컴퓨터 전기세, 이 구성에서는 켜둔 시간이 요금 차이를 만들었다 — 유휴 44W 실측
이 포스팅은 쿠팡 파트너스 및 네이버 쇼핑 커넥트 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
컴퓨터 전기세를 걱정할 때 보통 사양을 봅니다. 그래픽카드가 크면 전기를 많이 먹겠거니 합니다.
직접 재보니 이 구성·이 사용 패턴에서는 켜둔 시간이 만든 요금 차이가 부하가 만든 차이보다 컸습니다. 부하 전력을 바꿔가며 대조한 것은 아니므로 일반 법칙이 아니라 관측입니다.
무엇을 쟀나
- RTX 3060 12GB 두 장 (전력 상한 170W×2), AMD Ryzen 7 5800X
nvidia-smi로 두 장 합계 전력을 1초 간격 샘플링- 그래픽카드만의 값입니다. CPU·메인보드·저장장치·파워 변환 손실은 빠져 있어 본체 전체는 이보다 큽니다
측정 결과입니다.
| 상태 | 두 장 합계 전력 |
|---|---|
| 유휴 (아무것도 안 함) | 44.3W |
| AI 모델을 메모리에 올려둔 유휴 | 44.3W |
| 추론(부하) 중 평균 | 217.3W (최대 225.1W) |
| 작업 종료 직후 15~20초 | 약 96W |
두 가지가 눈에 띕니다.
모델을 올려둬도 유휴 전력이 같습니다. “안 쓸 때 모델을 내려라”는 조언의 전기요금 효과를 두 번 측정했는데 0~0.4W 차이였습니다.
작업이 끝나도 바로 44W로 안 내려갑니다. 96W 부근에서 15~20초를 머물다 떨어졌습니다(관측 2회). 표의 세 번째 행은 이 상태가 22시간 내내 유지된다고 가정한 상한 시나리오이며, 실제로 그렇게 유지되는지는 재지 않았습니다.
한 달 요금으로 환산하면
하루 2시간 부하(217.3W) 기준, 30일입니다. 평소 250kWh 쓰는 집, 기타계절, 주택용 저압으로 계산했습니다.
| 운용 방식 | 월 전력량 | 월 추가 요금 |
|---|---|---|
| 쓸 때만 켬 | 13.0 kWh | +3,360원 |
| 24시간 켜두고 유휴 44W | 42.3 kWh | +10,890원 |
| (가정) 96W가 22시간 유지될 때 | 76.4 kWh | +19,680원 |
작업량은 셋 다 같습니다. 하루 2시간 부하는 동일한데 운용 방식만으로 월 16,320원이 갈립니다.
대기 전력의 비중
켜두는 시간이 왜 지배적인지는 비중을 보면 분명합니다. 24시간 켜두는 경우입니다.
| 하루 부하 시간 | 월 전력량 | 대기 비중 | 월 추가 요금 |
|---|---|---|---|
| 1시간 | 37.1 kWh | 82% | +9,550원 |
| 2시간 | 42.3 kWh | 69% | +10,890원 |
| 4시간 | 52.7 kWh | 50% | +13,570원 |
| 8시간 | 73.4 kWh | 29% | +18,910원 |
가볍게 쓸수록 전기의 대부분이 아무 일도 안 하는 시간에 나갑니다. 하루 1시간 쓰는 사람은 전력량의 82%가 대기입니다.
비중은 전력량 기준입니다. 누진제 때문에 요금 기준 비중과는 다릅니다.
평소 사용량에 따라서도 다르다
같은 42.3kWh를 더해도 누진제 때문에 집마다 다르게 청구됩니다.
| 평소 월 사용량 | 켜둘 때 | 쓸 때만 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 150 kWh | +6,390원 | +1,970원 | 4,420원 |
| 250 kWh | +10,890원 | +3,360원 | 7,530원 |
| 350 kWh | +10,890원 | +3,360원 | 7,530원 |
이 표의 조건(기타계절·저압)에서 150kWh 집과 250kWh 집의 절약 효과가 1.7배 다릅니다. 구간 어디에 있느냐에 따라 끄는 습관의 값어치가 달라집니다.
