Quadro RTX 5880 Ada 48GB はどれくらいの性能ですか？

Q: Quadro RTX 5880 Ada 48GB はどれくらいの性能ですか？

はい、NVIDIA Quadro RTX 5880 Ada 48GB は、予算が厳しいAIチームにとって非常に優れた選択肢です。

より多くのRAM、より少ない電力消費、それでもなお高価な……

トップの自動化システムで、ある素晴らしい仕事に使用されます。

large-gpu 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年初頭に発表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アーキテクチャに基づいて構築されています。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に主に焦点を当てています。

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と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）に比べて明らかに劣ります。
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、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、現代的な設計で、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
発売日	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%速く、しかしRTX 6000 Adaに比べて明らかに遅くなります。
用途：5880 Adaは、RTX 6000 AdaとRTX 5000 Adaの間の価格と性能の両方において、中高階のワークステーションカードとして位置付けられています。

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）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プロフェッショナル向けです。

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（効率的で、高度な機能）
プロフェッショナルなワークロードに対して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での利用可能

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。大多数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いています）。
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、メモリ帯域幅が960 GB/sと高く、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には、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）がRTX 5880 Adaに明確な優位性をもたらします。
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できるということを意味します。

効率性と用途

両方のGPUはAda Lovelaceアーキテクチャに基づいて構築されており、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、予算が考慮される場合に選ばれる、やや下位の代替として位置付けられています。

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
メモリ帯域幅	~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なAIワークロードにおけるコスト差はパフォーマンス向上によって正当化されるか？

TL;DR：

大多数のプロフェッショナルな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パフォーマンス、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ははるかに優れたパフォーマンスを提供しますが、その高価な価格は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。

主な考慮事項

パフォーマンスの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帯域幅により優れています。これにより、モデルトレーニングがより早く、より複雑なAIタスクやより大きなバッチサイズを処理できるようになります。しかし、パフォーマンスの向上は価格と線形に比例していません—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、絶対的に最上位のGPUを必要とせずとも、大きなコスト削減が達成できることがあります。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し、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るかもしれません。しかし、大多数のプロフェッショナルチームにとって、RTX 5880 Adaは、パフォーマンス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を満タンに使っているわけでは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ただの一部です。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：パフォーマンス vs 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	多くのプロフェッショナル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、可視化のプロフェッショナルに大規模な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に比べて明らかにパフォーマンスが劣り、価格も同様に高いので、輸出規制に準拠する必要があるカードや、専門的なワークロードにVRAMが必要な場合を除いて、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がより良いコストパフォーマンス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の推論に際して—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、RTX 6000 AdaがRTX 5880 Adaよりも優れているためです。RTX 5880 Adaは、プロフェッショナルな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が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、最大のパフォーマンスがビジネスまたは研究の価値に直接的に大きな影響を与えるような組織—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。大多数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の使用が、全体的な価値をよりよく提供します。