NVIDIA GeForce RTX 4080 VS NVIDIA GeForce RTX 3090

**RTX 4080** と **RTX 3090** 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 3090** は大規模モデル向けに、より多くのVRAMを提供しますが、**RTX 4080** も他の領域で競争力を維持しています。現在、これらのGPUは 8 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.13/時** および **$0.11/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

RTX 4080

VRAM 16GB
FP32 48.7 TFLOPS
TDP 320W
最安 $0.13/h 2 プロバイダー
NVIDIA

RTX 3090

VRAM 24GB
FP32 35.58 TFLOPS
TDP 350W
最安 $0.11/h 6 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック RTX 4080 RTX 3090 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Ada Lovelace Ampere -
プロセスノード 4nm 8nm -
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 16GB 24GB -33%
メモリタイプ GDDR6X GDDR6X -
メモリ帯域幅 717 GB/s 936 GB/s -23%
メモリバス幅 256-bit 384-bit -
演算インフラ
CUDAコア 9,728 10,496 -7%
Tensorコア 304 328 -7%
RTコア (レイトレーシング) 76 82 -7%
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 48.7 TFLOPS 35.58 TFLOPS +37%
FP16(半精度) N/A 71 TFLOPS
電力と効率
TDP(熱設計電力) 320W 350W -9%
PCIe インターフェース 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 4080の16GB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 3090

現在のクラウド価格に基づくと、RTX 3090の方が時間単価が安くなっています。

自動比較分析

テクニカルディープダイブ: RTX 4080 vs RTX 3090

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Ada Lovelace と Ampere を対比させています。**RTX 3090** 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 3090** が現在1時間あたり約 **15% 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 4080の最適な用途:

  • ゲーミング
  • AI開発
  • 予算重視の構成

NVIDIA GeForce RTX 3090の最適な用途:

  • Affordable AI development
  • Enterprise availability

よくある質問

AI学習に適しているのはRTX 4080とRTX 3090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 4080はGDDR6Xメモリ16GB(帯域幅717 GB/s)を搭載し、RTX 3090はGDDR6Xメモリ24GB(帯域幅936 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 4080とRTX 3090の価格差は?

当社のデータによると、RTX 4080は$0.13/時間から、RTX 3090は$0.11/時間からです。価格差は約18%です。

RTX 4080の代わりにRTX 3090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 4080の追加スループットが不要であれば、RTX 3090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 4080のアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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