NVIDIA GeForce RTX 4080 VS NVIDIA GeForce RTX 4070

RTX 4080とRTX 4070はどちらもNVIDIAのAda Lovelace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。

NVIDIA

RTX 4080

VRAM 16GB
FP32 48.7 TFLOPS
TDP 320W
最安 $0.15/h 2 プロバイダー
NVIDIA

RTX 4070

VRAM 12GB
FP32 29.1 TFLOPS
TDP 200W
最安 $0.13/h 1 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック RTX 4080 RTX 4070 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Ada Lovelace 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 2-slot PCIe -
メモリ
VRAM容量 16GB 12GB +33%
メモリタイプ GDDR6X GDDR6X -
メモリ帯域幅 717 GB/s 504 GB/s +42%
メモリバス 256-bit 192-bit -
演算ユニット
CUDAコア 9,728 5,888 +65%
Tensorコア 304 184 +65%
性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 48.7 TFLOPS 29.1 TFLOPS +67%
電力&接続
TDP(消費電力) 320W 200W +60%
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 4080

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 4080は16GBを提供し、RTX 4070の12GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA GeForce RTX 4080

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 4070

現在のクラウド価格に基づくと、RTX 4070の方が時間単価が安くなっています。

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 4070の最適な用途:

  • ミドルレンジAIタスク
  • ゲーミング
  • 大規模モデル学習

よくある質問

AI学習に適しているのはRTX 4080とRTX 4070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 4070はGDDR6Xメモリ12GB(帯域幅504 GB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、RTX 4080の大容量VRAMが有利です。

クラウドでのRTX 4080とRTX 4070の価格差は?

当社のデータによると、RTX 4080は$0.15/時間から、RTX 4070は$0.13/時間からです。価格差は約15%です。

RTX 4080の代わりにRTX 4070を使用できますか?

要件によります。モデルが12GB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 4070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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