2025年版 NVIDIA GPU まとめ

2025年版 NVIDIA GPU まとめ
Photo by Lucas Kepner / Unsplash

最新のGPU一覧をまとめました

関連エントリー:https://blog.qualiteg.com/nvidia-gpu-capability-level/

SM_100 (Blackwell)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
NVIDIA B100 16,896基 最大192GB 2024年発表 PCIe Gen6: 256GB/s パッシブ -
NVIDIA B200 33,792基 (16,896 × 2) 最大192GB 2024年発表 PCIe Gen6: 256GB/s パッシブ -
NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip 67,584基 (33,792 × 2) 最大384GB 2024年発表 - パッシブ -

GeForce

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
GeForce RTX 5090 21,760基 32GB GDDR7 2025年 PCIe Gen5 2スロット (内排気) -
GeForce RTX 5080 10,752基 16GB GDDR7 2025年 PCIe Gen5 2スロット (内排気) -

SM_90 (Hopper)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
NVIDIA H100 16,896基 (SXM5版) 80GB HBM3 2022年 PCIe 5.0 x16 パッシブクーラー SXM5版は最大700W程度 (PCIe版はTDP 350W程度)
NVIDIA H100 NVL - 188GB HBM3 2023年頃 PCIe Gen5 128GB/s パッシブ -
NVIDIA H200 - 141GB HBM3e 2023年発表 PCIe Gen5 128GB/s パッシブ -
NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip - 96GB HBM3/144GB HBM3e 2023年頃 - パッシブ/水冷 -

SM_89 (Ada Lovelace)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
NVIDIA L4 7,424基 24GB GDDR6 2023年初頭 PCIe 4.0 x16 パッシブ TDP 72W
NVIDIA L40 18,176基 48GB GDDR6 ECC 2022年後半 PCIe 4.0 x16 パッシブクーラー 300W (最大320W設定可とも)
NVIDIA L40S 18,176基 48GB GDDR6 ECC 2023年頃 PCIe 4.0 x16 パッシブ 最大300〜320W相当?
RTX 6000 Ada Generation 18,176基 48GB GDDR6 ECC 2022年末 PCIe 4.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 300W
RTX 5000 Ada 12,800基 32GB GDDR6 ECC 2023-2024年 PCIe 4.0 x16 アクティブ(外排気) TDP 250W
RTX 4500 Ada 7,680基 24GB GDDR6 ECC 2023-2024年 PCIe 4.0 x16 アクティブ(外排気) TDP 210W
RTX 4000 Ada 6,144基 20GB GDDR6 ECC 2023-2024年 PCIe 4.0 x16 アクティブ(シングルスロット) TDP 130W
RTX 2000 Ada 2,816基 16GB GDDR6 ECC 2023-2024年 PCIe 4.0 x16 アクティブ TDP 70W

GeForce

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
GeForce RTX 4090 16,384基 24GB GDDR6X 2022年10月 PCIe 4.0 x16 デュアル軸ファン(内排気) TDP 450W
GeForce RTX 4080 9,728基 16GB GDDR6X 2022年11月 PCIe 4.0 x16 デュアル軸ファン(内排気) TDP 320W
GeForce RTX 4070 Ti 7,680基 12GB GDDR6X 2023年1月 PCIe 4.0 x16 デュアル軸ファン(内排気) TDP 285W
GeForce RTX 4070 5,888基 12GB GDDR6X 2023年4月 PCIe 4.0 x16 デュアル軸ファン(内排気) TDP 200W
GeForce RTX 4060 Ti 4,352基 8GB/16GB GDDR6 2023年5月/7月 PCIe 4.0 x8 デュアル軸ファン(内排気) TDP 160W
GeForce RTX 4060 3,072基 8GB GDDR6 2023年6月 PCIe 4.0 x8 デュアル軸ファン(内排気) TDP 115W
GeForce RTX 4050 - 6GB GDDR6 公式発表前 - - -

