Quadro RTX 5880 Ada 48GBはどれくらいの性能ですか?
より多くのRAM、より少ない電力消費、それでもなお高価なままの…
トップの自動化システムで、ある素晴らしい仕事に使用できます。
はい、これはAIで生成された大規模なGPUの画像です。
NVIDIA RTX 5880 Ada Generation(以前のブランドでは「Quadro」と呼ばれていた)は、2024年初頭にリリースされた高級なプロフェッショナルワークステーション用GPUです。このカードには、48GBのGDDR6 ECCメモリ、14,080個のCUDAコアが搭載されており、Ada Lovelaceアーキテクチャ上に構築されています。このカードは、AI、深層学習、3Dレンダリング、および高度な可視化などのプロフェッショナルなワークロードを主にターゲットとしています。
パフォーマンス - RTX 5880 Ada
- 原生的なパワー: RTX 5880 Adaは、69.3 FP32 TFLOPSおよび554 FP8 TFLOPSを提供します。これはプロフェッショナルなワークロードでは強力ですが、フラッグシップのRTX 6000 Ada(91.1 FP32 TFLOPS)に比べて明らかに低くなっています。
- VRAM: 48GBのVRAMにより、大規模なAIモデル、高解像度レンダリング、およびデータインテントなアプリケーションに最適です。
- 効率性: 5nmプロセスで構築されており、以前の世代よりも電力効率が高く、現代的なもので、285WのTDPを持っています。
他のカードとの比較
フィーチャー | RTX 5880 Ada | RTX 6000 Ada | RTX A6000 (Ampere) |
---|---|---|---|
CUDAコア | 14,080 | 18,176 | 10,752 |
VRAM | 48GB GDDR6 ECC | 48GB GDDR6 ECC | 48GB GDDR6 ECC |
FP32 TFLOPS | 69.3 | 91.1 | 38.7 |
電力消費 | 285W | 300W | 300W |
リリース | 2024年1月 | 2022年 | 2020年 |
- パフォーマンス: RTX 5880 Adaは、前世代のRTX A6000(Ampere)に比べて約5%高速ですが、RTX 6000 Adaに比べてはるかに遅くなります。
- 用途: 5880 Adaは、RTX 6000 AdaとRTX 5000 Adaの間にある中高階のワークステーションカードとして位置づけられており、価格と性能の両方においてその間にあると見なされます。
特別な考慮事項
- 輸出規制の遵守: RTX 5880 Adaは、米国の輸出規制に準拠するように特別に設計されており、RTX 6000 Adaが制限されている市場(例:中国)で利用可能になります。
- 価格: このカードは高価(約6,800ドル米ドル)と予想されており、他の高級ワークステーションGPUと同様です。
- ターゲットユーザー: これは消費者向けのゲームカードではありません。AI、シミュレーション、またはコンテンツ作成に大規模なVRAMとワークステーション機能が必要な専門家向けです。
長所と短所
長所
- 大規模な48GB VRAMにより、大規模なデータセットやAIモデルに最適
- 現代的なAda Lovelaceアーキテクチャ(効率的、高度な機能)
- プロフェッショナルなワークロードに適した良いパフォーマンス
- 輸出規制のある市場を含むグローバルな利用可能
短所
- RTX 6000 Adaと同様のVRAMにもかかわらず、明らかに遅い
- 消費者向けGPUと比べて非常に高価
- ゲーミングには意図されていない。ほとんどの非プロフェッショナルユーザーにとって過剰
RTX 5880 Ada vs RTX 6000 Adaの実際のAIタスクでの比較
パフォーマンス比較
- AIワークロードでは、RTX 6000 AdaはRTX 5880 Adaよりもはるかに強力です。RTX 6000 Adaには18,176個のCUDAコアがあり、単精度性能で91.1 TFLOPSを提供しますが、RTX 5880 Adaには14,080個のCUDAコアがあり、69.3 TFLOPSを達成します(標準仕様と世代の違いに基づく)。
- 両方のカードは48GBのGDDR6 ECCメモリを提供しており、大規模なAIモデルやデータセットに適しています。
- RTX 6000 Adaはさらに高いメモリバンド幅(960 GB/s)を備えており、メモリインテントなAIタスクに有利です。
AIトレーニングと推論
- 高度なAIトレーニングと推論では、RTX 6000 Adaの高いコア数とより良いテンソル性能(最大1.45 PFLOPS)により、RTX 5880 Adaよりも明確な優位性があります。
- 実際の運用では、これはRTX 6000 Adaが大規模なニューラルネットワークをより早くトレーニングし、より複雑なモデルやより大きなバッチサイズを処理する能力があることを意味します。
効率性と用途
- 両方のGPUはAda Lovelaceアーキテクチャ上に構築されており、非常に効率的ですが、RTX 6000 Adaはより高い計算スループットにより、ワットあたりの性能が優れています。
- RTX 5880 Adaは、輸出規制によりRTX 6000 Adaが利用できない地域や、予算が考慮されている場合に選ばれる、やや下位の代替として位置づけられています。
サマリーテーブル
フィーチャー | RTX 5880 Ada | RTX 6000 Ada |
---|---|---|
CUDAコア | 14,080 | 18,176 |
FP32 TFLOPS | 69.3 | 91.1 |
テンソル性能(PFLOPS) | ~1.1(推定) | 1.45 |
VRAM | 48GB GDDR6 ECC | 48GB GDDR6 ECC |
メモリバンド幅 | ~800 GB/s(推定) | 960 GB/s |
アーキテクチャ | Ada Lovelace | Ada Lovelace |
プロフェッショナルAIワークロードにおける性能向上のコスト差は正当化されるか?
