NVIDIA GeForce RTX 5090 レビュー: AI アクセラレーションで限界を押し広げる

NVIDIA GeForce RTX 5090 レビュー: 30 年 2025 月 1,999 日に発売予定、希望小売価格 5090 ドル。XNUMX は、高性能ゲームと AI ワークロードを再定義するでしょうか?

NVIDIA GeForce RTX 5090 は、30 年 2025 月 1,999 日に発売され、希望小売価格は 32 ドルです。高性能ゲームと AI ワークロードを再定義します。Blackwell アーキテクチャをベースに構築されたこのフラッグシップ GPU は、7 GB の GDDR512 メモリ、50 ビット メモリ バス、CUDA、Tensor、RT コア パフォーマンスの大幅な向上により、計算能力の限界を押し上げます。重要なことに、NVIDIA は XNUMX シリーズ プラットフォームについていくつかの AI 機能の主張をしており、このレビューではそれらについて検討します。

RTX 5090 の進歩の核となるのは、マルチフレーム生成機能を備えた DLSS 4 です。AI を活用してレンダリングされたフレームごとに最大 8 つの追加フレームを生成し、サポートされているタイトルで最大 2 倍のパフォーマンス向上を実現します。新しいトランスフォーマーベースの AI モデルは、レイ再構成、超解像度、DLAA を強化し、NVIDIA Reflex XNUMX を通じてレイテンシを削減しながら視覚的な忠実度を大幅に向上させます。

RTX 5090は、明らかなゲーム上の利点以外にも、ネイティブFP4精度で生成AIワークフローを加速し、以前のFP16実装と比較してモデルメモリ要件を半分に削減するAIパワーハウスとして売り出されています。私たちは最近、 RTX 4090 対 RTX 6000 Ada ゲーム中心のカードが、ワークステーションベースの AI ワークロードの生産性の強力なパワーハウスに対抗できるかどうかを確認します。結果は、一般的に 6000 Ada が優位であることを示していますが、予算が限られている人にとっては、4090 が驚くほど優れた結果を示しました。新しい RTX 5090 は、いくつかの組み込み AI 強化により、ゲーム用 GPU と生産性 GPU の境界をさらに曖昧にすることを目指しています。

NVIDIA GeForce RTX 5090 Blackwell アーキテクチャとハードウェアのイノベーション

RTX 5090 の心臓部には 21,760 個の CUDA コアが搭載されており、RTX 33 の 4090 個のコアより 16,384% 増加しています。この膨大なコア数と、第 5 世代 Tensor コアおよび第 4 世代 RT コアを組み合わせることで、ゲーム、コンピューティング集約型のワークロード、AI アクセラレーションにおいて比類のないパフォーマンスを実現できます。

RTX 680 の 512 個から 4090 個に増加した Tensor コアにより、さらに高速な行列演算が可能になり、より効率的な AI 推論が可能になります。 一方、RTX 170 の 33 個から 4090% 増加した 128 個の RT コアにより、レイ トレーシングのパフォーマンスが向上し、ゲームやプロフェッショナルなレンダリング タスクでさらにリアルな照明、影、反射を実現できます。 これらのアップグレードにより、FP104.8 パフォーマンスは驚異的な 16 TFLOPS となり、RTX 27 の 4090 TFLOPS より 82.58% 向上しました。 

RTX 5090 には 32GB の GDDR7 メモリも導入されており、RTX 4090 の 24GB GDDR6X と比較して帯域幅と容量が大幅にアップグレードされています。5090 は 512 ビットのメモリ バスで動作し、驚異的な 1.79 TB/秒のメモリ帯域幅を実現します。これは、RTX 1.01 の 4090 TB/秒のほぼ XNUMX 倍です。この大幅な帯域幅の増加は、推論でモデルの重みにすばやくアクセスする必要がある AI ワークロードに特に影響します。メモリが高速化されると、複雑な AI モデルをよりスムーズに処理できるようになり、推論中のレイテンシが削減されます。さらに、帯域幅の増加により GPU ダイレクト ストレージが高速化され、高速ストレージ デバイスから大量のモデルの重みを順番に直接ロードするなどのユース ケースが可能になります。これにより、最大の AI モデルでも、メモリに完全にロードすることなく実行できるようになります。

