NVIDIA RTX シリーズスペック比較

NVIDIA RTX Ada、RTX Aシリーズスペック一覧！

2024年3月中旬発売予定「NVIDIA RTX 2000 Ada」のスペックを掲載しました。
NVIDIA RTXは、Adaシリーズ 6製品、Aシリーズ 6製品となります。

★ NVIDIA RTX Ada / A シリーズ　全 12 製品のスペックを比較！

★ NVIDIA RTX 、GeForce RTX 4090 とのスペック比較

★ 「NVIDIA GPU一覧表 2024.2 」をダウンロードできます。

その他に、NVIDIA RTX の特長や機能、NVIDIA RTX搭載おすすめワークステーションを一挙ご紹介！

※ 下記記載の価格は変動する可能性がありますので、お見積りをご依頼ください。

NVIDIA RTX Ada シリーズ

GPUアーキテクチャ：Ada Lovelace

NVIDIA RTX 6000 Ada

NVIDIA RTX 5000 Ada

NVIDIA RTX 4500 Ada

NVIDIA RTX 4000 Ada

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada

New! NVIDIA RTX 2000 Ada

nvidia-rtx-2000-ada-selies — GPUメモリ：16GB

発売時期：2024年3月

NVIDIA RTX A シリーズ

GPUアーキテクチャ：Ampere

NVIDIA RTX A6000

NVIDIA RTX A5500

NVIDIA RTX A5000

NVIDIA RTX A4500

NVIDIA RTX A4000

NVIDIA RTX A2000

※NVIDIA RTX A2000 [6GB]は販売終了となりました。

NVIDIA RTX おすすめ用途

NVIDIA RTX シリーズは、AI・ディープラーニング、デザインや設計などのCAD制作、3DCG、映像編集、VR など、プロフェッショナル向けのGPUです。

NVIDIA RTX シリーズは、負荷の高い処理を長時間、稼働できるように設計されています。

NVIDIA RTX シリーズ性能比較

NVIDIA RTX Adaシリーズ全6種類、NVIDIA RTX Aシリーズ全 6種類の性能一覧です。

NVIDIA RTX Ada / Aシリーズ
6000 ～ 4500

	RTX6000 Ada	RTX5000 Ada	RTX4500 Ada	RTX A6000	RTX A5 500	RTX A5000	RTX A4500
発売時期	2023年1月	2023年8月	2023年8月	2020年12月	2022年5月	2021年5月	2022年2月
単精度演算性能	91.0 TFLOPS	65.3 TFLOPS	39.6 TFLOPS	38.7 TFLOPS	34.1 TFLOPS	27.8 TFLOPS	39.6 TFLOPS
RTコア性能	210.6 TFLOPS	151.0 TFLOPS	91.6 TFLOPS	75.6 TFLOPS	66.6 TFLOPS	54.2 TFLOPS	91.6 TFLOPS
Tensor性能	1,457.0 TFLOPS	1,044.4 TFLOPS	634.0 TFLOPS	309.7 TFLOPS	272.8 TFLOPS	222.2 TFLOPS	634.0 TFLOPS

NVIDIA RTX Ada / Aシリーズ
4000 ～ 2000

	RTX4000 Ada	RTX 4000 SFF Ada	New!RTX 2000 Ada	RTX A4000	RTX A2000
発売時期	2023年8月	2023年4月	2024年3月	2021年6月	2022年4月
単精度演算性能	39.6 TFLOPS	26.7 TFLOPS	12.0 TFLOPS	19.2 TFLOPS	8.0 TFLOPS
RTコア性能	91.6 TFLOPS	61.8 TFLOPS	27.7 TFLOPS	37.4 TFLOPS	15.6 TFLOPS
Tensor性能	634.0 TFLOPS	427.6 TFLOPS	191.9 TFLOPS	153.4 TFLOPS	63.9 TFLOPS

NVIDIA RTX Adaシリーズ全6種類、NVIDIA RTX Aシリーズ全6種類のスペック一覧です。

参考販売価格と短期レンタルの価格は、変動する可能性がありますので、お問い合わせください。
また、長期１年レンタルの価格や製品の詳細については、各製品ページまたは、GPUレンタルページよりご確認ください。