본인 조건은 전기요금 계산기에 넣으면 바로 나옵니다.
정리
- 이 구성의 그래픽카드 유휴 전력은 44.3W, 부하 평균은 217.3W였습니다
- 모델을 메모리에 올려두는 것 자체의 전기요금 효과는 확인하지 못했습니다 (0~0.4W)
- 작업 종료 후 약 96W가 15~20초 유지됐습니다. 짧은 작업을 반복하면 여기 고착됩니다
- 하루 2시간 작업 기준, 운용 방식만으로 월 +3,360원에서 +19,680원까지 갈렸습니다
- 하루 1시간 쓰는 사람은 전력량의 82%가 대기였습니다
측정 방법
- Ollama 0.20.0, Qwen3-Coder 30B-A3B Q4_K_M로 부하 생성
- 유휴는 정착 90초 대기 후 90초 측정, 부하는 생성 구간만 측정
- 전 과정 터미널 녹화, 원본 시계열(161개 표본)은 저장소에 공개
- 요금은 한전 주택용 저압 요금표 구현으로 계산했습니다. 기타계절(3
6월·911월) 누진 구간(200/400kWh) 기준이며, 여름(7~8월)은 구간이 달라 값이 바뀝니다 - 기본요금·누진 전력량요금·기후환경요금(9.0원)·연료비조정액(+5원, 분기 적용값)·부가세 10%·전력산업기반기금 2.7%를 포함하고, 부가세 원단위 반올림·기금과 합계 10원 미만 절사 규칙을 반영했습니다
이 측정에 쓴 장비
- RTX 3060 12GB 계열 — 쿠팡에서 보기 · 네이버 380,000원
이 측정에 쓴 카드입니다. 두 장을 꽂아 24GB로 씁니다.
- AMD Ryzen 7 5800X — 쿠팡에서 보기
측정 구성의 CPU입니다.
- DDR4 RAM — 쿠팡에서 보기
측정 구성의 메모리입니다. 총 125GB를 씁니다.
쓰지는 않았지만 관련 있는 것
아래는 제가 쓰지 않은 제품입니다. 직접 검증하지 않았습니다.
- 콘센트형 소비전력 측정기 — 네이버 66,700원
본체 전체를 재려면 필요합니다. 저는 없어서 GPU만 쟀습니다.
한계
- 그래픽카드 두 장만의 전력입니다. CPU·보드·저장장치·파워 손실을 더하면 본체 전체는 이보다 크고, 그만큼 요금도 커집니다.
- 조건당 1~2회 측정입니다. 96W 구간의 지속 시간(15~20초)은 두 번의 관측에서 나온 범위이고 반복 분포를 확인하지 못했습니다.
- 96W 구간의 원인은 재지 않았습니다. 드라이버 전력 관리로 추정하지만 확인하지 못했고, 다른 카드에서 같은 값이 나올 근거도 없습니다.
- 부하는 LLM 추론 하나(Qwen3-Coder 30B-A3B Q4_K_M, 생성 2,780토큰)입니다. 게임·렌더링은 부하 패턴이 달라 평균 전력이 다릅니다.
- 96W 고착 시나리오는 가정입니다. 짧은 작업을 반복할 때 실제로 그 상태가 유지되는지, 작업 간격을 바꿔가며 재보지 않았습니다.
- 1초 샘플링이라 더 짧은 피크와 전환 구간을 놓칠 수 있고, nvidia-smi 센서의 정확도도 확인하지 않았습니다.
- GPU 전력에 가정용 요금을 직접 곱한 값이라 PSU 변환 손실이 빠져 있습니다. 콘센트 기준 실제 요금은 이보다 큽니다.
- 요금 계산은 30일 고정·계절 단일 가정이며, 검침 기간과 복지할인은 반영하지 않았습니다.
- 다른 카드의 유휴 전력을 알려주시면 출처를 밝히고 반영하겠습니다.