GPU「GeForce RTX 5090」のスペックを画像生成の視点から解説

画像生成AIを使っていて、「もう少し速ければ…」「高画質にするとエラーが出る…」なんて思ったこと、ありませんか？

そんな悩みを一発で吹き飛ばす
NVIDIA GeForce RTX 5090――AIクリエイターのために生まれた、まさに“未来のエンジン”です。

例えば、Stable Diffusionで1枚生成するのに10秒かかっていた作業が、5090では6秒に短縮。
しかも、ノイズ除去やLoRAモデルなど、これまで“重かった処理”も余裕でこなします。

本記事では、2025年1月に発表された新世代のグラフィックスカードNVIDIA「GeForce RTX 5090」について、
Blackwellアーキテクチャの実力や、現行のRTX 4090との違い、
そして「本当に買う価値があるのか？」という点まで、初心者にもわかりやすく解説していきます。

GeForce RTX 5090

発売日と価格

発売日：​2025年1月30日
販売：​NVIDIA公式サイトおよび主要小売店で販売。
価格：$1,999（日本国内では約393,800円）品薄で価格上昇しています（2025年5月現在）

主な仕様と特徴

アーキテクチャ：​Blackwell（GB202 GPU）
CUDAコア数：​21,760
メモリ：​32GB GDDR7、512ビットバス
メモリ帯域幅：​1.8 TB/s
インターフェース：​PCIe 5.0 x16
TDP（消費電力）：575W
新機能：DLSS 4、Reflex 2、AIフレーム生成、改良されたレイトレーシング性

Blackwellアーキテクチャの主要ポイント（GB202 GPU）

電化製品あるあるですが、そもそもBlackwell？アーキテクチャの時点で既に引っ掛かかるのは、横文字が苦手な私だけ？
電力効率が上がって、AI処理が早くなった事で画像処理において、どれ程のスピードアップと省電力が見込めるのか？見ていきましょう。

 アーキテクチャは…コンピューターやシステムの「設計思想・構造」を指す言葉で、特にハードウェアやソフトウェアの基本構成や動作の仕組みを指します。

 アーキテクチャ

 ハードウェアのアーキテクチャ

• CPUやGPUなどの設計方式（例：Intelの「x86」や、Appleの「ARM」、NVIDIAの「Blackwell」）
• 命令セット、演算処理の仕組み、キャッシュの構造、パイプライン方式などが含まれる。

 ソフトウェアのアーキテクチャ

• アプリケーションやシステム全体の構成（例：MVCモデル、マイクロサービス、クライアントサーバー構造など）
• モジュール間の関係、通信の流れ、データの扱い方などが決まっています。

「アーキテクチャ＝中身の設計図」のようなものであり、
同じ「GPU」でも、アーキテクチャが違えば性能や特徴も大きく変わります。

Blackwell（GB202 GPU）アーキテクチャ何がすごいの？

これは、前世代の「Hopper（H100）」や「Ada Lovelace（RTX 40シリーズ）」の後継にあたりますが、その威力の差はいかほどなのでしょうか？Ada Lovelaceと比べて、Blackwell（GB202）は大規模AI処理に最適化されており、より効率的な演算が可能です。
画像生成AIだけでなく、動画処理や3Dレンダリングにも強く、プロクリエイターの新しい標準になり得る設計です。

細かい事はいいから画像生成でどれくらい効率上がるのか？だけ知りたいよ！
という方は、赤文字のみを読み進めて下さい。

1.MCM構造（Multi-Chip Module）を採用

MCM構造（Multi-Chip Module）とは？
MCMとは、複数のダイ（＝処理チップ）を1つのパッケージ内に搭載する設計で放熱性にも貢献し、より高クロック化が可能。
NVIDIAのBlackwell「GB100」では、**2つのGPUチップ（Compute Die）**を1つにまとめています。（GeForce RTX5090は「GB202」 ）
MCM構造のメリット（＝「スマート」な理由）

メリット	内容
製造コストの削減	大きな1枚のダイより、小さいチップ2つの方が歩留まりが良い（不良率が低い）
電力効率の向上	複数チップに分散させることで発熱や電力を抑制できる
柔軟な設計	チップごとに役割を分けて最適化できる（例：AI専用＋汎用）
高性能の実現	総合的な処理性能は1チップ構成より大きく拡張可能