NVIDIA RTX Ada / Aシリーズ
6000 ～ 4500

	RTX6000 Ada	RTX5000 Ada	RTX4500 Ada	RTX A6000	RTX A5 500	RTX A5000	RTX A4500
発売時期	2023年1月	2023年8月	2023年8月	2020年12月	2022年5月	2021年5月	2022年2月
参考販売価格 (税抜）	1,280,000 円	803,000 円	463,000 円	780,000 円	520,000 円	317,000 円	302,000 円
短期レンタル(税抜）	260,000 円/月	163,200 円/月	94,100 円/月	166,000 円/月	106,200 円/月	65,200 円/月	62,100 円/月
GPUメモリ	48GB GDDR6	32GB GDDR6	24GB GDDR6	48GB GDDR6	24GB GDDR6	24GB GDDR6	20GB GDDR6
ECC機能	対応	対応	対応	対応	対応	対応	対応
メモリバンド幅	960 GB/s	576 GB/s	432 GB/s	768 GB/s	768 GB/s	768 GB/s	640 GB/s
メモリバス	384 bit	256 bit	192 bit	384 bit	384 bit	384 bit	320 bit
Compute Capability	8.9	8.9	8.9	8.6	8.6	8.6	8.6
CUDAコア	18,176	12,800	7,680	10,752	10,240	8,192	7,168
RTコア	142	100	60	84	80	64	56
Tensorコア	568	400	240	336	320	256	224
NVLink	非対応	非対応	非対応	対応	対応	対応	対応
最大消費電力	300 W	250 W	210 W	300 W	230 W	230 W	200 W

NVIDIA RTX Ada / Aシリーズ
4000 ～ 2000

	RTX4000 Ada	RTX 4000 SFF Ada	New!RTX 2000 Ada	RTX A4000	RTX A2000
発売時期	2023年8月	2023年4月	2024年3月	2021年6月	2022年4月
参考販売価格 (税抜）	255,000 円	223,000 円	127,000 円	144,000円	105,000 円
短期レンタル(税抜）	51,800 円/月	40,000 円/月	25,400 円/月	29,700 円/月	21,500 円/月
GPUメモリ	20GB GDDR6	20GB GDDR6	16 GB GDDR6	16GB GDDR6	12GB GDDR6
ECC機能	対応	対応	対応	対応	対応
メモリバンド幅	360 GB/s	280 GB/s	224 GB/s	448 GB/s	288 GB/s
メモリバス	160 bit	160 bit	128 bit	256 bit	192 bit
Compute Capability	8.9	8.9	8.9	8.6	8.6
CUDAコア	6,144	6,144	2,816	6,144	3,328
RTコア	48	48	22	48	26
Tensorコア	192	192	88	192	104
NVLink	非対応	非対応	非対応	非対応	非対応
最大消費電力	130 W	70 W	70 W	140 W	70W

※ NVIDIA RTX A2000 [6GB]は販売終了となりました。

NVIDIA RTX vs GeForce RTX スペック比較

NVIDIA GeForceの主な用途はゲームとなります。
NVIDIA RTXは、ビジネス用途として、高負荷な作業や長期間の使用に耐えられるよう設計されています。
そのため、GeForceよりも長い保証期間が設定されています。

GeForce RTX 4090も取り扱っていますが、ビジネスで使用される場合は、安定性、信頼性、そして安心感において、NVIDIA RTX をお勧めしています。