TL;DR:
ほとんどのプロフェッショナルAIワークロードにおいて、RTX 5880 AdaとRTX 6000 Adaのコスト差は、プロジェクトが常に最高レベルの性能、スループット、効率を必要とする場合にのみ正当化されます。RTX 6000 Adaははるかに高い性能を提供しますが、すべての用途ケースにおいて比例したリターンをもたらすとは限りません。
重要な考慮事項
-
性能スケーリングとコスト RTX 6000 Adaは、RTX 5880 AdaよりもAIトレーニングと推論において、より多くのコアとより良いメモリバンド幅により優れています。これはモデルトレーニングの高速化と、より複雑なAIタスクやより大きなバッチサイズを処理する能力をもたらします。しかし、性能の向上は価格と線形には一致せず、RTX 6000 Adaはかなり高価であり、インクリメンタルな向上は、あなたの具体的なワークロードとパイプラインの最適化の程度により、減少する可能性があります。
-
コスト最適化 AIワークロードのコストは、最適化戦略に非常に敏感です。リソースの効率的な使用、例えばバッチ処理、キャッシュ、ワークロードスケジューリングなどにより、絶対的に最高のGPUを必要とせずとも、大幅なコスト削減が可能であることが多いです。多くの組織にとって、最適化とワークフローの改善への投資が、単に最も高価なハードウェアを購入するよりも、より良いROIをもたらす可能性があります。
-
予算と用途 あなたのビジネスまたは研究が、大規模なモデルの最も速いターンアラウンドを必要とする、またはGPU時間が重要なボトルネックである場合、RTX 6000 Adaのプレミアム価格は正当化されます。しかし、ほとんどのプロフェッショナルチームにとって、RTX 5880 Adaは性能とコストのバランスが良い選択肢であり、特にワークロードを最適化できる場合やモデルが常にGPUを満タンに使わない場合に適しています。
-
総所有コスト ハードウェア価格は一つの要素です。継続的な運用コスト、例えば電力、冷却、統合、メンテナンスなども考慮する必要があります。RTX 6000 Adaの高い電力消費とインフラ要件は、総コストをさらに増加させる可能性があります。
サマリーテーブル:性能とコスト:RTX 5880 Ada vs RTX 6000 Ada
GPU | AIパフォーマンス | コスト | 価値 | 最適な用途 |
---|---|---|---|---|
RTX 5880 Ada | 高 | 低 | 強い | 多くのプロAIワークロード、予算に敏感なチーム |
RTX 6000 Ada | 非常に高 | はるかに高 | 中程度 | ミッションクリティカル、時間に敏感、または超大規模なワークロード |
結論
Quadro RTX 5880 Ada 48GBは、大規模なメモリバッファを備えた現代的なワークステーションGPUであり、AI、レンダリング、および可視化の専門家にとって、大規模なVRAMと信頼性の高いパフォーマンスが必要な場合に最適です。しかし、RTX 6000 Adaに比べてはるかに性能が低く、価格も同様に高いので、輸出規制に準拠するカードが必要な場合や、専門的なワークロードでVRAMが必要な場合を除き、魅力的ではありません。これらのニッチ以外のユーザーにとっては、他のGPUがより良い価値を提供する可能性があります。
実際のAIタスク、特に大規模なモデル、深層学習トレーニング、または高スループット推論にかかわる場合、RTX 6000 Adaは、RTX 5880 Adaよりもはるかに優れたパフォーマンスを提供します。これは、より多くのコア、より高速なメモリ、およびより優れたテンソル処理能力によります。RTX 5880 Adaは、プロフェッショナルAIワークロードにおいて依然として強力な選択肢ですが、RTX 6000 Adaはこのセグメントにおけるトップパフォーマーです。
RTX 6000 Adaの高いコストは、最大の性能が直接ビジネスまたは研究の価値に大きく寄与する組織、例えば大規模な研究ラボや、大規模なAIワークロードを持つ企業においてのみ正当化されます。ほとんどのプロフェッショナルユーザーにとって、ワークロードの最適化とRTX 5880 Adaは、全体的な価値をよりよく提供します。