⚠️注意ポイント
 帯域のボトルネック
　2つのダイ間でデータをやり取りする際の通信（インターコネクト）が遅いと、性能が伸び悩むことがある。
 一部処理は並列化に不向き
　処理によっては1つの大きなチップの方が効率的な場合もある。
 OS・ドライバの対応も必要
　複数ダイを「1つのGPU」として扱うために、ソフトウェアの最適化も必要不可欠。

2.第2世代Transformer Engine

• 「第2世代Transformer Engine」は、特にLLM（大規模言語モデル）や生成AIなど、最新のAIワークロードに最適化。において、計算速度の向上・省メモリ・高精度な演算を可能にする特殊な演算ユニットです。
• FP8/INT8精度に対応し、推論速度や学習効率が大幅に向上かつ省電力でのAI処理が可能。
• AI画像生成・音声合成・自然言語処理などで高速かつ省電力。

第2世代 Transformer Engine の特徴と効果

項目	内容
精度を自動調整（FP8対応）	精度と速度のバランスをとるため、FP8（8ビット浮動小数点数）を利用。第2世代では、より柔軟にFP8と他の精度（FP16やBF16）を使い分けることで、最大2倍以上のAI計算効率を実現。
演算最適化	LLMの「Attention」や「MLP」層に特化した行列演算の高速化アルゴリズムを搭載。 Transformer構造の処理に必要な演算をより少ないサイクルで完了。
メモリ使用量の削減	FP8によってメモリ使用量が従来の半分以下になり、大規模モデルの学習・推論時の負荷が大幅に軽減される。
より高いモデル精度を維持	FP8でも高精度を維持するために、スケーリングや再正規化技術を使って精度劣化を防止。第2世代ではこの精度保持性能がさらに進化。
ハードウェアアクセラレーション	NVIDIAのTensor Core内にTransformer専用回路が追加され、従来よりも大規模モデルに対する処理効率が劇的に向上。

どんな恩恵があるのか？

• より大きなLLMを、より少ない電力・時間で学習・推論できる
• ChatGPTのような応答型AIの応答速度・精度が向上
• NVIDIA H100やBlackwell（B100, GB100）などのAI特化GPUで真価を発揮

実際の大規模AIモデル（例：GPT系やBERT系）で数倍の高速化が確認されています。

  約4倍の効率で処理でき、低コストかつ高速に推論可能。

FP8演算とTransformerの関係は、AIモデルの「高速化」と「効率化」を根本から支える重要な技術です。

FP8（8-bit Floating Point）は、従来のFP16（16ビット浮動小数点数）よりも数値の表現範囲は狭いが、計算量が少なく、メモリも少なくて済むデータ形式で、GPUメモリをより節約しながら高速に演算できるのが大きなメリット。

精度を保ちながら高速化（FP8でも精度落ちなし）

NVIDIAの発表資料によると、FP8演算を使ってもBERT・GPT系の精度はFP16と同等。第2世代では、

• 量子化スケーリング
• 正規化の再調整
• 精度損失の検出と補正

といった技術で、「速さと正確さの両立」が可能になっています。

Transformerベースの大規模モデルでは、以下のような状況になります

• FP32（高精度）→ FP16（高速）→ FP8（超高速＋効率）
  AI推論時にメモリ消費と計算負荷を抑えつつ、十分な精度を確保。

3.第4世代RT（レイトレーシング）コア・第5世代Tensorコア

RTコアは、リアルタイムでの光の挙動（反射・屈折・影など）を物理ベースで計算するための専用ハードウェアです。
第4世代RTコア → レイトレーシング性能が向上し、より現実的な光の反射・影・屈折をリアルタイムで描画。

画像生成への影響

• よりリアルで高精度なライティングやシャドウ処理が可能に！
• Stable Diffusionや3D生成ツール（例：Blender、NVIDIA Omniverse）で、
  • 背景のライティング
  • マテリアルの質感
  • 照明下の立体表現が自然に再現される
• リアルタイムプレビューを強化し、作業効率がアップ

Tensorコアは、AI処理（特にディープラーニング）向けに最適化された行列演算用ユニットです。
第5世代Tensorコア →DLSS 4（Deep Learning Super Sampling）に対応し、高画質と高FPSを両立。

画像生成への影響

• Stable Diffusion、DALL·E、Midjourneyなどの推論速度が高速化
• 特にFP8/FP16など低精度演算に対応し、消費電力を抑えつつ高速処理
• 超解像（画像の高画質化）、ノイズ除去、顔修正（CodeFormer など）も高速化
• ONNX/TensorRT最適化モデルの動作が軽くなる

