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2025年版 NVIDIA GPU まとめ

Qualiteg プロダクト開発部

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2025年版 NVIDIA GPU まとめ
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最新のGPU一覧をまとめました

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SM_120 (Balckwell)

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) -
GeForce RTX 5070 -基 12GB GDDR7 2025年 PCIe Gen5 2スロット (内排気) -
GeForce RTX 5060 -基 8GB/16GB GDDR7 2025年 PCIe Gen5 2スロット (内排気) -

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 -

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)
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こんにちは！ 前回の記事では、AI時代のデータ漏洩防止における技術的な基礎として、HTTPSインターセプトの仕組みと限界について詳しく解説しました。プロキシサーバーによるSSL/TLS通信の復号化、中間CA証明書の運用、そして証明書ピンニングという技術的制約まで、企業がWeb通信を監視する際の技術的な現実を明らかにしました。 しかし、これらのプロキシ技術は、実は既存のDLP製品でも広く採用されている一般的な手法です。メール監視、ファイル転送の制御、Webアクセスの監査など、従来型のデータ漏洩防止においても、HTTPSインターセプトは中核的な役割を果たしてきました。 では、なぜAI時代において新たにDLPを考え直す必要があるのでしょうか。 前回にひきつづき、従来型DLPでは対応できないAI固有の課題と、AI-DLPとして新たに考慮すべき要素に焦点を当て、より本質的な議論を展開していきます。 1. AI時代が要求する新たなDLP要件 従来のDLP製品は、クレジットカード番号や社会保障番号といった定型的なパターンの検出において優れた実績を持っています。これらの技術は今後も重要な

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Claude Fable 5はこれからどうなる？ 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

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こんにちは！ 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

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モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

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こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER（固有表現抽出）のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII（個人特定情報や要配慮情報）を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision（適合率）が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン（分野）ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに（そのドメインに適応させるための）追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部