Radeon AI Pro R9700 가격의 답부터 말하면, 11월 3일 다나와 기준 ASRock Creator D6 32GB 현금 최저가는 2,949,000원입니다. ServeTheHome의 10월 26일 벤치에서 Qwen3.8-27B 4bit가 단일 사용자 약 20~30 tok/s로 시작하고, MoE 모델로 바꾸면 체감 속도가 두 배 가까이 납니다. 직접 돌린 벤치가 아니라 전부 공개 실측 인용입니다.
Radeon AI Pro R9700의 스펙은 무엇인가
Navi 48(RDNA 4, TSMC N4P 공정, 357mm², 트랜지스터 53.9억개)에 CU 64개·스트림 프로세서 4,096개·AI 가속기 128개를 얹었습니다. 부스트 클럭은 2,920MHz까지 오르고 FP32 벡터는 최대 47.8 TFLOPS, sparsity 기준 AI 성능은 1,531 AI TOPS(INT4)입니다(ServeTheHome·다나와 사양표).
메모리는 32GB GDDR6를 256-bit버스에서 20Gbps로 돌려 대역폭 640GB/s, Infinity Cache 64MB입니다. ECC는 소프트 ECC로 리눅스 전용이고 수동 활성화가 필요합니다. TBP 300W(최대 350W, 최저 약 100W까지 조절), 듀얼슬롯 블로워 271×111×39mm입니다.
핵심은 FP6 지원입니다. FP6·FP4 가중치가 FP8과 같은 속도로 실행돼 30B급 모델을 FP6으로 올리면 32GB에 여유 있게 들어갑니다(ServeTheHome). 다만 전 세대 W7900이 48GB였으니 용량은 후퇴입니다. 이 카드는 크기가 아니라 가격으로 승부하는 제품입니다.
R9700 국내 가격은 얼마인가
| 유통·판매처 (다나와 11월 3일) | 가격 |
|---|---|
| 컴나무 (현금) | 2,949,000원 |
| 기가 스토어 (네이버페이, 무료배송) | 2,999,000원 |
| 11번가 | 3,973,020원 |
가격비교 등록 쇼핑몰이 3개뿐입니다(표본 적음). 미국 시세는 출시가 1,300달러에서 메모리 가격 인상 이후 현재 1,700달러입니다(ServeTheHome). 환산하면 1,700 × 1,345.6원(Investing.com USD/KRW 11월 3일 조회) = 2,287,520원 — 국내 최저가는 661,480원 높습니다. 2,949,000 ÷ 2,287,520 = 1.29, +29% 프리미엄입니다.
Ollama·vLLM으로 돌리면 실제로 얼마나 빠른가
ServeTheHome은 vLLM 계열 서빙 기준으로 Qwen 두 종을 측정했습니다. 밀집형 Qwen3.8-27B 4bit는 단일 사용자에서 약 20~30 tok/s로 시작합니다 — 코드 생성 초기치 27입니다. 동시접속 16명에서 코드 생성 총량이 113 tok/s를 넘고, 113 ÷ 27 ≈ 4.2배로 잘 늘어납니다.
그런데 사용자당 체감은 다릅니다. 총량 60 tok/s를 유지해도 사용자당 p50은 8 tok/s 아래로 떨어지고, 동시접속 32명에서는 첫 토큰 지연(TTFT)이 전 구간 10초를 넘깁니다. 분석·저장소 편집 작업은 100초를 넘는 구간도 나옵니다. 리뷰가 제시한 실사용 마지노선은 동시접속 4명 안팎입니다.
| 지표 (4bit, ServeTheHome) | Qwen3.8-27B (밀집형) | Qwen3.6-35B-A3B (MoE, 활성 3B) |
|---|---|---|
| 단일 사용자 초기 처리량 | 약 20~30 tok/s (코드 생성 27) | 전 구간 75 tok/s 이상 (코드 생성 128) |
| 동시접속 확장 | 16명에서 총량 113 tok/s 이상 (약 4.2배) | 4명에서 분석 약 105·전체 루프 155 이상 (+36%·+50%) |
| 사용자당 속도 선 | 총량 60 유지 시 사용자당 p50 8 미만 | 8명까지 전원 30 이상, 16명에서 후퇴 |
| 첫 토큰 지연(TTFT) | 32명에서 전 구간 10초 초과 | 단일 사용자 대부분 1초 미만 (약 4배 빠름) |
그래서 R9700의 실전 조합은 밀집형이 아니라 MoE라는 게 벤치의 결론입니다. Ollama 지원 쪽은 AMD 공식 ROCm 7.14 블로그(7월 17일)가 llama.cpp·Ollama의 윈도 지원을 확대했다고 밝힌 상태입니다.
