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RTX 3090を7枚積むと2450W?XServer VPSへ80ジョブ移して自宅GPU非使用を実測

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先に結論:RTX 3090を7枚積む大型AI PCの代わりに、XServer VPS 4GBで同じ大規模モデルを動かすことはできません。しかし、小型AI処理80件をVPSへ移した実験では80/80件成功し、自宅PCGPU Compute Engineは基準時・処理中とも平均0%、最大0%でした。自宅でGPU計算を発生させず、VPSへ処理を分離できました。判定は一部解決です。

壁コンセント電力、温度、騒音は測っていません。手元にRTX 3090もなく、2,450Wや4,500Wを実測した記事ではありません。公式仕様、個人投稿、今回のVPS実測を混ぜずに整理します。

RTX 3090を7枚積むと何Wになる?

NVIDIA公式のRTX 3090製品仕様は、RTX 3090 Founders EditionGraphics Card Powerを350Wと記載しています。単純計算では350W×7枚=2,450Wです。

ただし、これは7枚構成の壁コンセント実測ではありません。CPURAMstoragefanPSU損失を含まず、同時に常時350Wへ達する保証もありません。

数値 根拠 含まないもの
350W NVIDIAの1枚あたりcard power PC全体
2,450W 350W×7の算術 実測壁電力、transient
4,500W級 Reddit投稿者の懸念 公式値・今回の実測ではない

Redditでは何を心配している?

r/LocalLLaMAの「Power considerations for multi GPU systems」では、7枚のRTX 3090168GB VRAMを目指した投稿者が、350W×7=2,450Wと、transientを仮定した約4,500Wを心配しています。

4,500Wはその投稿者が置いた条件であり、NVIDIA公式最大値でも今回の測定値でもありません。実際の電力はカード型番、power limitworkloadPSU、同時性で変わります。

ZennのデュアルRTX 3090では電力対策をしている?

Zennの「LLMの推論用にRTX3090 2台構成のPCを組んだので覚え書き」では、2枚構成で消費電力を気にし、PowerLimitを設定しています。複数GPUVRAM容量だけでなく、電源、case、冷却、driver、起動時設定まで運用対象になります。

日本の一般的なコンセントで2,450Wを使える?

東京電力パワーグリッドのコンセントの種類とトラブル防止は、一般的なコンセントは15A仕様なので、同じ場所で使う電気製品の合計を1,500W以内にするよう案内しています。また100V・20A回路は2,000W相当と説明しています。

2,450Wは一般的な1,500Wコンセントの案内値を超えます。ただし建物、契約、配線、回路、電圧は個別です。延長コードやDIY配線で解決せず、設備の確認は電力会社や有資格者へ依頼してください。

XServer VPSなら家庭回路の悩みを解決できる?

小型処理を自宅から外す範囲では解決できます。VPSの計算に自宅GPUは不要です。一方、今回のVPSGPUなし・4GB RAMなので、168GB VRAMが必要なモデルを代替できません。

用途 XServer VPS 4GB 自宅GPU
ジョブ受付・監査 可能 常時起動不要
小型CPU推論 今回80件確認 不要
168GB級model 不可 大容量構成が必要
CUDA処理 不可 NVIDIA workerが必要
Android USB操作 物理接続不可 所有端末を接続

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今回の実験環境は?

項目 VPS 自宅PC
CPU 4 vCPU中3 CPUを上限 Core i5-8365U
RAM 4GB、container上限2GiB 8,248,610,816 bytes
GPU なし Intel UHD Graphics 620
NVIDIA なし controller 0nvidia-smiなし
model qwen3:0.6b 推論不使用
通常アプリ Caddy/API/PostgreSQL Chrome/Codex

どうやってGPU非使用を確認した?

  1. 自宅PCCPURAMGPU Engineを15 sample取得。
  2. processSSHVPSの一時Ollamaを起動。
  3. Qwen3へ32生成tokenの固定jobを80件送信。
  4. 自宅側で55 sampleを取り、Compute・3D・CopyVideoへ分類。
  5. 処理後10 sampleと、VPS readyDocker statsを保存。
  6. 一時containerだけ削除。

自宅PCChromeCodexを使う通常作業状態です。「PC全体0%」ではなく、VPS処理がGPU Computeを発生させたかを見ました。

自宅GPU Computeは本当に0%だった?

