【2025】生成AI時代を加速！大規模言語モデルに最適なGPU選び

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※2025年5月時点の情報を掲載しています。

GPUはAI開発の“心臓部”——なぜ重要なのか
最新GPUのトレンドと選び方
2025年の注目ポイント
まとめ
GPU一覧表

GPUはAI開発の“心臓部”——なぜ重要なのか

AI学習は、膨大な行列計算を高速に処理する必要があります。GPUはその並列処理能力、特にNVIDIAで言えばCUDAコアとTensorコアという2種類の専用コアによって、AIの計算を劇的に高速化します。CUDAコアは汎用的な計算、TensorコアはAI特有の行列演算を担当し、特に深層学習で威力を発揮します。

テクノロジ	特徴	公式URL
CUDAコア	並列計算に特化したコアで、多次元行列の計算を行います。ディープラーニングの計算にも多次元行列を行うため、コアを転用して学習を行います。	https://developer.nvidia.com/cuda-zone
Tensorコア	NVIDIAが開発したAI専用のコアで、多次元行列の計算に特化しています。	https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/tensor-cores/
RTコア	レイトレーシング専用のコアで、3Dゲームのレンダリング性能に大きく寄与します。	https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/rtx/

またNVIDIAのGPUにはGeForceとNVIDIA RTXという、2つのシリーズがあります。各自の用途によって使い分けをして下さい。

シリーズ	特徴	公式URL
GeForce	一般コンシューマ向けで比較的安価です。短時間の高負荷処理向けに性能アップがされている製品も多く、3Dゲームなどにも向いています。	https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/
NVIDIA RTX	プロ向けで比較的高価です。 VRAMも多く大規模なAI学習も可能です。終夜運転など長時間の安定稼動に優れています。	https://www.nvidia.com/ja-jp/design-visualization/rtx/

最新GPUのトレンドと選び方

アーキテクチャの進化

NVIDIAの最新世代「Ada Lovelace」や「Ampere」は、前世代に比べてCUDAコア・Tensorコアの数が大幅に増え、AI処理性能が大きく向上しています。2025年にはさらに高性能な「RTX 5000シリーズ」も登場し、AI用途での処理速度や省電力性が一層進化しています。

VRAM（メモリ）容量

AI学習や画像生成モデルにはVRAMが多いほど有利です。小規模な学習や試行錯誤には16GB、中規模以上や大規模モデルには32GB以上が推奨されます。VRAMが不足すると学習が途中で止まることもあるため、用途や予算に応じて最適なモデルを選択しましょう。

消費電力・冷却性能

高性能GPUほど消費電力も大きくなります。RTX 4080 SUPERなどは320Wクラスなので、750W以上の電源と十分な冷却が必要です。

価格と導入のしやすさ

最新・最上位GPUは高価ですが、クラウドGPUサービス（AWS、Google Cloudなど）を利用すれば初期投資を抑えて最先端環境を体験できます。

おすすめGPUモデル（2025年時点）

用途・目的	おすすめGPU	主な特徴・注意点
入門・学習・小規模開発	GeForce RTX 4060 Ti 16GB	VRAMが多く、AIイラスト生成や小規模学習に最適。 8GB版と比べてVRAMを活かす用途で有利。
中規模開発・画像生成	GeForce RTX 5080 16GB	RTX 5080はNVIDIAの最新「Blackwell」アーキテクチャを採用。高性能だが消費電力・価格も高め。
大規模開発・マルチモーダル	GeForce RTX 5090 32GB	VRAMも32GBあり、生成AIや画像生成などの用途でも高いパフォーマンスを発揮。 TGP（総消費電力）は575Wと非常に高く、推奨電源容量は1,000W以上。
プロ用途・安定重視	NVIDIA RTX 4000Ada / 5000Ada	VRAM容量が大きく、長時間の学習やファインチューニングに安心。価格は高め。
最高峰・研究機関向け	NVIDIA H100 / H200	大規模AI・生成AIに特化。メモリ帯域・容量が圧倒的だが、非常に高価で主にクラウドや研究機関向け。