NVIDIA GeForce RTX 50 シリーズの仕様

Nvidia RTX 5090 は、ほぼすべての面で RTX 4090 を大幅に上回るアップグレードです。以下は、XNUMX つの GPU の詳細な比較です。

NVIDIA GeForce RTX 5090 のビルドとデザイン

RTX 5090 Founders Edition は、微妙な改良を加えた Nvidia の洗練された工業デザイン言語を維持しています。長さ 304 mm、幅 137 mm のこのカードは、標準の 2 スロット構成に収まり、そのパワーの割に驚くほどコンパクトです。

Nvidia は、冷却効率と空気の流れを改善するデュアル フロースルー デザインを RTX 5090 に導入しました。このカードには、Nvidia が 3D ベイパー チャンバーと呼ぶ機能が搭載されており、デュアル軸流ファンと組み合わせることで、負荷の高い作業でも温度を抑制します。手に持たないと確認しにくいですが、各ファンの後ろにある両方のヒートシンク セクションを通して光が見えます。

カードの中央部分には回路基板があり、小さなチューブが各ビデオ出力に配線を通します。これにより、RTX 5090 の冷却機能のパフォーマンスが大幅に向上し、消費電力が大幅に増加しても、RTX 4090 と同様のプロファイルを維持できます。

RTX 5090 の際立った特徴の XNUMX つは、工場から出荷時に液体金属サーマル コンパウンドが塗布されていることです。これにより、従来のサーマル ペーストよりも優れた熱伝導性が確保され、GPU の温度を低く抑え、より高い持続的なパフォーマンスを維持できます。

RTX 575 は最大消費電力が 5090W に増加したにもかかわらず、コンパクトなデュアルスロット フォームファクターを維持しており、かさばるトリプルスロット RTX 4090 よりもハイエンド PC ビルドに使いやすくなっています。

このカードは、次世代のマザーボードや周辺機器に高い帯域幅を提供する PCIe Gen 5 もサポートしており、ゲームやコンテンツ制作の未来に備えることができます。

AIゲームの時代

RTX 5090 は、単なるパワーの塊ではありません。AI でゲームを再定義します。Nvidia は AI 駆動型機能を次のレベルに引き上げ、この世代はパフォーマンスと視覚的忠実度の面でゲームチェンジャーとなっています。

DLSS 4: マルチフレーム生成

DLSS (ディープラーニング スーパー サンプリング) は長年 Nvidia の GPU の基礎となってきましたが、RTX 5090 では DLSS 4 が導入され、まったく新しいレベルに引き上げられました。以前のバージョンの DLSS では、従来どおりにレンダリングされたフレームごとに 4 つの AI フレームを生成できましたが、DLSS XNUMX では、レンダリングされたフレームごとに最大 XNUMX つの AI フレームを生成できるようになりました。

これにより、最も要求の厳しいゲームですべての設定を最大にしても、驚くほどスムーズなゲーム体験が実現します。Nvidia の遅延削減テクノロジーである Reflex 2 と組み合わせると、ゲームの見た目がこれまで以上に良くなり、応答性が向上します。

レイの再構成

レイ トレーシングは常に要求の厳しい機能でしたが、RTX 5090 の AI を活用したレイ再構築により状況は一変しました。従来のノイズ除去装置を AI トレーニング済みネットワークに置き換えることで、Nvidia はレイ トレーシングによる反射、影、照明の品質を大幅に向上させました。

この機能は、レイ トレーシングされたシーンに追加のピクセルを生成することで画質を向上させ、よりリアルで臨場感あふれる外観を実現します。これは、特に要求の厳しいタイトルにおいて、レイ トレーシングにとって大きな前進です。

AV1 エンコードとデコード

コンテンツ クリエイター向けに、RTX 5090 には 3 つの第 9 世代 NVENC エンコーダーと 2 つの第 6 世代 NVDEC デコーダーが搭載されており、AV1 との完全な互換性を備えています。これにより、より高速で効率的なビデオ エンコードとデコードが保証され、ストリーマーやビデオ編集者にとって最適な選択肢となります。

