AMD Radeon RX 9070 GRE: 12GBがゲームとローカルAIを制限する

AMD Radeon RX 9070 GREはRX 9060 XTとRX 9070の中間に位置していますが、単なる「ミドル」モデルとは呼びにくいです。計算能力に関してはRX 9070に近く、消費電力も同じですが、主な削減はメモリに集中しています。12GBのGDDR6と192ビットバスが搭載されており、16GBと256ビットの代わりになります。

ゲームでは、この妥協は4Kでより顕著に現れ、1440pでは比較的影響が少ないです。ローカルAIでは、この制限がすぐに感じられます。ビデオメモリの容量は、速度だけでなく、モデル全体を読み込む能力にも影響を与えるためです。そのため、RX 9070 GREの魅力は、主に通常のRX 9070に対しての価格に左右されます。

薄型のRX 9070ではなく、強化されたRX 9060 XTでもない

Radeon RX 9070 GREは48の計算ブロック、3072のストリームプロセッサ、48のレイトレーシング加速器、96のAI加速器を搭載しています。ゲームクロックは2220MHzで、ブーストは2790MHzに達します。ピークFP32性能は34.3テラフロップスとされています。

比較のために、RX 9070は56の計算ブロックと3584のストリームプロセッサを有しています。FP32のピーク性能は36.1テラフロップスに達します。理論的な性能の差は小さく見えますが、GREは無効化されたブロックを高いクロックで部分的に補っています。

しかし、高いブーストは欠けている実行ブロックを補うものではありません。重いゲームシーン、レイトレーシング、長時間の計算負荷に対して、通常のRX 9070は優位性を保つでしょう。

RX 9070 GREのラインナップにおける位置

GPUのサイズに関しては、RX 9070 GREはRX 9070にかなり近いですが、メモリ構成は奇妙です。下位モデルのRX 9060 XT 16GBの方が大きなVRAMを持っていますが、計算能力では明らかに劣ります。

メモリが主要な妥協点となった

RX 9070 GREは18Gbpsの速度で12GBのGDDR6メモリを搭載しています。メモリは192ビットのバスを介して接続され、432GB/sの帯域幅を提供します。インフィニティキャッシュの容量は48MBです。

RX 9070には20Gbpsの速度の16GB GDDR6、256ビットのバス、64MBのインフィニティキャッシュが搭載されています。帯域幅は640GB/sに達し、GREの約50%増加しています。

1440pでは、12GBはまだカードを問題のある購入にはしません。ほとんどのゲームはこの容量に収まりますし、高い計算性能は最大またはそれに近い設定を使用することを可能にします。

ただし、このクラスのグラフィックカードには余裕がありません。重いテクスチャ、改造、レイトレーシング、4Kへの移行がVRAMの消費を急速に増加させます。メモリが不足すると、強力なGPUの利点が部分的にシステムメモリからの読み込みや、個々の設定を低下させる必要によって失われます。

1440p用の高速グラフィックカード

RX 9070 GREの主な解像度は2560 × 1440です。AMDが公開したテストセットでは、このカードは最新のゲームで高いまたは最大の設定で82から144フレーム毎秒を示しています。これらはAMD自身による結果であり、基準として提供されるもので、独立したテストの代替にはなりません。

120-165Hzのモニターでは、多くのプロジェクトで十分な性能があります。特に重いレイトレーシングモードでは、スケーリングや各パラメータの低下が必要になりますが、通常のラスタライズではRX 9070 GREは自信をもってパフォーマンスを発揮します。

4Kでは、カードは受け入れ可能なフレームレートを提供でき、特にFSRを使用すれば問題ありません。しかし、ここで12GBと192ビットバスはRX 9070との差を大きくします。偶発的に4Kで遊ぶにはGREは適していますが、常時使用する4Kカードとしては上位モデルがはるかに説得力があります。

FSR、レイトレーシング、メディアエンジン

RX 9070 GREは、FSR Redstone、フレーム生成、Radeon Anti-Lag、Radeon Super Resolution、HYPR-RXを含むRDNA 4世代の技術をサポートしています。また、AV1、H.264、H.265をハードウェアでエンコードおよびデコードすることも可能です。

RDNA 4のレイトレーシング加速器は、前世代のRadeonブロックよりも性能が向上していますが、最も重いRTモードは依然として大きな負荷です。FSRはここでは単なる快適さを提供するものではなく、高いフレームレートを維持するための実践的な方法として機能します。

消費電力はRX 9070から継承

RX 9070 GREの典型的な消費電力は220Wで、これはRX 9070に対して AMDが示しているものと一致します。電源には二つの8ピンコネクタが必要で、推奨電源は650Wです。

GREはコストを節約できますが、電力を節約するわけではありません。カードは正常な通気性能と効果的な冷却システムを必要とします。そのため、最も大きなパートナー版に対して過剰に支払うことは常に理にかなっているわけではなく、高価なRX 9070 GREはより強力なRX 9070の価格に直結することがあります。

オーバークロックも主要な欠点を解決するわけではありません。コアの追加メガヘルツは12GBを16GBに変えず、192ビットバスを256ビットに変えません。

RX 9070 GREのローカルAIと機械学習における役割

RX 9070 GREには第二世代の96のAI加速器があり、低精度の行列演算をサポートしています。しかし、TOPSの数値だけでは実際の性能を示すものではありません。結果は特定のモデル、使用されるフレームワーク、データ型、プログラムの最適化の質によって異なります。

