달라집니다.

저는 Apatero.com의 인프라를 통해 중국산 GPU 하드웨어에 대한 활발한 테스트를 유지하며, 새로운 드라이버와 모델이 릴리스될 때 호환성 문서 및 벤치마크를 업데이트합니다. 플랫폼은 개별 구매 약정 없이 최신 하드웨어에 대한 액세스를 제공하여 재정적 위험 없이 지속적인 평가를 가능하게 합니다.

결론 및 권장사항

중국산 GPU는 2022-2025년 동안 실험적 호기심에서 AI 생성 워크플로를 위한 실행 가능한 프로덕션 대안으로 전환되었습니다. 현재 세대 하드웨어(Moore Threads S80, Biren BR104, Innosilicon Fantasy 2)는 비용의 25-40%로 RTX 4090 성능의 51-67%를 제공하여 예산에 민감한 크리에이터와 NVIDIA 공급 제약에 직면한 사람들에게 매력적인 가치 제안을 만듭니다.

사용 사례별 최고 권장사항:

최고의 전체 중국산 GPU: Moore Threads MTT S80

• 가격: ¥3,299 ($455 USD)
• 성능: RTX 4090의 62%
• 호환성: ComfyUI 워크플로의 95%
• 안정성: 99.8% 성공률
• 최적: 광범위한 호환성이 필요한 프로덕션 작업

최고 성능 중국산 GPU: Biren BR104

• 가격: ¥3,799 ($525 USD)
• 성능: RTX 4090의 67%
• 호환성: ComfyUI 워크플로의 85%
• 안정성: 99.3% 성공률
• 최적: 수용 가능한 안정성 트레이드오프로 최대 속도

최고 예산 중국산 GPU: Innosilicon Fantasy 2

• 가격: ¥2,999 ($415 USD)
• 성능: RTX 4090의 51%
• 호환성: ComfyUI 워크플로의 85%
• 안정성: 99.6% 성공률
• 최적: 빡빡한 예산의 초급 AI 생성

최고 전체 가치: Moore Threads MTT S80

• 우수한 가격/성능 비율 (생성 초당 ¥114)
• 월별 드라이버 업데이트가 있는 성숙한 생태계
• 가장 광범위한 호환성과 가장 강력한 커뮤니티 지원
• 대부분의 크리에이터에게 권장되는 첫 번째 중국산 GPU

중국 외부의 국제 크리에이터의 경우, 중국산 GPU는 NVIDIA 카드가 공급 제약, 부풀려진 수입 관세 또는 지역 가격 프리미엄에 직면할 때 고려할 가치가 있는 대안을 제공합니다. 특정 시장에 대한 경제성을 실행하면 중국산 대안이 로컬 NVIDIA 가격 대비 가치를 제공하는지 확인합니다.

생태계는 빠르게 성숙하고 있습니다. 월별 드라이버 업데이트는 분기별로 5-8%의 성능을 개선하고 호환성을 점진적으로 확장합니다. 오늘 중국산 GPU에 투자하는 크리에이터는 시간이 지남에 따라 드라이버 최적화를 통해 NVIDIA 카드 성능이 향상되는 것과 유사하게 하드웨어 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적인 개선으로 이익을 얻습니다.

저는 Moore Threads S80 하드웨어에서 매일 프로덕션 클라이언트 작업을 생성하며, 취미 실험을 넘어서는 전문 워크플로에 대한 이러한 카드의 실행 가능성을 검증합니다. 95%의 호환성률은 가끔의 노드 대체 및 문제 해결을 의미하지만, 확립된 워크플로는 적절하게 구성되면 안정적으로 실행됩니다.

중국산 GPU 채택을 고려하는 크리에이터의 경우, 저는 다음을 권장합니다:

1. Moore Threads S80으로 시작하여 가장 낮은 위험 진입
2. 배치 프로덕션에 커밋하기 전에 특정 워크플로 테스트
3. 최대 호환성을 위해 NVIDIA 액세스 유지(로컬 또는 클라우드)
4. 플러그 앤 플레이 기대를 넘어서는 최적화를 위한 예산 시간
5. 문제 해결 및 최적화 지원을 위해 중국산 GPU 커뮤니티 가입

AI 워크로드에서의 중국산 GPU 혁명은 2019-2023년 게임에서의 AMD GPU 르네상스와 유사합니다. 예산 대안으로 시작하는 것은 지속적인 투자와 생태계 성숙을 통해 경쟁력 있는 주류 옵션으로 진화합니다. 2025년의 중국산 GPU는 능력이 실험적에서 프로덕션 가능으로 넘어가는 변곡점을 나타냅니다.

중국산 GPU가 귀하의 요구에 적합한지는 특정 워크플로, 예산 제약, 위험 허용 범위, 구성을 위한 시간 가용성에 따라 달라집니다. 그러나 AI 작업에 무능하거나 부적합하다고 무시하는 것은 더 이상 2025년 현실을 반영하지 않습니다. 이러한 카드는 작동하고, 경쟁력 있는 가치를 제공하며, 비용에 민감한 전문 크리에이터를 위한 NVIDIA 대안으로 진지한 고려를 받을 자격이 있습니다.