엔비디아(Nvidia)의 최신 RTX 스파크(Spark) 노트북에서 리눅스(Linux) 운영체제를 사용할 경우, 전원 연결 시 GPU 추론(inference) 성능이 윈도우(Windows) 대비 현저히 낮아지는 문제가 드러났습니다. GPT-OSS-120B 모델 테스트 결과, 윈도우에서는 초당 65.4 토큰(token)을 처리했지만, 동일한 노트북의 네이티브 리눅스 환경에서는 13.9 토큰에 그쳐 약 75%의 성능 저하를 보였습니다. 이는 발열 문제가 아닌, 엔비디아의 암호화된 펌웨어와 리눅스용 전력 관리 기능 부재에서 비롯된 것으로 분석됩니다.
문제의 핵심은 CPU와 GPU의 전력 배분을 담당하는 '엔비디아 플랫폼 컨트롤러 및 프레임워크(Nvidia Platform Controllers and Framework)'에 대응하는 기능이 리눅스에는 없다는 점입니다. 펌웨어에 저장된 암호화된 전력 설정 표를 리눅스에서 읽지 못해, 전원 연결 시 GPU 클럭(clock)이 약 780MHz로 제한됩니다. 흥미롭게도 배터리 구동 시에는 리눅스에서도 윈도우에 가까운 성능을 발휘하며, GPU 클럭도 1,800MHz 수준으로 상승합니다. 또한, 통합 메모리(unified memory) 128GB 중 리눅스에서는 28GB만 인식되는 문제도 있었는데, 이는 윈도우에서 GPU 예약 메모리(reserved memory) 설정을 변경하여 120GB까지 활용 가능하게 만들 수 있었습니다.
이러한 성능 저하는 AI 개발자들에게 큰 걸림돌이 될 수 있습니다. vLLM, SGLang 등 주요 AI 도구들이 리눅스 중심으로 개발되고 있기 때문에, 휴대용 AI 개발 환경을 구축하려는 사용자들은 네이티브 리눅스 설치 시 심각한 성능 제약을 겪게 됩니다. 현재로서는 윈도우 드라이버 스택을 활용하는 윈도우 서브시스템 포 리눅스(WSL)가 전력 관리 문제를 우회하고 정상적인 GPU 부스트(boost)를 제공하는 실용적인 대안으로 꼽힙니다. 궁극적인 해결을 위해서는 엔비디아가 리눅스 드라이버에 동등한 전력 관리 로직을 구현해야 하며, 이 문제가 해결된다면 RTX 스파크 노트북은 진정한 휴대형 DGX 스파크(Spark)로서 AI 개발 환경에 큰 변화를 가져올 수 있을 것입니다.