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중고 RTX 3090을 직접 정비해서 로컬 LLM 추론 돌리기
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중고 RTX 3090을 직접 정비해서 로컬 LLM 추론 돌리기

Poor man's guide to servicing a used RTX 3090 for local LLM inference

중고 RTX 3090 GPU를 직접 정비하고 유지보수하는 방법을 상세히 설명한 가이드입니다. 분해 사진과 HWiNFO 성능 데이터(정비 전후 비교)가 포함되어 있으며, GitHub에서 전체 문서를 확인할 수 있습니다. 저렴하게 중고 그래픽카드를 구입해서 로컬에서 대형언어모델(LLM)을 돌리고 싶다면 이 가이드가 큰 도움이 될 거예요.

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2025년 내내 LLM에 대한 불만에 대한 표준 답변은 "3~6개월만 더 기다리면 다음 세대가 쉽게 해결할 거야"라는 식이었다. 이 주장은 어디서나 들을 수 있었다. 모든 한계는 일시적이라고 했고, 모든 부족한 기능은 몇 번의 업데이트 후에 올 거라고 했으며, 모든 자율 에이전트 데모는 임박한 미래의 미리보기라고 했다. 이제 2026년 4월이다. 그 약속들이 얼마나 지켜졌는지 확인할 시간이다. Reddit의 r/ClaudeAI에서 이번 주 Opus 4.7에 대한 긴 스레드가 올라왔는데, 여러 사용자들이 "이건 퇴보다"라고 주장하고 있다.

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