2025年の注目ポイント

RTX 5000シリーズの登場で、AI計算性能と省電力性がさらに進化
クラウドGPUサービスの拡大で、個人でも最先端GPUを利用しやすくなっている
VRAM容量と消費電力のバランスが重要。用途に応じて無駄のない選択を

まとめ

AI開発や生成AI用途では、GPUの選択が作業効率や成果に直結します。「まずは手頃なモデルで基礎を学び、必要に応じて上位モデルやクラウドGPUにステップアップ」――これが2025年の賢いGPU選びです。最新のアーキテクチャやサービスを活用し、あなたのAI開発を加速させましょう！

GPU一覧表

	NVIDIA RTX 6000 Ada	NVIDIA RTX 5000 Ada	NVIDIA RTX 4500 Ada	NVIDIA RTX 4000 Ada	NVIDIA RTX 4000 SFF Ada
CUDAコア数	18176	12800	7680	6144	6144
Tensorコア数	568	400	240	192	192
RTコア数	142	100	60	48	48
アーキテクチャ	Ada Lovelace	Ada Lovelace	Ada Lovelace	Ada Lovelace	Ada Lovelace
GPUメモリ	48G	32G	24GB	20G	20G
メモリタイプ	GDDR6	GDDR6	GDDR6	GDDR6	GDDR6
消費電力	300W	250W	210W	130W	70W
システム要求電力	700W	650W	650W	450W	400W
補助電源コネクタ	PCIe CEM5 16pin x 1 (2 x 8pin to 16pin)	PCIe CEM5 16pin x 1 (2 x 8pin to 16pin)	PCIe CEM5 16pin x 1 (2 x 8pin to 16pin)	PCIe CEM5 16pin x 1 (1 x 8pin to 16pin)	不要
寸法［長さx幅］	267 x 112 mm	267 x 112 mm	267 x 112 mm	242 x 112 mm	170 x 69 mm
使用スロット数	2スロット	2スロット	2スロット	1スロット	2スロット

	NVIDIA RTX A800 40GB Active	NVIDIA RTX A6000	NVIDIA RTX A5500	NVIDIA RTX A5000
CUDAコア数	6912	10752	10240	8192
Tensorコア数	432	336	320	256
RTコア数	N/A	84	80	64
アーキテクチャ	Ampere	Ampere	Ampere	Ampere
GPUメモリ	40G	48G	24G	24G
メモリタイプ	HBM2	GDDR6	GDDR6	GDDR6
消費電力	240W	300W	230W	230W
システム要求電力	650W	700W	650W	650W
補助電源コネクタ	PCIe CEM5 16pin x 1 (2 x 8pin to 16pin)	8pin x 1	8pin x 1	8pin x 1
寸法［長さx幅］	267 x 112 mm	267 x 112 mm	267 x 112 mm	267 x 112 mm
使用スロット数	2スロット	2スロット	2スロット	2スロット

	NVIDIA RTX A4500	NVIDIA RTX A4000	NVIDIA RTX A2000
CUDAコア数	7168	6144	3328
Tensorコア数	224	192	104
RTコア数	56	48	26
アーキテクチャ	Ampere	Ampere	Ampere
GPUメモリ	20G	16G	12G / 6G
メモリタイプ	GDDR6	GDDR6	GDDR6
消費電力	200W	140W	70W
システム要求電力	600W	450W	400W
補助電源コネクタ	8pin x 1	6pin x 1	不要
寸法［長さx幅］	267 x 112 mm	242 x 112 mm	170 x 69 mm
使用スロット数	2スロット	1スロット	2スロット

