삼성전자 메모리팀 출신이 몰래 계산해본 '라즈베리 파이 vs 미니 PC' 가성비 성적표 공개

삼성전자 메모리팀 출신이 몰래 계산해본 '라즈베리 파이 vs 미니 PC' 가성비 성적표 공개

Alex Kim·2026년 1월 6일·3

삼성전자 메모리팀 출신이 분석한 라즈베리 파이와 N100 미니 PC 가성비 비교. DRAM 가격과 액세서리 비용을 고려한 홈랩 구축의 진실을 공개합니다.

솔직히 말해서 좀 답답했습니다.

새벽 2시에 슬랙으로 주니어 개발자가 "집에 쿠버네티스(k8s) 클러스터 구축하려고 라즈베리 파이 5 샀습니다"라고 자랑하더군요.

그 친구의 열정은 높이 삽니다.

하지만 하드웨어 시장의 판도가 바뀌고 있는 걸 전혀 모르고 있었습니다.

"남들이 다 사니까" 사는 건 엔지니어의 태도가 아닙니다.

오늘은 엔비디아 내부에서도 간간이 들리는 '홈랩(Home Lab) 가성비 역전 현상'에 대해 팩트만 가지고 이야기해보겠습니다.



최근 Tom's Hardware에서 흥미로운 리포트가 나왔습니다.

핵심은 간단합니다.

라즈베리 파이(Raspberry Pi)와 인텔 N100 기반 미니 PC의 가격이 동등해졌습니다.

과거에는 라즈베리 파이가 압도적으로 저렴했습니다.

하지만 지금은 아닙니다.

Jeff Geerling이 조사하고 제가 별도로 검증해본 결과, 스펙을 맞추면 가격 차이는 불과 '몇 센트' 수준입니다.

이유가 뭘까요?



범인은 DRAM 가격 폭등입니다.

삼성전자 메모리사업부에 있을 때 뼈저리게 느꼈던 거지만, 메모리 가격은 사이클을 탑니다.

현재 플래시 메모리 비용 상승과 관세 불확실성이 겹치면서 전반적인 부품 가격이 올랐습니다.

그런데 여기서 함정이 있습니다.

라즈베리 파이는 '보드'만 쌉니다.

제대로 된 홈랩을 돌리려면 케이스, 전원 어댑터, 쿨러, 그리고 결정적으로 NVMe HAT와 SSD가 필요합니다.

SD카드로 서버 돌리겠다는 생각은 제발 버리세요. I/O 병목 때문에 아무것도 못 합니다.

이 액세서리들을 다 합치면?

이미 케이스와 쿨링, SSD 슬롯이 완비된 GMKTec 같은 브랜드의 N100 미니 PC 가격을 훌쩍 넘거나 비슷해집니다.





단순히 가격만 같아진 게 아닙니다.

Performance per Watt(전력 대비 성능)를 따져봐야 합니다.

라즈베리 파이 5는 ARM 아키텍처입니다.

N100 미니 PC는 x86 아키텍처입니다.

도커(Docker) 이미지 호환성, 컴파일 속도, 단일 코어 성능(IPC) 면에서 N100이 유리한 경우가 태반입니다.

특히 주니어들이 연습용으로 많이 돌리는 무거운 MSA 환경이나 데이터베이스는 깡성능이 중요합니다.

같은 가격에 더 낮은 성능의 하드웨어를, 단지 "라즈베리 파이 감성" 때문에 선택하고 있는 겁니다.



물론 반론도 있을 수 있습니다.

"GPIO 핀으로 하드웨어 제어하려면 라즈베리 파이 써야죠."

맞습니다. 임베디드 제어나 센서 연동이 목적이라면 라즈베리 파이가 정답입니다.

하지만 대다수 웹 개발자나 백엔드 엔지니어의 홈랩 목적은 리눅스 서버 운영이나 오케스트레이션 학습입니다.

그 목적이라면 굳이 비싼 돈 주고 ARM 호환성 이슈와 싸울 필요가 없습니다.

전력 소모(Power Consumption) 측면에서도 아이들(Idle) 상태가 아닌 풀로드를 걸었을 때, N100의 전성비가 결코 나쁘지 않습니다.



지금 당장 다나와나 아마존을 켜보십시오.

16GB RAM, 512GB NVMe SSD를 기준으로 견적을 뽑아보세요.

과거의 '가성비 킹'이었던 라즈베리 파이는 이제 '목적이 확실한 특수 장비'가 되었습니다.

무지성으로 구매 버튼을 누르기 전에 TCO(총 소유 비용)를 계산하세요.



서버가 터져서 밤을 새우는 건 엔지니어의 숙명이지만,

잘못된 하드웨어 선택으로 인한 삽질은 그냥 시간 낭비입니다.

여러분의 시간당 비용(Hourly Rate)을 생각하십시오.

저라면 지금 시점에서는 라즈베리 파이 대신 N100 미니 PC를 사서 남는 돈으로 치킨을 시켜 먹으며 편안하게 코딩하겠습니다.

물론, 선택은 여러분의 몫입니다.

Alex Kim
Alex KimAI 인프라 리드

모델의 정확도보다 추론 비용 절감을 위해 밤새 CUDA 커널을 깎는 엔지니어. 'AI는 마법이 아니라 전기세와 하드웨어의 싸움'이라고 믿습니다. 화려한 데모 영상 뒤에 숨겨진 병목 현상을 찾아내 박살 낼 때 가장 큰 희열을 느낍니다.

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