はるかに重要なのは、RX 9070 GREが公式にROCmプラットフォームでサポートされていることです。LinuxではRadeon用にPyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX Runtime、さらにはLLMや生成モデルを実行するためのツールが利用可能です。RX 9070 GREは最新の互換性のあるハードウェアマトリックスに含まれています。

実際には、カードは次のようなタスクで使用できます：

• Stable DiffusionやComfyUIでの画像生成；
• 量子化されたローカル言語モデルの実行；
• PyTorchやONNXのモデルの推論；
• コンピュータビジョンや画像処理；
• 小規模モデルの訓練とLoRA調整；
• 独自のHIPアプリケーションでの実験。

推論やローカルAIに関する導入では、必要な機能が十分にあります。モデルやワークフローの成長とともに問題が発生します。VRAMの一部は重み、コンテキスト、中間テンソル、アプリケーション自体が占有します。画像生成器では、高解像度、バッチ処理、ControlNet、その他の拡張機能がメモリ消費を追加的に増加させます。

したがって、12GBは単なる将来の小さな余裕ではありません。16GBのRX 9070に収まるいくつかのタスクは、GREでより攻撃的な量子化、縮小されたコンテキスト、低い解像度、またはデータをシステムメモリに部分的にロードする必要があります。最後のオプションは、より大きなモデルを実行できますが、通常、速度を低下させます。

大規模なニューラルネットワークを完全に訓練するためにRX 9070 GREは設計されていません。その長所は、ローカル推論、コンテンツ生成、学習プロジェクト、小さな実験です。

Windowsはすでにサポートされていますが、Linuxの方が広範です

Windowsでの状況は改善されました。RX 9070 GREは公式にROCm Runtime、HIP SDK、ROCm Debuggerをサポートしており、プラットフォームの最新バージョンではWindows用のRadeon向けにPyTorchが提供されています。

しかし、二つのシステムにおけるソフトウェアサポートはまだ一致していません。WindowsではPyTorchが公式にサポートされているのに対し、LinuxはさらにTensorFlow、JAX、ONNX Runtimeを提供し、トレーニングや推論用のツールセットがより成熟しています。一部の数学ライブラリROCｍはLinuxでのみ利用可能です。

ローカルでの完成されたモデルの実行においては、Windowsはすでに実用的な選択と見なせます。異なるフレームワークでの開発、訓練、実験には、Linuxの方がより柔軟な環境です。

特定のプロフェッショナルプログラム用のRadeonを購入する前に、必ずその要件を確認する必要があります。ROCmのサポートは、基本的にCUDA用に作成されたアプリが設定や代替バックエンドなしに動作することを保証するものではありません。

なぜRX 9070がAIにとって好ましいか

ゲームでは、追加の4GBは大きな差が見られないかもしれません。しかし、機械学習では、タスクを実行する能力自体に影響を与えます。

RX 9070は以下の利点を提供します：

• ローカルLLMのための重みとコンテキストのためのより多くのスペース；
• レイヤのメモリへの読み込み依存が少ない；
• 高解像度での作業における自由度が増す；
• ComfyUIでのより複雑なチェーンの使用が可能；
• 学習やLoRA調整のための追加の余裕；
• より高いメモリ帯域幅。

同じ消費電力で、RX 9070はより強力なGPUだけでなく、メモリサブシステムでもかなり優れています。したがって、ゲームとAIの両方に対応可能なハイブリッドPCには、上位カードへの追加費用がより理にかなっています。

いつRX 9070 GREを購入する意味があるか

Radeon RX 9070 GREは以下の場合に正当化されます：

• RX 9070よりもかなり安い；
• 主な解像度が1440pのままである；
• 4Kは時々しか使用しない；
• ローカルAIが推論と中程度のモデルに限定される；
• 必要なアプリケーションが公式にROCmを通じて動作する；
• コスト節約がVRAMの追加余裕より重要である。

価格差が小さい場合、これらの主張は弱まります。RX 9070は、同じ220Wの消費電力を示しながら、より多くの計算ブロック、16GBのメモリ、256ビットのバスを提供します。

価格が全てを決める

Radeon RX 9070 GREのグローバル販売は2026年6月2日に549ドルの推奨価格で開始されました。これは通常のRX 9070の発売時の価格に等しいですが、異なる期間に設定された推奨価格を直接比較することはできません。

それでも、GREのポジショニングは議論の余地があります。GPU、メモリ容量、帯域幅の面でRX 9070に劣りますが、電力を節約するわけではありません。そのため、上位モデルに対する大幅な割引がある場合を除いて、購入の意味が薄くなります。

結論

AMD Radeon RX 9070 GREは1440p向けの強力なグラフィックカードであり、計算性能においてRX 9060 XTを大きく上回り、最新のROCmスタックもサポートしています。

弱点はGPUそのものではなく、12GBのメモリと192ビットバスです。ゲームではこれが主に4Kや将来のプロジェクトへの余裕を制限します。ローカルAIにおいては、その影響が今すでに現れています。VRAMの容量が小さいため、モデルの選択肢が狭まり、重いワークフローが複雑になります。

大幅な割引があれば、RX 9070 GREは強力なゲームカードおよびローカルAI用のプラットフォームとして魅力的です。RX 9070との価格差が小さい場合、16GBのために追加費用を支払う方が理にかなっています。追加のメモリは長期的なゲームシステムおよび作業タスクのどちらにおいてもより有用です。