RTX PRO 4000과 비교하면 어느 쪽이 유리한가
| 항목 | Radeon AI Pro R9700 | RTX PRO 4000 Blackwell (엔비디아 데이터시트) |
|---|---|---|
| VRAM | 32GB GDDR6 (소프트 ECC, 리눅스 한정) | 24GB GDDR7 하드웨어 ECC |
| 대역폭 | 640 GB/s | 672 GB/s |
| AI 연산 (sparsity 기준) | 1,531 AI TOPS (INT4) | 1,178 AI TOPS (FP4) |
| FLOPS·코어 | FP32 47.8 TFLOPS · CU 64 | FP32 37 TFLOPS · CUDA 코어 8,960 |
| 전력·크기 | 300W · 듀얼슬롯 (271×111×39mm) | 145W · 단일슬롯 (4.4×9.5인치) |
| 국내 최저가 (다나와 11월 3일) | 2,949,000원 | 4,790,000원 |
메모리 단가로 환산하면 2,949,000 ÷ 32 = 92,156원/GB 대 4,790,000 ÷ 24 = 199,583원/GB — AMD가 용량당 2.17배 싸습니다. 국내 가격차는 4,790,000 − 2,949,000 = 1,841,000원입니다. 대역폭은 672 ÷ 640 = 1.05로 5% 차이밖에 안 나고, sparsity AI 성능은 R9700이 +30% 앞섭니다(1,531 ÷ 1,178 = 1.30). ServeTheHome도 동급 32GB 엔비디아 카드가 두 배 넘게 비싸다고 정리합니다.
반대도 사실입니다. 피크 처리량에서 RTX 5090은 약 4배 빠르고(가격도 몇 배), CUDA 생태계 호환성은 여전히 엔비디아가 앞섭니다. 워크로드가 CUDA에 묶여 있지 않으면 R9700, 묶여 있으면 값비싼 대안을 사는 게 합리입니다.
ComfyUI·ROCm 생태계는 안정적인가
AMD 공식 ROCm 7.14 블로그(7월 17일) 기준 ComfyUI 지원은 Radeon RX 7000·9000 시리즈와 Radeon PRO 계열까지 확장됐습니다. 다만 실사용 매끄럽지 않은 사례가 남아 있습니다. r/ROCm의 R9700 + ROCm 7.2 신고(8월 6일)는 ComfyUI 모델 로드·언로드 후 VRAM이 반환되지 않는 버그를 다루고, 확실한 조치는 ComfyUI 도커 컨테이너 재시작뿐입니다. 국내 기가바이트 AI TOP 리뷰(10월 1일)도 RTX 5080은 게이밍, 이 카드는 로컬 LLM·콘텐츠 크리에이션용이라는 구도를 썼습니다. 쓸 수 있지만 CUDA 대비 트러블슈팅 한 겹을 각오해야 합니다.
32GB가 모자라면 어떻게 하나
리뷰의 답은 본체 교체가 아니라 카드 증설입니다. ATX 한 대에 최대 4장, 4 × 32GB = 128GB 통합 VRAM이면 단일 카드에 안 올라가는 모델도 실립니다(ServeTheHome). 전력은 210W로 조여도 성능 저하가 미미하다는 커뮤니티 보고(STH 댓글)가 있어 멀티카드가 현실적입니다. 단일 카드에서는 vllm-radiance의 MXFP4(역시 4bit)가 토큰 수를 끌어올린다는 확인도 있습니다. GPU별 실측은 [GPU별 Qwen 27B 속도표](https://daily-llm.com/2026-11-01/llm-measured-speed-by-gpu-261101/)를, 대안 카드 저울질은 [RTX 5090 중고 시세](https://daily-llm.com/2026-10-29/price-tracking-2610-rtx5090-used-market/)와 [DGX Spark 국내 가격](https://daily-llm.com/2026-11-02/hardware-2611-dgx-spark-korea-price/)을 참고하세요.
자주 묻는 질문
R9700으로 게이밍도 되나요
되지만 주 목적은 아닙니다. SPECviewperf 15(리눅스)에서 내장 그래픽 최상급 Ryzen AI Max 395+보다 통상 두 배 빠르고, RTX 5090과 견주면 Solidworks에서 대승·Catia와 Creo에서 선전하지만 Maya와 OpendTect에서는 절반 수준입니다.
ECC 메모리는 지원되나요
반은 맞습니다. 32GB GDDR6에 소프트 ECC가 있으나 리눅스 전용·수동 활성화입니다. 24시간 서버 운용이면 하드웨어 ECC를 얹은 RTX PRO 4000 기준으로 견적을 다시 짜야 합니다.
파워는 몇 W가 필요한가요
다나와 기준 권장 750W 이상, 전원 단자는 16핀(12V-2×6) 1개, 카드 길이는 271mm입니다. 멀티카드 구성은 TBP를 300W에서 210W 부근으로 조여 여유를 만드는 방법이 공유되고 있습니다.
지금 사도 되는가
근거는 가격입니다 — 용량당 92,156원/GB로 RTX PRO 4000(199,583원/GB)의 절반 이하입니다. 기다릴 근거는 시장입니다 — 미국 시세 1,700달러가 출시가 1,300달러에서 오른 상태이고 메모리 가격 인상 국면이라 인하 약속이 없습니다. CUDA 종속이면 언제든 사면 안 됩니다.
출처: 제조사 공식 스펙과 공개 유통 가격 기준. 가격·스펙은 변동될 수 있으므로 구매 전 최신 정보를 확인하세요.
답글 남기기