基準・VPS処理中・処理後の全区間で平均0%、最大0%でした。CopyVideo Engineも0%です。

GPU Engine 基準平均 処理中平均 処理中最大
Compute 0% 0% 0%
Copy 0% 0% 0%
Video 0% 0% 0%
3D 11.658% 11.733% 22.656%
Engine合計 11.658% 11.733% 22.656%

GPU全体平均は+0.075ポイントですが、すべて3D Engineです。Chrome描画などの背景負荷であり、VPSLLM推論が自宅GPUへ移った結果ではありません。

自宅CPURAMはどう変わった?

指標 基準 VPS処理中
CPU平均 27.774% 24.342% -3.432pt
CPU最大 36.456% 40.654% +4.198pt
available RAM平均 464.8MiB 462.764MiB -2.036MiB

CPU平均低下は背景負荷の揺れで、VPSPCを高速化した証明ではありません。RAM余白が少ないのは多数のChrome tab等を開いた通常利用状態だからです。

VPS側はどれだけ処理した?

指標 実測
job成功 80/80
wall 37.024秒
eval token 2,560
1件平均 / 最大 457.7 / 1,693.3ms
container CPU平均 / 最大 289.139 / 304.12%
container RAM最大 703.6MiB
OOM / restart false / 0
公開ready 10/10成功

CPU最大304.12%は3 CPU上限付近のsampling値です。公開APIのdatabaseartifact storageは全確認でokでした。

壁コンセント電力は何W減った?

未測定なので分かりません。今回確認したのは自宅GPU Compute非使用とVPS CPU負荷です。自宅PC自体はChromeCodexdisplayを動かしており、消費電力は0Wではありません。

Wh削減を測るには、同じ自宅PCで「ローカル推論」と「VPSへ送信」を同一時間・同一job数で行い、壁ワットメーターを使います。RTX 3090×7の推定値から削減量を作りません。

途中で発生した問題は?

初回はPowerShellからSSH stdinへ渡した日本語promptが文字コード変換で壊れ、VPSPythonが構文エラーで停止しました。container作成前だったため、負荷や残留物はありません。

並行していたlocal採取も比較不能として停止。promptASCII固定文へ変更し、基準から再測定した結果、80/80件成功しました。

初心者が迷いそうなポイントは?

  • 350W×7はカード公称値の算術で、壁電力実測ではない。
  • GPU全体使用率とCompute Engineは同じではない。
  • VPSへ送っても自宅PCbrowserdisplay電力は残る。
  • GPUなしVPSCUDA168GB modelを代替しない。
  • 家庭回路はPSU容量だけで判断せず、有資格者へ確認する。

AIスマホ調査システムではどう分離する?

処理 担当 電力面の狙い
受付・ログ・再試行 VPS 大型PCを常時起動しない
軽い要約・分類 VPS 今回80件を実証
Android操作 自宅PC 必要時だけ起動
CUDA画像処理 NVIDIA worker 対象jobだけ取得
巨大model 大容量worker/API 常時負荷を避ける

よくある質問

RTX 3090を7枚積むと必ず2,450W消費する?

いいえ。350W×7の算術です。実際はcardpower limitworkloadCPUPSU損失などで変わります。

4,500Wのtransientは公式値?

いいえ。Reddit投稿者が置いた懸念です。今回も未測定です。

GPU Compute 0%なら自宅PCは無電力?

いいえ。CPURAMdisplay3D Engine等が動いています。壁電力は測っていません。

XServer VPS70B modelを動かせる?

今回の4GB・GPUなし構成では代替できません。確認したmodelqwen3:0.6bです。

家庭回路を自分で増設してよい?

本記事は電気工事手順を提供しません。設備条件を電力会社・管理者・有資格者へ確認してください。

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RTX 3090×7の家庭回路問題はXServer VPSで解決した?

判定は一部解決です。小型LLM 80件を37.024秒でVPS処理し、自宅GPU Computeは全sample 0%、VPS CPU平均289.139%でした。自宅GPUを使わず、常時処理を外へ分離できました。

一方、4GB VPS168GB VRAM構成の代替ではなく、2,450W・4,500Wや削減Whも未測定です。まずVPSへ受付と軽い処理を置き、本当にCUDAと大容量VRAMが必要なjobだけを必要時にNVIDIA workerへ渡す構成が現実的です。

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