SM_86 / SM_87 (Ampere)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
NVIDIA A100 6,912基 40GB/80GB HBM2(e) 2020年 PCIe 4.0 x16 パッシブ SXM4 400W, PCIe版 250W
NVIDIA A100X - 80GB HBM2e 2021-2022年 PCIe Gen4 パッシブ -
NVIDIA A30 3,584基 24GB HBM2 2021年 PCIe 4.0 x16 パッシブ (2スロット) TDP 165W
NVIDIA A30X - 24GB HBM2e 2021-2022年 PCIe Gen4 パッシブ -
NVIDIA A40 10,752基 48GB GDDR6 ECC 2020-2021年頃 PCIe 4.0 x16 ブロワーファン/パッシブ 300W
NVIDIA A10 9,216基 24GB GDDR6 2021年 PCIe 4.0 x16 パッシブ/ブロワー(外排気) 150W
NVIDIA A16 (GPUあたり)1,280基 x4 64GB GDDR6 (16GB x4) 2021年 PCIe 4.0 x16 パッシブ (マルチGPU基板) 250W
NVIDIA A2 Tensor Core 1,280基 16GB GDDR6 2021年 PCIe 4.0 x8 パッシブ小型 60W
NVIDIA A800 40GB (中国向け) 6,912基 40GB HBM2 2022年頃 PCIe 4.0 x16 パッシブ 250W(推定、A100 40GB相当)
NVIDIA RTX A6000 10,752基 48GB GDDR6 ECC 2020-2021年頃 PCIe 4.0 x16 アクティブ 300W
NVIDIA RTX A5500 10,240基 24GB GDDR6 2021-2022年 PCIe 4.0 x16 アクティブ 230W
NVIDIA RTX A4500 7,168基 20GB GDDR6 2021-2022年 PCIe 4.0 x16 アクティブ 200W
NVIDIA RTX A4000 6,144基 16GB GDDR6 ECC 2021年 PCIe 4.0 x16 単一ブロワーファン (外排気) 140W
NVIDIA RTX A2000 3,328基 12GB GDDR6 2021年 PCIe 4.0 x16 アクティブ(小型) 70W

GeForce

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
GeForce RTX 3090 10,496基 24GB GDDR6X 2020年9月 PCIe 4.0 x16 2ファン (内排気) TDP 350W
GeForce RTX 3080 8,704基 10GB/12GB GDDR6X 2020年9月/2022年1月 PCIe 4.0 x16 2ファン (内排気) TDP 320W(12GB版350W)
GeForce RTX 3070 5,888基 8GB GDDR6 2020年10月 PCIe 4.0 x16 2ファン (内排気) TDP 220W
GeForce RTX 3060 3,584基 12GB GDDR6 2021年2月 PCIe 4.0 x16 2ファン (内排気) TDP 170W
GeForce RTX 3050 2,560基 8GB GDDR6 2022年1月 PCIe 4.0 x8 2ファン (内排気) TDP 130W

SM_75 (Turing)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
Quadro RTX 8000 4,608基 48GB GDDR6 2018年末頃 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン (外排気) TDP 295W
Quadro RTX 6000 4,608基 24GB GDDR6 2018年末頃 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン (外排気) TDP 250W
Quadro RTX 5000 3,072基 16GB GDDR6 2019年 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン (外排気) TDP 265W
Quadro RTX 4000 2,304基 8GB GDDR6 2018年末頃 PCIe 3.0 x16 シングルファン(軸流式) TDP 160W
T4 2,560基 16GB GDDR6 2018年 PCIe 3.0 x16 パッシブ (ハーフハイト) 70W

GeForce

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
GeForce RTX 2080 Ti 4,352基 11GB GDDR6 2018年9月 PCIe 3.0 x16 デュアルファン (内排気) TDP 250W
GeForce RTX 2070 2,304基 8GB GDDR6 2018年10月 PCIe 3.0 x16 デュアルファン (内排気) TDP 175W
GeForce GTX 1660 Ti 1,536基 6GB GDDR6 2019年2月 PCIe 3.0 x16 (FEなし、AIBのみ) TDP 120W

SM_70 / SM_72 (Volta)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
Tesla V100 5,120基 16GB/32GB HBM2 2017年 PCIe 3.0 x16 パッシブ (サーバー向け) SXM2 300W, PCIe版 250W
Quadro GV100 5,120基 32GB HBM2 2018年 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) 250W
Titan V 5,120基 12GB HBM2 2017年 PCIe 3.0 x16 ブロワー(外排気) 250W
Xavier NX (SoC) 384基 8GB LPDDR4x 2019-2020年頃 - (SoC) - (組込み向け) 10〜15W (最大15Wモード)

