역시 예상했던 대로 5050의 10t/s 를 띄어넘는 20t/s를 보여주고 더 큰 모델을 무난하게 처리해서 결과를 출력하네요
m1 max 32g에서 한시간 돌리고 포기한걸 (7b, 14b는 돌긴 했으나 엉뚱한 답을 내 놓음, 27b는 실행중 포기)
5050에서는 작은 모델(14b q2) 10분 넘게 걸렸는데
5060ti 16g는 2분만에 답을 내어 놓고 그 이후의 질문까지 가볍게 처리 하네요
이정도면 개인 취미 개발용으로는 훌륭할듯 합니다.
온도 관리를 위해 150w로 제한했고 해당 그래픽 카드가 175w까지 사용이 가능합니다.
역시 로컬 llm은 cuda말고는 상상이 안되네요...
🪐 행성 경제 엔진 모델 요약 및 작업 보고서
1️⃣ 모델 개요: PlanetEconomicsEngine
PlanetEconomicsEngine 은 Flutter 기반 시뮬레이션 게임 "OverStars"의 핵심 거시경제 엔진입니다. 행성의 자원 (인구, 금, 광물, 기술력) 이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 계산합니다.
주요 특징
비선형 경제 역학: Laffer 곡선을 적용한 소득세/관세 마찰력 모델링
광물 고갈 패널티: 광물이 부족하면 국고에 5 배 패널티 부과 (연쇄 파산 유발)
예산 기반 성장: 각 부처 예산 (사회, 환경, 교육, 군사, 경제) 이 자원 변화에 영향
3️⃣ 오늘 작업 내용 요약
✅ 완료된 작업
모델 분석: PlanetEconomicsEngine.calculateNextState() 함수의 계산 로직을 상세히 분석
10 년 시뮬레이션: 기본 초기값 (인구 1,000, 금 5,000, 광물 1,000) 으로 10 년까지 자원 변화 예측
계산 근거 문서화: 각 연도별 수식 적용 예시와 수치 명시
난이도별 파산 시나리오 설계: 상/중/하 난이도에 맞춰 1 년/2 년/3 년 안에 파산하는 초기 자원 수치 계산
📊 주요 결과
항목 | 기본값 (10 년 시뮬레이션) |
|---|
인구 성장률 | 매년 ~3.7% 증가 |
금 감소율 | 연간 ~876 (예산 집행 > 세수) |
광물 감소율 | 연간 ~150 (소비 > 생산) |
난이도 | 초기 금 | 초기 광물 | 예상 파산 시점 |
|---|
하 (Easy) | 2,500 | 400 | ~3 년 차 |
중 (Normal) | 1,500 | 250 | ~2 년 차 |
상 (Hard) | 800 | 120 | ~1 년 차 |
4️⃣ 핵심 인사이트
Laffer 곡선 효과: 세율을 무작정 높이면 오히려 세수가 감소 (근로 의욕 저하)
광물 고갈 연쇄 반응: 광물이 부족하면 5 배 패널티가 국고에 부과되어 파산을 가속화
균형 예산의 중요성: 군사/행정 비용이 세수를 초과하면 지속적인 금 감소 발생
⚠️ 로그 분석 인사이트
제공해주신 로그와 시스템 스펙(HP Omen 16L, RTX 5060 Ti 추정)을 바탕으로, 해당 환경에서 대규모 언어 모델(Qwen 3 27B Q3, 32k Context)을 구동했을 때의 작업 결과를 요약해 드립니다.
1. 핵심 성능 지표 (Speed & Throughput)
하드웨어 체급(5060 Ti) 대비 27B(270억 매개변수)라는 무거운 모델을 돌리고 있음에도, 추론 자체는 비교적 안정적인 속도를 보여줍니다.
2. 주요 병목 현상: 캐시 만료 (Cache Invalidation)
로그에서 가장 두드러지는 감점 요인입니다. 대화가 길어질 때(task 147, task 5458 등) 다음과 같은 경고와 함께 기존 대화 기억(KV Cache)을 통째로 날려버리는 현상이 발생하고 있습니다.
forcing full prompt re-processing due to lack of cache data (likely due to SWA or hybrid/recurrent memory...)
💡 왜 발생할까?
Qwen 3 모델이 사용하는 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA) 등 특수한 메모리 기법 때문에, 대화 내용이 바뀔 때 llama.cpp 엔진이 기존에 저장해 둔 컨텍스트 체크포인트와 수학적으로 호환되지 않는다고 판단하여 캐시를 파괴하는 것입니다.