	GeForce RTX 4080 SUPER	GeForce RTX 4070Ti SUPER	GeForce RTX 4070 SUPER
CUDAコア数	10240	8448	7168
Tensorコア数	320	264	224
RTコア数	80	66	56
アーキテクチャ	Ada Lovelace	Ada Lovelace	Ada Lovelace
GPUメモリ	16G	16G	12G
メモリタイプ	GDDR6X	GDDR6X	GDDR6X
消費電力	320W	285W	220W
システム要求電力	750W	700W	650W
補助電源コネクタ	12VHPWR x 1 or 8pin x 3	12VHPWR x 1 or 8pin x 2	12VHPWR x 1 or 8pin x 2
寸法［長さx幅］	304 x 137 mm	Varies by manufacturer	244 x 112 mm
使用スロット数	3スロット	Varies by manufacturer	2スロット

	GeForce RTX 4090	GeForce RTX 4080	GeForce RTX 4070Ti	GeForce RTX 4070
CUDAコア数	16384	9728	7680	5888
Tensorコア数	512	304	240	184
RTコア数	128	76	60	46
アーキテクチャ	Ada Lovelace	Ada Lovelace	Ada Lovelace	Ada Lovelace
GPUメモリ	24G	16G	12G	12G
メモリタイプ	GDDR6X	GDDR6X	GDDR6X	GDDR6X
消費電力	450W	320W	285W	200W
システム要求電力	850W	750W	700W	650W
補助電源コネクタ	12VHPWR x 1 or 8pin x 3	12VHPWR x 1 or 8pin x 3	12VHPWR x 1 or 8pin x 2	12VHPWR x 1 or 8pin x 2
寸法［長さx幅］	304 x 137 mm	304 x 137 mm	Varies by manufacturer	244 x 112 mm
使用スロット数	3スロット	3スロット	Varies by manufacturer	2スロット

	GeForce RTX 4060Ti	GeForce RTX 4060
CUDAコア数	4352	3072
Tensorコア数	136	34
RTコア数	96	24
アーキテクチャ	Ada Lovelace	Ada Lovelace
GPUメモリ	16G / 8G	8G
メモリタイプ	GDDR6	GDDR6
消費電力	165W / 160W	115W
システム要求電力	550W	550W
補助電源コネクタ	12VHPWR x 1 or 8pin x 1	12VHPWR x 1 or 8pin x 1
寸法［長さx幅］	244 x 98 mm	Varies by manufacturer
使用スロット数	2スロット	Varies by manufacturer

	GeForce RTX 3090Ti	GeForce RTX 3090	GeForce RTX 3080Ti	GeForce RTX 3080
CUDAコア数	10752	10496	10240	8704
Tensorコア数	336	285	320	238
RTコア数	84	69	80	58
アーキテクチャ	Ampere	Ampere	Ampere	Ampere
GPUメモリ	24G	24G	12G	10G
メモリタイプ	GDDR6X	GDDR6X	GDDR6X	GDDR6X
消費電力	450W	350W	350W	320W
システム要求電力	850W	750W	750W	750W
補助電源コネクタ	8pin x 2	8pin x 2	8pin x 2	8pin x 2
寸法［長さx幅］	313 x 138 mm	313 x 138 mm	285 x 112 mm	285 x 112 mm
使用スロット数	3スロット	3スロット	2スロット	2スロット

	GeForce RTX 3070Ti	GeForce RTX 3070	GeForce RTX 3060Ti	GeForce RTX 3060	GeForce RTX 3050
CUDAコア数	6144	5888	4864	3584	2560
Tensorコア数	192	184	152	112	80
RTコア数	48	46	38	28	20
アーキテクチャ	Ampere	Ampere	Ampere	Ampere	Ampere
GPUメモリ	8G	8G	8G	12G	8G
メモリタイプ	GDDR6X	GDDR6	GDDR6	GDDR6	GDDR6
消費電力	290W	220W	200W	170W	130W
システム要求電力	750W	650W	600W	550W	550W
補助電源コネクタ	8pin x 2	8pin x 1	8pin x 1	8pin x 1	8pin x 1
寸法［長さx幅］	267 x 112 mm	242 x 112 mm	242 x 112 mm	242 x 112 mm	242 x 112 mm
使用スロット数	2スロット	2スロット	2スロット	2スロット	2スロット