SM_60 / SM_61 / SM_62 (Pascal)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
Tesla P100 3,584基 12GB/16GB HBM2 2016年 PCIe 3.0 x16 パッシブ (サーバー向け) SXM2 300W, PCIe版250W
Quadro GP100 3,584基 16GB HBM2 2017年 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) 235W

GeForce

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
GeForce GTX 1080 2,560基 8GB GDDR5X 2016年5月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 180W
GeForce GTX 1070 1,920基 8GB GDDR5 2016年6月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 150W
GeForce GTX 1060 (6GB) 1,280基 (6GB版) / 1,152基 (3GB) 3GB/6GB GDDR5 2016年7-8月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 120W (6GB版)
GeForce GTX 1050 640基 2GB/3GB GDDR5 2016年10月 PCIe 3.0 x16 (FEなし、AIB各社) 75W〜 TDP 75W前後
GeForce GTX 1030 384基 2GB GDDR5 2017年5月 PCIe 3.0 x4/x8 超小型ファン/ファンレス TDP 30W
GeForce GT 1010 256基 2GB GDDR5 2021-2022年頃 PCIe 3.0 x4? (OEM向け) -
Titan Xp 3,840基 12GB GDDR5X 2017年4月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 250W

SM_50 / SM_52 / SM_53 (Maxwell)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
Tesla M40 3,072基 (GM200) 12GB GDDR5 2015年 PCIe 3.0 x16 パッシブ (サーバー用) 250W
Tesla M60 (Dual) (1GPU)2,048基 x2 合計16GB (8GB x2) 2015年 PCIe 3.0 x16 パッシブ (2GPU基板) 300W
Tesla M4 1,024基 (GM206) 4GB GDDR5 2016年 PCIe 3.0 x8 パッシブ (LowProfile) 50W〜75W (構成により)
Quadro M6000 3,072基 (GM200) 12GB/24GB GDDR5 2015年 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) 250W

GeForce

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
GeForce GTX 980 Ti 2,816基 6GB GDDR5 2015年6月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 250W
GeForce GTX Titan X (初代Maxwell) 3,072基 12GB GDDR5 2015年3月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 250W
GeForce GTX 980 2,048基 4GB GDDR5 2014年9月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 165W
GeForce GTX 970 1,664基 4GB GDDR5(3.5+0.5GB) 2014年9月 PCIe 3.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 145W

SM_35 / SM_37 (Kepler)

データセンター/プロ向け

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
Tesla K40 2,880基 (GK110B) 12GB GDDR5 2013年 PCIe 3.0 x16 パッシブ (サーバー向け) TDP 235W
Tesla K80 (1GPUあたり)2,496基 x2 (GK210) 合計24GB(12GB x2) GDDR5 2014年 PCIe 3.0 x16 パッシブ (デュアルGPU基板) 300W

SM_20 (Fermi)

GeForce

製品名 CUDAコア数 VRAM 発売年 PCIeバージョン 冷却方式 消費電力(最大/TDP)
GTX 480 (GF100) 480基 1.5GB GDDR5 2010年 PCIe 2.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 250W
GTX 460 (GF104) 336基 768MB/1GB 2010年 PCIe 2.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 150W〜160W
GTX 580 (GF110) 512基 1.5GB 2011年 PCIe 2.0 x16 ブロワーファン(外排気) TDP 244W
GT 630 (Fermi版) 96基 (GF108) 1-2GB 2012年 PCIe 2.0 x16 小型/ファンレスなど TDP 65W前後 (OEM向け)

Read more

Startup JAPAN 2025 に出展いたしました

Startup JAPAN 2025 に出展いたしました

こんにちは! 2025年5月8日(木)-5月9日(金)に東京ビッグサイトで開催された Startup JAPAN 2025 に出展いたしましたので、簡単にレポートいたします😊 開催概要 出展概要 今回は当社が開発するアバター動画生成AI「MotionVox™」を中心に出展させていただきました! 展示会について簡単にふりかえってみたいとおもいます 当社ブース 当社ブースはこんなかんじです。 今回は、ブースというか、このイーゼルのような雰囲気の木枠にポスターをくっつけるというスタイルでの展示方式でした。 こういう方式ははじめてなので斬新でした。おそらくこの方式で相当なコストダウンを図れておりスタートアップにはうれしいですね。セットアップも数分で終わりました。 会場 今回の会場はビッグサイトの南ホールでした。南ホールは、ビッグサイト入口からすぐそこなので駅から会場までたいして歩かず、疲れずに行くことができアクセスがとても良いです。 ホールは広めですが、ところせましと400社の出展会社がひしめきあっておりスタートアップの勢いのある会場となっており