⚠️ 이로 인한 피해 (Lag Spike)
캐시가 깨지면 대화가 길어졌을 때 처음부터 다시 프롬프트를 계산해야 합니다. 이 때문에 답변이 나오기 전 첫 토큰이 뜨기까지 약 28초~40초가량 시스템이 멈추는 극심한 지연(Lag)이 발생합니다.
3. 메모리 및 자원 압박
KV 캐시 용량: 대화 내용(프롬프트)을 기억하는 데만 약 4GB(3992.385 MiB)의 VRAM/RAM을 추가로 소모하고 있습니다.
32k 컨텍스트 제한(n_ctx_slot = 32768)을 꽉 채워 쓰고 있어서, 대화가 진행될수록 150MB 크기의 체크포인트를 계속 생성하며 메모리 압박을 가하고 있습니다.
🛠️ 요약 및 추천 최적화 조치
결론: "RTX 5060 Ti 환경에서 Qwen 3 27B 모델은 초당 22토큰 수준으로 훌륭하게 작동하지만, 대화가 길어지면 캐시 파괴로 인해 가끔 30초 이상 먹통이 되는 현상이 있음."
이를 개선하기 위해 다음 조치를 추천합니다.
엔진 업데이트: 로그에 언급된 캐시 버그는 llama.cpp 오픈소스 진영에서 최근 수정 중인 가벼운 아키텍처 문제입니다. Ollama나 사용 중인 백엔드를 최신 버전으로 업데이트하세요.
컨텍스트 크기 축소: 32k 컨텍스트가 필수적이지 않다면 16k(16384)나 8k(8192)로 낮춰 설정하세요. 캐시가 터지는 빈도와 VRAM 압박이 극적으로 줄어들어 훨씬 쾌적해집니다.
Seperti yang diperkirakan, menampilkan 20t/s melampaui 10t/s 5050 dan dengan mudah menangani model yang lebih besar untuk menghasilkan hasil
Yang kami hentikan setelah berjalan satu jam di m1 max 32g (7b, 14b berjalan tetapi memberikan jawaban yang salah, 27b dihentikan saat berjalan)
Pada 5050, model kecil (14b q2) memakan waktu lebih dari 10 menit
5060ti 16g memberikan jawaban dalam 2 menit saja dan dengan mudah menangani pertanyaan setelahnya
Dengan tingkat ini, tampaknya sangat cocok untuk pengembangan hobi pribadi.
Saya membatasi ke 150w untuk manajemen termal, dan kartu grafis ini dapat menggunakan hingga 175w.
Memang benar, saya tidak bisa membayangkan LLM lokal tanpa CUDA...
🪐 Ringkasan Model Mesin Ekonomi Planet dan Laporan Kerja
1️⃣ Ikhtisar Model: PlanetEconomicsEngine
PlanetEconomicsEngine adalah mesin makroekonomi inti dari permainan simulasi berbasis Flutter "OverStars". Ini menghitung bagaimana sumber daya planet (populasi, emas, mineral, kekuatan teknologi) berubah seiring waktu.
Fitur Utama
Dinamika Ekonomi Nonlinear: Pemodelan gesekan pajak pendapatan/tarif dengan menerapkan kurva Laffer
Penalti Penipisan Mineral: Jika mineral berkurang, penalti 5 kali lipat dikenakan pada kas negara (memicu kebangkrutan berantai)
Pertumbuhan Berbasis Anggaran: Anggaran setiap departemen (sosial, lingkungan, pendidikan, militer, ekonomi) mempengaruhi perubahan sumber daya
3️⃣ Ringkasan Pekerjaan Hari Ini
✅ Pekerjaan yang Selesai
Analisis Model: Analisis rinci dari logika perhitungan fungsi PlanetEconomicsEngine.calculateNextState()
Simulasi 10 Tahun: Memproyeksikan perubahan sumber daya hingga 10 tahun dengan nilai awal dasar (populasi 1.000, emas 5.000, mineral 1.000)
Dokumentasi Dasar Perhitungan: Menentukan formula dan angka untuk setiap tahun
Desain Skenario Kebangkrutan menurut Tingkat Kesulitan: Menghitung nilai sumber daya awal yang akan mengakibatkan kebangkrutan dalam 1/2/3 tahun sesuai tingkat kesulitan atas/tengah/bawah
📊 Hasil Utama
Item | Nilai Dasar (Simulasi 10 Tahun) |
|---|
Laju Pertumbuhan Populasi | Meningkat ~3,7% setiap tahun |
Laju Penurunan Emas | ~876 per tahun (pengeluaran anggaran > penerimaan pajak) |
Laju Penurunan Mineral | ~150 per tahun (konsumsi > produksi) |
Tingkat Kesulitan | Emas Awal | Mineral Awal | Titik Kebangkrutan yang Diharapkan |
|---|
Bawah (Mudah) | 2.500 | 400 | ~Tahun ke-3 |
Tengah (Normal) | 1.500 | 250 | ~Tahun ke-2 |
Atas (Sulit) | 800 | 120 | ~Tahun ke-1 |
4️⃣ Wawasan Inti
Efek Kurva Laffer: Jika menaikkan tarif pajak secara sembarangan, penerimaan pajak justru berkurang (penurunan motivasi kerja)
Reaksi Berantai Penipisan Mineral: Ketika mineral berkurang, penalti 5 kali lipat dikenakan pada kas negara yang mempercepat kebangkrutan
Pentingnya Anggaran Seimbang: Ketika biaya militer/administrasi melebihi penerimaan pajak, terjadi pengurangan emas berkelanjutan
⚠️ Wawasan Analisis Log
Berdasarkan log yang diberikan dan spesifikasi sistem (diperkirakan HP Omen 16L, RTX 5060 Ti), berikut adalah ringkasan hasil kerja saat menjalankan model bahasa besar (Qwen 3 27B Q3, 32k Context) di lingkungan tersebut.