NVIDIA GeForce RTX 5090 レビュー – パフォーマンスベンチマーク

新しい NVIDIA GeForce RTX 5090 の利点を最大限に活用するために、AMD ThreadRipper プラットフォームを活用しました。このシステムは、構成どおりに、64 コアの CPU と水冷ループを備えています。基盤となる CPU の処理能力は十分で、GPU が制限されることなく作業を実行できます。システムの完全な構成を以下に示します。

StorageReview AMD ThreadRipper テスト プラットフォーム

• マザーボード： ASUS Pro WS TRX50-SAGE WIFI
• CPU： AMD Ryzen Threadripper 7980X 64コア
• RAM: 32GB DDR5 4800MT/秒
• ストレージ： 2TB サムスン 980 プロ
• OSの： ワークステーション用のWindows11 Pro
• ドライバ： NVIDIA 571.86 GameReady ドライバー

このレビューの時点では、 早期リリース NVIDIA 571.86 GameReady ドライバー 私たちがテストした GPU では、すべてのアプリケーションが新しい Blackwell アーキテクチャを完全にサポートしているわけではないことに注意することが重要です。私たちが使用したテストの多くは更新されており、多くは現在も更新中です。そのため、NVIDIA の新しい 50 シリーズ GPU での使用に最適化されるにつれて、古いテストを引き続き調査していきます。

UL Procyon: AIテキスト生成

この Procyon AI テキスト生成ベンチマーク  Benchmark は、コンパクトで一貫性のある評価方法を提供することで、AI LLM パフォーマンス テストを簡素化します。大規模なモデル サイズと可変要素の複雑さを最小限に抑えながら、複数の LLM モデルにわたって繰り返しテストできます。AI ハードウェアのリーダーと共同で開発されたこのベンチマークは、ローカル AI アクセラレータの使用を最適化し、より信頼性が高く効率的なパフォーマンス評価を実現します。以下で測定された結果は、TensorRT を使用してテストされました。

Procyon® AIテキスト生成ベンチマークでは、Nvidia RTX 5090が最高スコアでリードしています。 総合得点 テストしたすべてのモデルの中で最速のパフォーマンスを実現しました。

• φ: 5,749 RTX 5090、RTX 4090 4,958 および RTX 6000 Ada 4,508 を上回りました。
• ミストラル: RTX 6,267 が 5090 で、続いて RTX 4090 が 5,094、RTX 6000 Ada が 4,255 でした。
• ラマ3: RTX 6,104 は 5090、RTX 4090 は 4,849、RTX 6000 Ada は 4,026 でした。
• ラマ2: 6,591 RTX 5090、RTX 4090 5,013、RTX 6000 Ada 3,957 を上回りました。

の面では 全体の所要時間RTX 5090 は他の GPU よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

• φ: 10.280 秒 RTX 5090、RTX 4090 12.872 秒、RTX 6000 Ada 13.869 秒よりも高速です。
• ミストラル: RTX 12.593 は 5090 秒、RTX 4090 は 17.010 秒、RTX 6000 Ada は 19.092 秒。
• ラマ3: RTX 14.304 は 5090 秒、RTX 4090 は 19.991 秒、RTX 6000 Ada は 22.062 秒を上回ります。
• ラマ2: 23.018 秒 RTX 5090、RTX 4090 32.448 秒、RTX 6000 Ada 38.923 秒よりも高速です。

RTX 5090 は、このテストのすべてのカテゴリで一貫して優れた全体的なパフォーマンスとより高速な処理時間を実現します。

ULプロキオン: AI画像生成

この Procyon AI 画像生成ベンチマーク 低電力 NPU からハイエンド GPU まで、さまざまなハードウェアにわたって AI 推論パフォーマンスを測定するための、一貫性のある正確な方法を提供します。これには、ハイエンド GPU 用の Stable Diffusion XL (FP16)、中程度のパワーの GPU 用の Stable Diffusion 1.5 (FP16)、低電力デバイス用の Stable Diffusion 1.5 (INT8) の XNUMX つのテストが含まれます。ベンチマークでは、各システムに最適な推論エンジンを使用し、公平で比較可能な結果を​​保証します。

