NVIDIA GPU性能の比較一覧(機械学習・データサイエンス用PC向け)

2020.09.27
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機械学習や深層学習(ディープラーニング)等のいわゆるAI関連や、データサイエンスに関する業務をする際、NVIDIAのGPU搭載ビデオカードを備えるPCを利用すると、実装方法によって大幅な処理速度向上が期待できます。

しかしながらNVIDIAのホームページ上にはGPUごとに性能をまとめた一覧表が無いので、調べた内容をまとめて比較できるようここに記載します。

なお、以下を満たすものに限定しています。

  • CUDAコア1000以上
  • メモリ4GByte以上（バッチサイズの大きなデータを扱うのに必要）
  • Maxwell世代でも大半はスペック的に厳しいとし、Pascal世代以降から記載

※機械学習や深層学習(ディープラーニング)等のいわゆるAI関連やデータサイエンス関連において、簡易的な業務や趣味用途での利用を想定しています

NVIDIA GPU性能一覧表

項目名をクリックすると、該当項目でソートされます。例えば型番の降順でソートすれば、現時点であればRTX4000番台・RTX3000番台といった順にソートされます。

また、型番名の一部で検索し表示することも可能です。

  • RTX4090・RTX4080・RTX4070Ti・RTX4070 を比較したい場合は、RTX40と入力してください。
  • RTX A6000・RTX A5000・RTX A4000・RTX A3000・RTX A2000を比較したい場合は、000と入力してください。

型番CUDA Core数TensorCore数RTコア数メモリタイプメモリサイズ(GByte)メモリバス幅(bit)メモリ帯域(GByte/s)ベースクロック(MHz)ブーストクロッ(MHz)TDP(W)GPUアーキテクチャRTX-OPSNVLink対応
RTX409016384512128GDDR6X24384100822352520450Ada Lovelace176○
RTX4090（ノート向け）972830476GDDR61625657613351695120Ada Lovelace112-
RTX3090Ti1075233684GDDR6X24384100815601860450Ampere112○
RTX30901049628569GDDR6X2438493614001700350Ampere非公開○
NVIDIA TITAN RTX460857672GDDR62438467213501770280Turing87 or 90？○
RTX4080972830476GDDR6X16256716.822052505320Ada Lovelace112-
RTX4080（ノート向け）742423258GDDR61219243212901665110Ada Lovelace80-
RTX3080Ti1024032080GDDR6X12384912.413701670350Ampere112？-
RTX3080870423858GDDR6X1032076014401710320Ampere非公開-
RTX3080（ノート向け）614419248GDDR68 / 1625638411101245 - 1710115Ampere非公開-
RTX2080Ti435254468GDDR61135261613501545 / 1635250 / 260Turing76T / 78T○
RTX2080SUPER307238448GDDR6825649616501815250Turing63T○
RTX2080294436846GDDR6825644815151710 / 1800215 / 225Turing60T○
RTX4070Ti768024060GDDR6X12192504.223102610285Ada Lovelace80-
RTX3070Ti614419248GDDR6X8256608.315751770290Ampere96？-
RTX4070588818446GDDR6X12192504.219202475285Ada Lovelace64-
RTX4070（ノート向け）460814436GDDR6812825613951695115Ada Lovelace48-
RTX3070588818440GDDR6825651215001730220Ampere非公開-
RTX3070（ノート向け）512016040GDDR6825638411101290 - 1620115Ampere非公開-
RTX2070SUPER256032040GDDR6825644816051770215Turing52T○
RTX2070230428836GDDR6825644814101620 / 1710175 / 185Turing42T / 45T-
RTX4060（ノート向け）30729624GDDR6812825615451890115Ada Lovelace32-
RTX3060Ti486415238GDDR6825644814101665200Ampere非公開-
RTX3060358411228GDDR61219236013201780170Ampere非公開-
RTX3060（ノート向け）38409624GDDR661923369001283 - 170380Ampere非公開-
RTX2060SUPER217627234GDDR6825644814701650175Turing41T-
RTX2060192024030GDDR6619233613651680160Turing37T-
GTX1660Ti1536--GDDR6619228815001770120Turing--
GTX1660SUPER1408--GDDR6619233615301785125Turing--
GTX16601536--GDDR5619219215301785120Turing--
RTX4050（ノート向け）25608020GDDR66961921455175550Ada Lovelace32-
RTX3050Ti（ノート向け）25608020GDDR641281927351035-169580Ampere非公開-
RTX305025608020GDDR6812822415521777130Ampere32-
RTX3050（ノート向け）20486416GDDR641281927121057-174080Ampere非公開-
RTX2050（ノート向け）20486432GDDR6464112735124530Ampere32-
GTX1650SUPER1280--GDDR6412819215301725100Turing--
GTX16501408--GDDR54 / 61281281485166575Turing--
RTX A60001075233684GDDR64838476814551860300Ampere112○
RTX A55001024032080GDDR62438476811701695230Ampere96○
RTX A5000819225664GDDR62438476811701695230Ampere96○
RTX A4500（ノート向け）588818448GDDR6162564485101215115Ampere96-
RTX A4000614419248GDDR6162564487351560140Ampere96-
RTX A3000（ノート向け）409612832GDDR6619226412601560130Ampere64-
RTX A2000332810426GDDR66 / 12192288562120070Ampere48-
Quadro RTX8000460857672GDDR64838467214401730260Turing84T○
Quadro RTX6000460857672GDDR62438457614401730295Turing84T○
Quadro RTX5000307238448GDDR61625644816201815265Turing62T○
Quadro RTX4000230428836GDDR6825641612151710160Turing43T-
NVIDIA TITAN Xp3840--GDDR5X12384547.714811582250Pascal--
NVIDIA TITAN X3584--GDDR5X1238448014171531250Pascal--
Quadro GP1003584--HBM216409648014171531235Pascal-○
GTX1080Ti3584--GDDR5X1135248414801582250Pascal--
GTX10802560--GDDR5X825632016071733180Pascal--
GTX1070Ti2432--GDDR5825625616071683180Pascal--
GTX10701920--GDDR5825625615061683150Pascal--
GTX10601152 / 1280--GDDR53 / 619219215061708120Pascal--
GTXTITAN X3072--GDDR512384336.510001075250Maxwell--
GTX980Ti2816--GDDR56384336.510001075250Maxwell--
GTX9802048--GDDR5425622411261216165Maxwell--
GTX9701664--GDDR5425622410501178145Maxwell--
NVIDIA TITAN V5120640-HBM2123072652.812001455250Volta--
Quadro GV1005120640-HBM232409687012001455250Volta-○

さらに多くの項目を一度に確認したい場合は、以下の画像をクリックしてください。

機械学習・データサイエンス向け個人PCの検討について

また、機械学習・データサイエンスを始めてみたいといった場合、どのようなPCを準備すると良いかについて以下の記事にまとめています。合わせて参考にしていただけると幸いです。

機械学習・データサイエンス用個人PC環境のおすすめ（NVIDIA GPU対応）
機械学習・データサイエンス用に個人PCを購入する際、どのような点に気をつければ良いか説明します。また、参考としておすすめするパーツやBTOのモデル等を紹介します。
it-memorandum.net
2020.12.13

参考（外部リンク）

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