NVIDIA GeForce RTX 3080 VS NVIDIA GeForce RTX 3070
RTX 3080とRTX 3070はどちらもNVIDIAのAmpereアーキテクチャで構築されています。この比較は、同じGPUファミリー内の異なる構成を選択するのに役立ちます。
📊 詳細スペック比較
| スペック | RTX 3080 | RTX 3070 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Ampere | Ampere | - |
| プロセスノード | 8nm | 8nm | - |
| ターゲット市場 | consumer | consumer | - |
| フォームファクタ | 2-slot PCIe | 2-slot PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 10GB | 8GB | +25% |
| メモリタイプ | GDDR6X | GDDR6 | - |
| メモリ帯域幅 | 760 GB/s | 448 GB/s | +70% |
| メモリバス | 320-bit | 256-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 8,704 | 5,888 | +48% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 29.8 TFLOPS | 20.3 TFLOPS | +47% |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 320W | 220W | +45% |
| PCIe | PCIe 4.0 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 3080
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 3080は10GBを提供し、RTX 3070の8GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA GeForce RTX 3080
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 3070
現在のクラウド価格に基づくと、RTX 3070の方が時間単価が安くなっています。
NVIDIA GeForce RTX 3080の最適な用途：
- ゲーミング
- Cloud PCs
- VRAM-intensive models
NVIDIA GeForce RTX 3070の最適な用途：
- ゲーミング
- Affordable GPU cloud
- AI training
よくある質問
AI学習に適しているのはRTX 3080とRTX 3070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 3080はGDDR6Xメモリ10GB（帯域幅760 GB/s）を搭載し、RTX 3070はGDDR6メモリ8GB（帯域幅448 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、RTX 3080の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのRTX 3080とRTX 3070の価格差は？
当社のデータによると、RTX 3080は$0.12/時間から、RTX 3070は$0.07/時間からです。価格差は約71%です。
RTX 3080の代わりにRTX 3070を使用できますか？
要件によります。モデルが8GBのVRAMに収まり、RTX 3080の追加スループットが不要であれば、RTX 3070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 3080のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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