Procyon AI 画像生成ベンチマークでは、Nvidia RTX 5090 がすべてのテストで他の GPU を上回りました。

• 安定拡散1.5（FP16）: RTX 5090 は、総合スコア 8,193、生成時間 12.204 秒、画像生成速度 0.763 秒/画像でトップです。
• 安定拡散 1.5 (INT8)RTX 5090 は、総合スコア 79,272、生成時間 3.154 秒、画像生成速度 0.394 秒/画像で再びトップに立っています。
• 安定拡散XL（FP16）最後に、RTX 5090 は、生成時間が 7,179 秒、画像生成速度が 83.573 秒/画像で、総合スコア 5.223 で再びトップに立った。

ラックスマーク

Luxmark は、オープンソースのレイ トレーシング レンダラーである LuxRender を使用して、非常に詳細な 3D シーンを処理する際のシステムのパフォーマンスを評価する GPU ベンチマークです。このベンチマークは、サーバーやワークステーションのグラフィック レンダリング能力を評価するのに適しています。特に、正確な光のシミュレーションが重要な視覚効果や建築視覚化アプリケーションに適しています。

Luxmark OpenCL ベンチマークでは、NVIDIA RTX 5090 が Hall と Food GPU テストの両方で最高スコアを獲得しました。

• フードスコア: 23,141 RTX 5090、RTX 4090 17,171 と RTX 6000 Ada 14,873 を上回りました。
• ホールスコア: 51,725 RTX 5090、RTX 4090 38,887 および RTX 6000 Ada 32,132 を上回りました。

Geekbench 6

Geekbench 6 は、システム全体のパフォーマンスを測定するクロスプラットフォーム ベンチマークです。Geekbench ブラウザーを使用すると、任意のシステムと比較できます。

NVIDIA RTX 5090 は、374,807 という優れた Geekbench GPU OpenCL スコアでトップに立っています。このスコアは、RTX 6000 Ada の 336,882 や RTX 4090 の 333,384 を上回り、この比較で最高のパフォーマンスを発揮しています。

V線

この V線 ベンチマークは、高度な V-Ray 6 エンジンを使用して、CPU、NVIDIA GPU、またはその両方のレンダリング パフォーマンスを測定します。クイック テストとシンプルなスコアリング システムを使用して、ユーザーがシステムのレンダリング機能を評価および比較できるようにします。効率的なパフォーマンスの洞察を求めるプロフェッショナルにとって不可欠なツールです。

このテストでは、NVIDIA RTX 5090 が 14,764 という素晴らしいスコアでトップに立ち、RTX 4090 の 10,847 や RTX 6000 Ada の 10,766 を大幅に上回りました。RTX 5090 は、レンダリング パフォーマンスでも明らかに優位に立っています。

NVIDIA GeForce RTX 5090 の消費電力

電力消費は、あらゆるハイエンド コンピューティング プラットフォームの重要な要素です。新しい世代の GPU は負荷がかかったときにより多くの電力を消費するため、電源が大きく、冷却用の十分な空気の流れが必要になります。ただし、パフォーマンスに関する電力の別の側面もあります。より高速な GPU は急上昇する可能性がありますが、各ワークロードの持続時間は短くなります。

NVIDIAはCES 2025のエディターズデーで、Blackwellアーキテクチャの電力効率の向上について説明しました。これはAI駆動のワークロードで実現されることを期待していました。 Quarch メインアナライザー 私たちのテストラボでは、実行中に消費されるシステム全体の電力を測定しました。 Procyon AI 画像ジェネレーター 安定した Diffusion XL FP16 テスト。このワークロードは各 GPU を電力限界まで押し上げ、生成された各イメージの開始点と終了点が明確に表示されるようになりました。

まず、最大消費電力が 6000W の NVIDIA RTX 300 Ada を見てみましょう。Procyon AI 画像生成テストを実行中、システム電力がバックグラウンド負荷の 235W から 514W に増加し、負荷がかかった状態では 279W 増加しました。画像ごとの時間を見ると、最後から 12.6 番目の画像では GPU 負荷が 1.76 秒間続きました。最後の画像作成で消費された総電力は XNUMXWh でした。

