NVIDIA GeForce RTX 5090 VS NVIDIA GeForce RTX 4090
**RTX 5090** と **RTX 4090** のどちらを選ぶかは、特定のAIワークロードの要件によって異なります。**RTX 5090** はメモリ容量と演算能力の両方でリードしており、ハイエンドな大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに非常に強力な選択肢となります。現在、これらのGPUは 19 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.16/時** および **$0.18/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | RTX 5090 | RTX 4090 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Blackwell | Ada Lovelace | - |
| プロセスノード | 4nm | 4nm | - |
| ターゲット市場 | consumer | consumer | - |
| フォームファクタ | 3-slot PCIe | 3-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 32GB | 24GB | +33% |
| メモリタイプ | GDDR7 | GDDR6X | - |
| メモリ帯域幅 | 1.79 TB/s | 1.01 TB/s | +78% |
| メモリバス幅 | 512-bit | 384-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 21,760 | 16,384 | +33% |
| Tensorコア | N/A | 512 | |
| RTコア (レイトレーシング) | N/A | 128 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 125 TFLOPS | 82.58 TFLOPS | +51% |
| FP16（半精度） | N/A | 165.15 TFLOPS | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 575W | 450W | +28% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA GeForce RTX 5090
大規模言語モデルの学習には、より大きなVRAM容量とメモリ帯域幅が重要です。RTX 5090は32GBを提供し、RTX 4090の24GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA GeForce RTX 4090
推論ワークロードでは、ワットあたりの性能が最も重要です。FP16/INT8スループットと消費電力のバランスを考慮してください。
予算重視の選択
NVIDIA GeForce RTX 5090
現在のクラウド価格に基づくと、RTX 5090の方が時間単価が安くなっています。
テクニカルディープダイブ: RTX 5090 vs RTX 4090
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Blackwell と Ada Lovelace を対比させています。**RTX 5090** は **8GB という大幅なVRAMのアドバンテージ**を持っており、これは大規模なデータセットや言語モデルのトレーニングにおいて不可欠です。コスト面では、**RTX 5090** が現在1時間あたり約 **11% 安く**、予算重視のプロジェクトにおいてより高い価値を提供しています。
NVIDIA GeForce RTX 5090の最適な用途：
- ゲーミング
- 先端AI開発
- 低電力環境
NVIDIA GeForce RTX 4090の最適な用途：
- 画像生成
- AI開発
- エンタープライズプロダクション
よくある質問
AI学習に適しているのはRTX 5090とRTX 4090のどちらですか？
AI学習では、VRAM容量、メモリ帯域幅、Tensorコア性能が重要な要素です。RTX 5090はGDDR7メモリ32GB（帯域幅1.79 TB/s）を搭載し、RTX 4090はGDDR6Xメモリ24GB（帯域幅1.01 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、RTX 5090の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのRTX 5090とRTX 4090の価格差は？
当社のデータによると、RTX 5090は$0.16/時間から、RTX 4090は$0.18/時間からです。価格差は約11%です。
RTX 5090の代わりにRTX 4090を使用できますか？
要件によります。モデルが24GBのVRAMに収まり、RTX 5090の追加スループットが不要であれば、RTX 4090はコスト効率の良い選択肢です。ただし、最大メモリ容量やマルチGPUスケーリングが必要なワークロードには、RTX 5090のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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