NVIDIA RTX 6000 Ada Generation VS NVIDIA GeForce RTX 4090
RTX 6000 AdaとRTX 4090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 6000 Ada | RTX 4090 | 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 | professional | consumer | - |
| フォームファクタ | Dual-slot PCIe | 3-slot PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 48GB | 24GB | +100% |
| メモリタイプ | GDDR6 | GDDR6X | - |
| メモリ帯域幅 | 960 GB/s | 1.01 TB/s | -5% |
| メモリバス | 384-bit | 384-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 18,176 | 16,384 | +11% |
| Tensorコア | 568 | 512 | +11% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 91.1 TFLOPS | 82.58 TFLOPS | +10% |
| FP16（半精度） | N/A | 165.15 TFLOPS | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 300W | 450W | -33% |
| 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 RTX 6000 Ada Generation
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 6000 Adaは48GBを提供し、RTX 4090の24GB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 4090
現在のクラウド価格に基づくと、RTX 4090の方が時間単価が安くなっています。
NVIDIA RTX 6000 Ada Generationの最適な用途：
- プロフェッショナルビジュアライゼーション
- AI開発
- データセンタースケール
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
よくある質問
AI学習に適しているのはRTX 6000 AdaとRTX 4090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 6000 AdaはGDDR6メモリ48GB（帯域幅960 GB/s）を搭載し、RTX 4090はGDDR6Xメモリ24GB（帯域幅1.01 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、RTX 6000 Adaの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのRTX 6000 AdaとRTX 4090の価格差は？
当社のデータによると、RTX 6000 Adaは$0.70/時間から、RTX 4090は$0.20/時間からです。価格差は約250%です。
RTX 6000 Adaの代わりにRTX 4090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 6000 Adaの追加スループットが不要であれば、RTX 4090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 6000 Adaのアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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