結論：生成速度の向上による具体的な数値

Blackwellアーキテクチャは、特に大規模な生成AIモデルにおいて、前世代のH100と比較して最大30倍の速度向上を実現。
コストとエネルギー消費を最大 25 倍削減します。情報元：NVIDIA米国時間 2024年 3 月 18日に発表されたプレスリリースの抄訳

CUDAコア数：​21,760

CUDAコア数「21,760」というのは、NVIDIA GPUにおいて、並列処理に使われる計算ユニットの数を表しています。
GB202 GPUのフルスペック：24,576 CUDAコア
これは、GB202チップが持つ最大のCUDAコア数で、192のストリーミングマルチプロセッサ（SM）に各128コアが搭載されているようです。
GeForce RTX 5090の仕様：21,760 CUDAコア
RTX 5090では、製品化の際に一部のSMが無効化されており、結果としてCUDAコア数が21,760となっているとの記載がありました。

GPU製造時には、チップ全体が完全に機能するとは限らないため、製品化の際に一部のSMを無効化することで、歩留まりを向上させたり、製品ラインナップを差別化したりしている。

CUDAコア（Compute Unified Device Architecture core）は、
NVIDIA独自の 汎用GPU並列演算用プロセッサの最小単位 です。

※前世代のRTX 4090ではCUDAコア数は「16,384」。

• 通常のCPUでは4〜16コア程度なのに対し、
• GPUは数千〜数万個の小さな「CUDAコア」を搭載しています。
• 各CUDAコアが、画像処理やAI演算、ゲーム描画などの単純な処理を※並列で一斉に実行します。

この数値は、現在のGPUの中でも非常に高密度で、次のような処理性能を持ちます。

イメージ

• CPU（8コア）：8人で重たい本を順番に読んでコピーする。
• GPU（21,760コア）：21,760人が同時に1ページずつ読んでコピーする。

GDDR7メモリ：次世代メモリが本気を出してきた

GDDR7 × 512bit × 約32Gbpsという数字を聞いてもピンとこないかもしれません。
でも、これは言うなれば「巨大なデータを、秒速でさばく」ためのハイウェイのようなもの。

しかも、その帯域幅は2000GB/s超（理論値）。これは、RTX 4090の約1.5倍以上のスピード感です。
又、GDDR7＋512ビットバス構成は、GDDR6X時代から帯域幅が最大2倍近くに進化しています。

項目	従来（RTX 4090など）	新世代（例：RTX 5090）
メモリ規格	GDDR6X（21Gbps前後）	GDDR7（最大32Gbps以上）
メモリ容量	24GB	32GB（約33%増）
メモリバス幅	384ビット	512ビット（帯域幅アップ）

実質的な違い（帯域幅の増加）

バス幅 × メモリクロック速度 = メモリ帯域幅（GB/s）

• RTX 4090（GDDR6X / 384bit / 約21Gbps）
  　→ メモリ帯域：約1,008 GB/s
• RTX 5090（GDDR7 / 512bit / 約32Gbpsと仮定）
  　→ メモリ帯域：約2,048 GB/s

▶ つまり、「容量（32GB）」自体はHPCやAI用GPUと比べればそこまで多く見えないが、帯域幅が倍近くになり、データ転送速度が飛躍的に高速化。

進化

• 高解像度（4K/8K）でのゲーミングに有利
• 複雑な3Dモデルやレイトレーシングの処理効率がアップ
• 軽量なAI処理や画像生成タスクにも対応力向上
• より大きなバッファが確保でき、動画編集やマルチアプリ運用に強い

GDDR7＋512ビットバス構成は、GDDR6X時代から帯域幅が最大2倍近くに進化しており、ゲーミングからクリエイティブ用途まで体感的なパフォーマンスの底上げされました。

メモリ帯域幅：​1.8 TB/s

メモリ帯域幅「1.8 TB/s（テラバイト毎秒）」というのは、GPUが一秒間に1.8テラバイトものデータをメモリから読み書きできる能力を意味します。クリエイティブ用途やAI生成などにおいて以下のような大きなメリットをもたらします

高解像度画像・動画の処理がスムーズに
大量のピクセルデータやテクスチャを一気に処理できるため、8Kや16Kなどの高解像度素材でもリアルタイムに近い編集・生成が可能になります。

AI生成（画像・動画・音声・テキスト）の高速化
AIモデル（特にStable DiffusionやRunwayなどの生成系ツール）は、大量の重みデータやテンソル演算結果をメモリ間で高速にやり取りする必要があります。

