NVIDIA GeForce RTX 4090 VS NVIDIA GeForce RTX 4080
RTX 4090とRTX 4080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。
📊 詳細スペック比較
| スペック | RTX 4090 | RTX 4080 | 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 | 3-slot PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 24GB | 16GB | +50% |
| メモリタイプ | GDDR6X | GDDR6X | - |
| メモリ帯域幅 | 1.01 TB/s | 717 GB/s | +41% |
| メモリバス | 384-bit | 256-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 16,384 | 9,728 | +68% |
| Tensorコア | 512 | 304 | +68% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 82.58 TFLOPS | 48.7 TFLOPS | +70% |
| FP16（半精度） | 165.15 TFLOPS | N/A | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 450W | 320W | +41% |
| 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 4090
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 4090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 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 4080
現在のクラウド価格に基づくと、RTX 4080の方が時間単価が安くなっています。
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
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
よくある質問
AI学習に適しているのはRTX 4090とRTX 4080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 4090はGDDR6Xメモリ24GB（帯域幅1.01 TB/s）を搭載し、RTX 4080はGDDR6Xメモリ16GB（帯域幅717 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、RTX 4090の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのRTX 4090とRTX 4080の価格差は？
当社のデータによると、RTX 4090は$0.20/時間から、RTX 4080は$0.15/時間からです。価格差は約33%です。
RTX 4090の代わりにRTX 4080を使用できますか？
要件によります。モデルが16GBのVRAMに収まり、RTX 4090の追加スループットが不要であれば、RTX 4080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 4090のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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