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CogVideo 시스템 요구 사항: VRAM, GPU, 하드웨어 가이드
CogVideoX를 로컬에서 실행하는 데 필요한 모든 것: CogVideoX-2B, 5B, 5B-I2V의 정확한 VRAM, GPU, 시스템 요구 사항을 정리했습니다. 적합한 GPU가 없으신가요? 대신 온라인에서 무료로 영상을 생성할 수 있습니다.
빠른 답변
최소 ~4 GB VRAM (CogVideoX-2B, 최적화 시) · 권장 12 GB (RTX 3060) · 또는 GPU 없이 온라인에서 무료로 실행할 수 있습니다.
모델별 CogVideoX VRAM 요구 사항
diffusers 최적화를 활성화한 단일 GPU 추론 시 VRAM (enable_model_cpu_offload, vae.enable_tiling 등). 이 기능을 끄면 VRAM 피크가 약 3× 늘어납니다.
| 모델 | 추론 (최적화 시) | INT8 양자화 | 최적화 없음 | 파인튜닝 (LoRA) |
|---|---|---|---|---|
| CogVideoX-2B | 4 GB부터 (FP16) | 3.6 GB부터 (INT8) | ~3× 높음 (≈12 GB+) | 47 GB (LoRA) |
| CogVideoX-5B | 5 GB부터 (BF16) | 4.4 GB부터 (INT8) | ~3× 높음 (≈15 GB+) | 63 GB (LoRA) |
| CogVideoX-5B-I2V (이미지를 영상으로) | 5 GB부터 (BF16) | 4.4 GB부터 (INT8) | ~3× 높음 (≈15 GB+) | 63 GB (LoRA) |
파인튜닝 수치는 NVIDIA A100/H100 기준입니다. CogVideoX1.5-5B는 더 높은 해상도와 긴 클립을 목표로 하므로, VRAM도 그에 비례해 더 많이 필요할 것으로 예상하세요.
권장 GPU
최소 · 6~8 GB VRAM
예: RTX 2060, RTX 3050, GTX 1660
INT8 양자화와 CPU 오프로드를 활성화하면 작동합니다. 생성 속도는 느리지만 CogVideoX-2B/5B를 실용적으로 쓸 수 있습니다.
권장 · 12 GB VRAM
예: RTX 3060 12GB, RTX 4070
최적화를 켜면 CogVideoX-2B와 5B를 모두 여유롭게 실행할 수 있습니다. 로컬 사용에 가장 뛰어난 가성비를 자랑합니다.
고성능 · 24 GB VRAM
예: RTX 3090, RTX 4090, A5000
메모리 최적화 없이 실행해 가장 빠른 추론과 더 높은 해상도, 더 긴 클립을 누릴 수 있습니다.
파인튜닝 · 48~80 GB VRAM
예: A100, H100
LoRA 파인튜닝에 필요합니다 (배치 크기 1 기준 2B는 47 GB, 5B는 63 GB).
로컬 소프트웨어 및 시스템 요구 사항
- 운영 체제: Linux (Ubuntu 20.04 이상) 또는 Windows 10/11 (WSL2 권장).
- Python 3.10 이상 (환경 설정에는 Anaconda 권장).
- CUDA 12.x 지원으로 빌드된 PyTorch 2.x.
- diffusers >= 0.30.3 (INT8/FP8 양자화를 지원하는 것은 diffusers 빌드뿐입니다).
- 최신 드라이버를 갖춘 NVIDIA GPU. 양자화를 사용하면 무료 Colab T4에도 담을 수 있습니다.
- 시스템 RAM: 최소 16 GB, 권장 32 GB.
- 디스크 용량: 모델 가중치와 의존성에 약 20~40 GB.
로컬 설치가 처음이신가요? 설치 단계는 CogVideo 사용 방법 가이드를 따라 하시거나, GitHub 공식 문서를 읽어 보세요.
온라인 요구 사항 (GPU 불필요)
자주 묻는 질문
CogVideo를 실행하려면 VRAM이 얼마나 필요한가요?
diffusers 메모리 최적화를 활성화하면 CogVideoX-2B는 약 4 GB의 VRAM(INT8 사용 시 3.6 GB), CogVideoX-5B는 약 5 GB(INT8 사용 시 4.4 GB)부터 작동합니다. 이 최적화를 끄면 VRAM 피크가 약 3배로 올라갑니다. 원활하게 사용하려면 RTX 3060 같은 12 GB GPU를 권장합니다.
RTX 3060에서 CogVideoX를 실행할 수 있나요?
네. 12 GB RTX 3060은 diffusers의 표준 최적화를 활성화하면 CogVideoX-2B와 CogVideoX-5B를 모두 여유롭게 실행합니다. CogVideoX를 로컬에서 생성할 때 추천하는 입문용 그래픽 카드입니다.
GPU 없이 CogVideo를 실행할 수 있나요?
로컬에서는 실용적인 속도로 실행하기 어렵습니다. CogVideoX에는 NVIDIA GPU가 필요합니다. GPU가 없다면 CogVideo Online을 이용해 브라우저에서 텍스트를 영상으로, 이미지를 영상으로, 영상을 영상으로 기능을 GPU나 설치 없이 무료로 생성해 보세요.
CogVideoX의 최소 시스템 요구 사항은 무엇인가요?
Python 3.10 이상, CUDA 12.x를 지원하는 PyTorch 2.x, diffusers >= 0.30.3, 최소 6~8 GB VRAM을 갖춘 NVIDIA GPU, 16 GB 시스템 RAM, 그리고 모델 가중치를 위한 약 20~40 GB의 여유 디스크 용량입니다.
CogVideo / CogVideoX란 무엇인가요?
CogVideo(그리고 더 새로운 CogVideoX 제품군: 2B, 5B, 5B-I2V)는 THUDM/Zhipu AI가 개발한 오픈소스 텍스트를 영상으로, 이미지를 영상으로 생성하는 모델입니다. 로컬에서 실행하거나, 이곳 CogVideo에서 온라인으로 무료로 이용할 수 있습니다.