• メモリ帯域が広い → 推論速度が速くなる
• データの転送ボトルネックが減る → 生成処理の安定性や画質も向上

3Dレンダリングやレイトレーシングの性能向上
リアルタイムレイトレーシングでは、光線の追跡やシェーディング処理に膨大なデータ転送が必要になります。帯域が広ければ、複雑な3Dシーンもスムーズに描画可能です。

複数モデル同時処理やVR/AR用途にも有利
複数の画像生成AIやゲーム・配信・編集ツールを同時に動かす場合、帯域が狭いとボトルネックになります。1.8TB/sあれば、マルチタスクにも余裕が生まれます。

インターフェース：​PCIe 5.0 x16

インターフェース「PCIe 5.0 x16」は、GPUとCPU（またはメインメモリ）とのデータのやり取りを行う通路（バス）の規格です。画像生成においては、以下のようなメリットをもたらします。

PCIe 5.0 x16 の主な特徴

前世代（PCIe 4.0）の 約2倍の転送速度

画像生成におけるメリット

テクスチャやモデルの転送が高速に
画像生成AI（例：Stable Diffusion）は、GPUに重いモデルデータや画像素材を送って演算させます。

• PCIe 5.0ならこの転送が速いため、ロード時間や推論の前処理が短縮されます。
• 特に 大規模モデル（LoRA、ControlNet併用）や複数画像の同時生成時に有利。

VRAM不足時の「メインメモリ⇔GPUメモリ」補助がスムーズ
VRAM（GPUメモリ）が足りない場合、一部データはシステムメモリから補完します（通称「仮想VRAM」）。

• 通常これが遅くなる原因ですが、PCIe 5.0では帯域が広いため、この補完速度も大幅アップ。
• → 大きな画像や高精細な生成がしやすくなる

AI画像生成＋配信・編集などの同時作業に強い
GPUが複数タスク（生成・録画・ストリーミング・編集）を担う場面でも、PCIe 5.0はデータの通行渋滞を防ぎます。

• 生成しながらプレビュー編集、YouTubeライブ配信などもスムーズ。

PCIe 5.0 x16 の恩恵が大きいケース

ユースケース	PCIe 5.0の効果
重いAIモデルの画像生成	モデル転送が速くなり、全体が軽快に
VRAM不足時	メモリ補完でも遅延が少ない
複数ツールの同時使用	GPUデータ転送の渋滞を回避
高解像度・動画AI生成	帯域の広さが安定性に寄与

PCIe 5.0 x16は「画像生成をより安定・高速に行いたい人」にとって理想的な環境です。
特にStable Diffusionなどの高負荷処理をしている場合、その違いを体感できます。

TDP（消費電力）：575W

TDP（熱設計電力）575Wは、「消費電力＝最大575ワット程度の熱を出す＝おおよそ575Wの電気を食う可能性がある」ことを意味します。これを家庭用の電化製品で例えると、以下のような感じです

消費電力575Wの家電製品の例

家電	消費電力の目安	イメージ
ドライヤー（中～強風）	約600W前後	風量を少し絞った状態
電子レンジ（弱～中）	約500〜700W	解凍モードや温め程度
ノートPC（高負荷）	約60〜120W	約5〜10台分の電力
電気ストーブ（中）	約400〜600W	小型の暖房器具と同等

PCに搭載されるGPUで575Wというのは「ものすごく高性能だけど、爆熱・爆電力」です。

散々、高速かつ省電力と謳われていたので転倒しそうですが、さすがにそうか・・・。

• 長時間使うとかなりの排熱と電気代。
• 100Vの家庭用電源で使うと、5.75アンペア（単純計算）ほど消費。

注意点

部屋のブレーカー（15Aなど）に影響することもあるため、他の家電と同時使用は注意が必要。
850W〜1200W以上の電源ユニットが必要。

結論
記事冒頭で、「本当に買う価値があるのか？」と書いた自分が恥ずかしい。
「本当に自宅で使えるのか？」に訂正したい電力消費量です。

アイディアが浮かんだ瞬間に、もう作品が仕上がっている。そんなテンポ感で創作できると思うと、ちょっとワクワクします。

GeForce RTX 5090は、第2世代Transformer EngineとFP8演算に対応し、生成AI（画像・動画・テキストなど）の高速処理に優れる。GDDR7による広帯域メモリも搭載し、個人〜小規模プロジェクトに最適。ただし、超大規模モデルにはHBM搭載のGB100系がより適しているようです。