1. Indikator Kinerja Inti (Kecepatan & Throughput)
Meskipun menjalankan model yang berat dengan tingkat perangkat keras (5060 Ti) berupa 27B (27 miliar parameter), inferensi itu sendiri menunjukkan kecepatan yang relatif stabil.
2. Hambatan Utama: Kedaluwarsa Cache (Cache Invalidation)
Ini adalah faktor pengurang paling menonjol dalam log. Ketika percakapan berlangsung lama (task 147, task 5458, dll.), fenomena berikut terjadi bersama dengan peringatan: merusak seluruh ingatan percakapan sebelumnya (KV Cache) dengan menghapusnya.
forcing full prompt re-processing due to lack of cache data (likely due to SWA or hybrid/recurrent memory...)
💡 Mengapa ini terjadi?
Karena teknik memori khusus yang digunakan model Qwen 3 seperti Sliding Window Attention (SWA), ketika isi percakapan berubah, mesin llama.cpp memutuskan bahwa checkpoint konteks yang tersimpan sebelumnya tidak kompatibel secara matematis dan menghancurkan cache.
⚠️ Kerusakan yang Diakibatkan (Lag Spike)
Ketika cache rusak, ketika percakapan berlangsung lama, prompt harus dihitung ulang dari awal. Karena alasan ini, sebelum jawaban muncul, sistem macet selama sekitar 28 detik hingga 40 detik sampai token pertama muncul (Lag yang ekstrem).
3. Tekanan Memori dan Sumber Daya
Kapasitas KV Cache: Hanya untuk mengingat konten percakapan (prompt), mengkonsumsi sekitar 4GB (3992.385 MiB) VRAM/RAM tambahan.
Batas konteks 32k (n_ctx_slot = 32768) digunakan sepenuhnya, terus membuat checkpoint berukuran 150MB seiring kemajuan percakapan, menimbulkan tekanan memori.
🛠️ Ringkasan dan Rekomendasi Optimasi
Kesimpulan: "Di lingkungan RTX 5060 Ti, model Qwen 3 27B beroperasi dengan luar biasa pada tingkat sekitar 22 token per detik, tetapi ketika percakapan berlangsung lama, cache rusak menyebabkan sistem hang selama lebih dari 30 detik sesekali."
Untuk meningkatkan hal ini, rekomendasi tindakan berikut.
Update Mesin: Bug cache yang disebutkan dalam log adalah masalah arsitektur ringan yang saat ini sedang diperbaiki oleh komunitas open-source llama.cpp. Perbarui Ollama atau backend yang digunakan ke versi terbaru.
Kurangi Ukuran Konteks: Jika konteks 32k tidak penting, turunkan ke 16k (16384) atau 8k (8192). Frekuensi cache rusak dan tekanan VRAM akan berkurang secara dramatis, membuat semuanya jauh lebih menyenangkan.
As expected, it shows 20t/s exceeding 5050's 10t/s and handles larger models smoothly, outputting results
What I gave up on after running for an hour on M1 Max 32GB (7B, 14B ran but gave wrong answers, 27B was abandoned during execution)
On the 5050, the small model (14B Q2) took over 10 minutes
The 5060Ti 16GB gave an answer in just 2 minutes and handles subsequent questions lightly
At this level, it seems excellent for personal hobby development.
