NVIDIA GeForce RTX 3090 VS NVIDIA GeForce RTX 3080
RTX 3090とRTX 3080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 3090 | RTX 3080 | 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 | 3-slot PCIe | 2-slot PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 24GB | 10GB | +140% |
| メモリタイプ | GDDR6X | GDDR6X | - |
| メモリ帯域幅 | 936 GB/s | 760 GB/s | +23% |
| メモリバス | 384-bit | 320-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 10,496 | 8,704 | +21% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 35.58 TFLOPS | 29.8 TFLOPS | +19% |
| FP16（半精度） | 71 TFLOPS | N/A | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 350W | 320W | +9% |
| 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 3090
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 3090は24GBを提供し、RTX 3080の10GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA GeForce RTX 3090
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 3080
現在のクラウド価格に基づくと、RTX 3080の方が時間単価が安くなっています。
NVIDIA GeForce RTX 3090の最適な用途：
- Affordable AI development
- Enterprise availability
NVIDIA GeForce RTX 3080の最適な用途：
- ゲーミング
- Cloud PCs
- VRAM-intensive models
よくある質問
AI学習に適しているのはRTX 3090とRTX 3080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 3090はGDDR6Xメモリ24GB（帯域幅936 GB/s）を搭載し、RTX 3080はGDDR6Xメモリ10GB（帯域幅760 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、RTX 3090の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのRTX 3090とRTX 3080の価格差は？
当社のデータによると、RTX 3090は$0.13/時間から、RTX 3080は$0.12/時間からです。価格差は約8%です。
RTX 3090の代わりにRTX 3080を使用できますか？
要件によります。モデルが10GBのVRAMに収まり、RTX 3090の追加スループットが不要であれば、RTX 3080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 3090のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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