	RTX 6000 Ada	RTX A6000	GeForce RTX4090	GeForce RTX3090
発売時期	2023年1月	2020年12月	2022年10月	2020年9月
GPUアーキテクチャ	Ada Lovelace	Ampere	Ada Lovelace	Ampere
GPUメモリ	48 GB GDDR6	48 GB GDDR6	24GB GDDR6X	24 GB GDDR6X
ECC機能	対応	対応	非対応	非対応
メモリバンド幅	960 GB/s	768 GB/s	1,018 GB/s	936 GB/s
メモリバス	384 bit	384 bit	384 bit	384 bit
Compute Capability	8.9	8.6	8.9	8.6
CUDAコア	18,176	10,752	16,384	10,496
RTコア	142	84	128	82
Tensorコア	568	336	512	328
NVLink	非対応	対応	非対応	非対応
ベースクロック	2,175 MHz	1,410 MHz	2,235 MHz	1,440 MHz
GPU Boost クロック	2,535 MHz	1,800 MHz	2,520 MHz	1,695 MHz
最大消費電力	300 W	300 W	450 W	350 W
補助電源	PCIe CEM5 16 pin	CPU(EPS) 8 pin	PCIe5 12+4 pin	2×PCIe 8pin
バスインターフェース	PCIe 4.0 × 16	PCIe 4.0 × 16	PCIe 4.0 × 16	PCIe 4.0 × 16
ディスプレイ出力	4x DisplayPort 1.4	4x DisplayPort 1.4	3x DisplayPort 1.4a 1x HDMI 2.1	3x DisplayPort 1.4 1x HDMI 2.1
サイズ幅 ×高さ×厚さ * ブラケット含まず	266.7 mm 111.15 mm 37 mm 2スロットサイズ	266.7 mm 111.15 mm 37 mm 2スロットサイズ	356.1 mm 150.1 mm 71.4 mm 3スロットサイズ	317.8 mm 120.7 mm 58.0 mm 3スロットサイズ
データセンター実装	Yes	Yes	No	No

※GeForece のサイズは、メーカーにより若干異なります。

NVIDIA GPU 一覧ダウンロード

弊社が取り扱っている「NVIDIA GPU」の性能、スペックを一覧にしています。
NVIDIA GPUの導入を検討される際の参考にご活用ください。

List_NVIDIA-GPUs_202402 — [2024.3.6] ３月中旬発売「NVIDIA RTX 2000 Ada 」を追加しました。

NVIDIA GPU 一覧ダウンロードフォーム

NVIDIA RTX スペックの特徴を解説

1. GPUメモリ

NVIDIA RTXは、大容量のメモリを搭載しています。
NVIDIA RTXは、ECCメモリをサポートしています。
ECC (Error Correcting Code)メモリにより、データの破損を自動的に修正し、クラッシュやデータ破損の可能性を低減します。
ECCメモリは前世代(Turingアーキテクチャ世代)まで、RTX5000以上のみのサポートでしたが、Ampere世代から、すべてのRTXシリーズがサポート対象になりました。

2. サイズ

NVIDIA RTXはデュアルスロットのため、搭載できる筐体が多く、マルチGPUで2枚以上の搭載も構成しやすいサイズになっています。

3. ディスプレイ同期

NVIDIA RTXは、Syncカードに対応しています。

4. 最大消費電力

NVIDIA RTX は、OEMメーカーの筐体に搭載可能な消費電力で設計されています。

5. 冷却ファン

NVIDIA RTXは、ブロワーファン（外排気）を採用しています。温まった空気をシステムの外に吐き出す方式のため、マルチGPUで使う場合においても、ブロワーファンが有効な冷却ファンとなっています。
GeForce RTXのAxialファンは、システムの中で空気を循環するファンになりますので、きちんとエアーフローが設計されているシステムに搭載する必要があります。

6. ドライバー

NVIDIA RTX のEnterpriseドライバーは、GeForceやクリエイター向けに提供しているSudioドライバよりライフサイクルが長く、安定性、パフォーマンス、定期的なセキュリティアップデートなど、ビジネスユーザーに最適なドライバーとなっています。

7. データーセンター実装

NVIDIA RTX は、データセンターでも使用することができます。

NVIDIA RTX パフォーマンス

プロフェッショナルアプリケーション

NVIDIA RTX は、CAD向けアプリケーションを継続的に評価し、最適なパフォーマンスがでるようにチューニングされています。

ISV認証

NVIDIA RTX は、100以上のプロフェッショナルアプリケーションに認定されています。
専任のテクニカルリソースがISVと直接連携し、NVIDIAテクノロジーの組み込み、アプリケーションの認証、問題解決、パフォーマンスの調整を実施しています。

AI・ディープラーニング

NVIDIA RTX は特に、BERT（自然言語処理）を扱うような大きなデータセットにパフォーマンスを発揮します。
AI・ディープラーニングのトレーニングにかかる時間は、数時間、数日、数週間という単位でかかるため、わずかなパフォーマンスの差であっても、大幅な時間の短縮となり、その差がコストの削減にもつながります。