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
GPUサービスで「Segmentation Fault 」に出会ったら~分析から解決までの実践アプローチ~

GPUサービスで「Segmentation Fault 」に出会ったら~分析から解決までの実践アプローチ~

こんにちは! 今日は仮想環境+GPUなサービスにおける「Segmentation Fault」について、分析と対処法について書いてみたいと思います。 Segmentation Faultの本質と特徴 Segmentation Faultは、プログラムが保護されたメモリ領域にアクセスしようとした際にOSが発生させる例外です。 今回は複数のGPUサービス(つまりGPUを使うプロセス)が動作していて、そのうちの1つを再起動したときに発生しました。 毎回発生するわけではありません。むしろ数百回の起動に1回程度ですが、1回でも発生すると絶望的な結果につながります。というのも、1つのGPUサービスの停止が SPOF となってサービス全体に影響が発生します。かつ、1回でも「Segmentation Fault」が発生してしまうと、その原因となったプロセスが二度と起動しなくなる、というやっかいな現象でした。 このように「普段は正常に動作しているのに突然動かなくなる」というのがデバッグを非常に難しくします。 とくにGPU+仮想化の組み合わせで従来のC++アプリよりも発生確率がぐっとあがる印象

By Qualiteg プロダクト開発部
シェルスクリプトからcondaコマンドを活用したいとき

シェルスクリプトからcondaコマンドを活用したいとき

こんにちは! 今日はみんな大好きcondaコマンドについてです。 condaコマンドで仮想環境に入って、何らかの処理をして、戻ってくる ようなシェルスクリプト、バッチタスクをやるときのTipsです。 AI開発において、Anacondaとその中核であるcondaパッケージマネージャーはとっても重宝します。 しかし、シェルスクリプトから自動的にcondaを利用しようとすると、意外なハードルがあります。 本記事では、シェルスクリプトからcondaコマンドを正しく呼び出す方法について解説します。 condaと非対話モードの課題 AnacondaがインストールされているLinux環境において、condaコマンドは通常、.bashrcや.bash_profileなどの設定ファイルによって初期化されます。 なんとなくシェルをつかっていると、このcondaコマンドの初期化を忘れてしまいますが、これらの設定は多くの場合シェルの「対話モード」でのみ有効になるように設計されています。 ゆえにシェルスクリプトのような非対話モードでは、condaコマンドが正しく機能してくれません 例えば、.b

By Qualiteg プロダクト開発部
Node.jsで大容量ファイルを扱う:AIモデルのような大きなデータ保存はストリーム処理使いましょう

Node.jsで大容量ファイルを扱う:AIモデルのような大きなデータ保存はストリーム処理使いましょう

こんにちは!今日はAIシステムのフロントサーバーとしてもよく使用するNode.jsについてのお話です。 AIモデルの普及に伴い、大容量のデータファイルを扱う機会が急増しています。LLMなどのモデルファイルやトレーニングデータセットは数GB、場合によっては数十、数百GBにも達することがあります。 一方、Node.jsはWebアプリケーションのフロントサーバーとして広く採用されており、データマネジメントやPythonで書かれたAIバックエンドとの橋渡し役としてもかなりお役立ちな存在です。 本記事では、Node.js v20LTSで5GB程度のファイルを処理しようとして遭遇した問題と、その解決方法について解説します。 Node.jsのバッファサイズ制限の変遷 Node.jsのバッファサイズ制限は、バージョンによって大きく変化してきました Node.jsバージョン サポート終了日 バッファサイズ上限 備考 Node.js 0.12.x 2016年12月31日 ~1GB 初期のバッファサイズ制限(smalloc.kMaxLength使用) Node.js 4.

By Qualiteg プロダクト開発部