I've limited it to 150W for temperature management, and the graphics card can use up to 175W.
Indeed, I can't imagine local LLM without CUDA...
🪐 Planet Economics Engine Model Summary and Work Report
1️⃣ Model Overview: PlanetEconomicsEngine
PlanetEconomicsEngine is the core macroeconomic engine of the Flutter-based simulation game "OverStars". It calculates how planetary resources (population, gold, minerals, technology) change over time.
Key Features
Nonlinear Economics: Income tax/tariff friction modeling using the Laffer curve
Mineral Depletion Penalty: A 5x penalty is imposed on the treasury if minerals are scarce (triggers cascading bankruptcy)
Budget-Based Growth: Each ministry budget (social, environmental, education, military, economic) affects resource changes
3️⃣ Today's Work Summary
✅ Completed Tasks
Model Analysis: Detailed analysis of the calculation logic in the PlanetEconomicsEngine.calculateNextState() function
10-Year Simulation: Resource change predictions up to 10 years with default initial values (population 1,000, gold 5,000, minerals 1,000)
Calculation Documentation: Examples of formula application for each year and specific numerical values
Difficulty-Specific Bankruptcy Scenario Design: Initial resource calculations for bankruptcy within 1/2/3 years based on difficulty levels (hard/normal/easy)
📊 Key Results
Item | Default Value (10-Year Simulation) |
|---|
Population Growth Rate | ~3.7% increase annually |
Gold Decrease Rate | ~876 annually (budget execution > tax revenue) |
Mineral Decrease Rate | ~150 annually (consumption > production) |
Difficulty | Initial Gold | Initial Minerals | Expected Bankruptcy Time |
|---|
Easy | 2,500 | 400 | ~Year 3 |
Normal | 1,500 | 250 | ~Year 2 |
Hard | 800 | 120 | ~Year 1 |
4️⃣ Key Insights
Laffer Curve Effect: Raising tax rates indiscriminately actually decreases tax revenue (reduces work incentive)
Mineral Depletion Chain Reaction: When minerals are scarce, a 5x penalty is imposed on the treasury, accelerating bankruptcy
Importance of Balanced Budget: If military/administrative costs exceed tax revenue, continuous gold loss occurs
⚠️ Log Analysis Insights
Based on the logs and system specs (estimated HP Omen 16L, RTX 5060 Ti) you provided, I'll summarize the work results when running a large language model (Qwen 3 27B Q3, 32k Context) in that environment.
1. Core Performance Metrics (Speed & Throughput)
Despite running a heavy model of 27B (27 billion parameters) on hardware of this class (5060 Ti), the inference itself shows relatively stable speeds.
2. Main Bottleneck: Cache Invalidation
This is the most prominent negative factor in the logs. When conversations get longer (task 147, task 5458, etc.), a phenomenon occurs where existing conversation memory (KV Cache) is completely discarded along with the following warning.
forcing full prompt re-processing due to lack of cache data (likely due to SWA or hybrid/recurrent memory...)
💡 Why Does It Happen?
Because of special memory techniques like Sliding Window Attention (SWA) used by the Qwen 3 model, when conversation content changes, the llama.cpp engine judges that existing context checkpoints are mathematically incompatible and destroys the cache.
⚠️ Resulting Damage (Lag Spike)
When the cache breaks, the prompt must be recalculated from the beginning when conversations get longer. Because of this, a severe delay (Lag) occurs where the system freezes for about 28-40 seconds before the first token appears before the response.
3. Memory and Resource Pressure
KV Cache Capacity: An additional ~4GB (3992.385 MiB) of VRAM/RAM is consumed just for remembering conversation content (prompts).
With the 32k context limit (n_ctx_slot = 32768) being fully utilized, 150MB checkpoints continue to be generated as conversations progress, putting memory pressure.
🛠️ Summary and Recommended Optimization Measures
Conclusion: "In the RTX 5060 Ti environment, the Qwen 3 27B model works excellently at about 22 tokens per second, but when conversations get longer, there are occasional outages of 30 seconds or more due to cache destruction."
To improve this, I recommend the following measures.
Engine Update: The cache bug mentioned in the logs is a lightweight architecture issue being recently fixed by the llama.cpp open-source community. Update Ollama or your backend to the latest version.
Context Size Reduction: If 32k context is not essential, reduce the setting to 16k (16384) or 8k (8192). The frequency of cache breaks and VRAM pressure will be dramatically reduced, making it much more comfortable.