次に、最大消費電力が 4090W の NVIDIA GeForce RTX 450 で実行した同じテスト セグメントを見てみましょう。AI 画像生成テストを実行すると、システムは最低 233W から平均 669W まで増加し、負荷時には 436W 増加しました。最後から 2 番目の画像の作成では、負荷時の時間は 7.3 秒でした。つまり、その期間に消費された総電力は 1.35Wh になります。

最後に、最大消費電力が 5090W と最も高い新しい NVIDIA GeForce RTX 600 を見てみましょう。このカードが Procyon AI 画像生成テストを実行している間、システムはバックグラウンド電力 272W から 811W に増加し、動作電力は 539W になりました。最後から 5.1 番目の画像を生成するのにかかった時間はわずか 1.16 秒で、その間に XNUMXWh が使用されました。

これら 3 つの NVIDIA GPU を試していくうちに、より高速な各モデルが消費するピーク電力は増加しましたが、消費される総エネルギーは減少しました。これは、ワークロード用に新しい GPU の購入を検討する際の重要な要素です。消費電力は増加しますが、特定のワークロードを完了するために必要なエネルギーは減少します。

まとめ

このレビューでは、NVIDIA GeForce RTX 5090 の全体的な機能をごく初期段階で紹介します。すべてのソフトウェアが新しいアーキテクチャ向けに最適化されているわけではなく、より AI 中心のワークロード向けの Linux ドライバーは、カードが XNUMX 月末に一般販売されるまで利用できません。

新しい RTX 5090 を活用できるすべてのワークロードで、大幅なパフォーマンスの向上が見られました。一部のアプリケーションでは、非互換性から予想よりも遅い操作まで、さまざまな状況が見られたため、更新が必要になります。私たちが興奮しているのは、このカードが提供するパフォーマンスの可能性がどれほどあるかということです。Procyon AI テキストおよび画像生成ワークロード全体で RTX 4090 と比較すると、RTX 5090 はそれぞれ 16% と 56% の向上を示しました。V-Ray 測定レンダリング パフォーマンスでは、RTX 5090 のパフォーマンスは前モデルより 36% 向上しました。私たちが目にしている GPU アクセラレーション ワークロードはどれも縮小していません。状況はますます激しくなっています。AI アシスタントの概念を導入すると、ユーザーはゲームや仕事をするだけでなく、AI ワークロードを並行して実行することになります。そのため、別の集中的なタスクと並行して追加の GPU リソースが必要になります。 

そこで価格と価値について考えてみましょう。GeForce RTX 4090は当初1,599ドルで発売されましたが、新しいGeForce RTX 5090は 開始価格が 1,999 ドルに引き上げられ、トップエンド製品としては 25% の値上げとなります。これは多くの人にとって価値があることでしょうか? はい。GPU を頻繁にピーク飽和状態にまで押し上げるユーザーにとっては、より高速な GPU があればできることが増えます。ワークロードをより短時間で実行でき、生産性を向上できるのであれば、PC の長年の使用でそのコストを分散することは十分に価値があります。誰もがトップ モデルを必要とするでしょうか? おそらくそうではありません。5070 ドルの RTX 549 を含む幅広いモデルが用意され、RTX 5060 はさらに低価格になります。

この次世代カードで覚えておくべきもう 4090 つのことは、消費電力です。GeForce RTX 450 は 5090W と電力を大量に消費しましたが、RTX 575 ではさらに XNUMXW にまで電力消費が上がります。これにより、PC やワークステーションのシャーシ設計に新たな課題が生じます。追加の冷却ニーズとより大きな電源に対応する必要があるためです。

全体的に、新しい NVIDIA GeForce RTX 5090 には大いに感銘を受け、アプリケーションのサポートが広まるにつれてパフォーマンスがどの程度向上するかを見るのが待ち遠しいです。RTX 3090 と A6000、またはそれ以前の RTX 4090 と 6000 Ada のように、GeForce RTX 5090 は次期ワークステーション モデルの方向性を示しており、待ちきれません。

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