Intel Arc Pro B70
vs
NVIDIA GeForce RTX 3090

vs
Intel Arc Pro B70 vs NVIDIA GeForce RTX 3090 グラフィックカード比較

GPU比較結果

Intel Arc Pro B70 vs NVIDIA GeForce RTX 3090: 32GBとECC対CUDAと高性能

Intel Arc Pro B70は32GBのメモリ、ECCサポート、230Wの電力消費を提供します。GeForce RTX 3090は24GBに制限され、約350Wを必要としますが、FP32ではかなり速く、広いメモリバスを持ち、成熟したCUDAエコシステムに依存しています。

したがって、新しいIntelのプロフェッショナルカードは古いNVIDIAフラッグシップの自動的な代替にはなりません。Arc Pro B70は、ビデオメモリの量、信頼性、効率が重要な場合に興味深いです。RTX 3090は、レンダリング、ゲーム、そしてすでにNVIDIA向けに最適化されたほとんどの計算アプリケーションでは、依然として強力です。

主な違い

特徴 Intel Arc Pro B70 NVIDIA GeForce RTX 3090
アーキテクチャ Xe2 Battlemage Ampere
ビデオメモリ 32GB GDDR6 24GB GDDR6X
ECC サポートあり なし
メモリ帯域幅 608 GB/s 936 GB/s
FP32性能 約22.9 TFLOPS 約35.6 TFLOPS
電力消費 230W 350W
インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16
AV1エンコーディング はい いいえ
主な用途 ワークステーション、AI、CAD ゲーム、CUDA、レンダリング

計算ブロックの数を直接比較することはできません:IntelとNVIDIAは異なるアーキテクチャとカウント原則を使用しています。実際にはメモリの量、帯域幅、ドライバの質、特定のソフトウェアのサポートが重要です。

RTX 3090はFP32で顕著に速い

ピークのFP32性能では、RTX 3090はArc Pro B70を約55%上回ります。NVIDIAのメモリ帯域幅も1.5倍以上高く、936GB/s対608GB/sです。

この利点は、CUDA、OptiX、および高速メモリを効果的に利用できるタスクで特に顕著です:

  • GPUレンダリング;
  • 科学計算;
  • 大規模データセットの処理;
  • CUDAを通じたモデルのトレーニングと推論;
  • NVIDIA向け最適化アプリケーション。

Blender、OctaneRender、および他の人気のGPUレンダラーでは、RTX 3090はより予測可能なアクセラレーターであり続けます。ここでのカードの年齢は二次的な問題です:成熟したソフトウェア環境が新しいアーキテクチャよりも重要なことがよくあります。

32GBのメモリ - Arc Pro B70の主要な利点

Arc Pro B70は8GB多くのビデオメモリを獲得しました。この違いは、モデル、シーン、またはエンジニアリングプロジェクトが24GBに収まらない場合に決定的になります。

追加の容量は以下に有益です:

  • 大規模な言語モデル;
  • 複雑なCADプロジェクト;
  • 詳細なジオメトリを持つ重いシーン;
  • 高解像度テクスチャ;
  • 複数のモデルを同時に扱う。

タスクがRTX 3090の制限を超えると、計算能力の利点は意味を失います。データの一部をシステムメモリにオフロードする、モデルを縮小する、またはシーンのクオリティを下げる必要があります。

B70はECCもサポートしています。ゲームでは重要ではありませんが、長時間の計算ではエラーチェックが信頼性を高めます。RTX 3090はコンシューマーカードであり、完全なECCサポートは提供していません。

電力消費と冷却

Arc Pro B70は230Wを想定しており、RTX 3090は約350Wです。120Wの違いは冷却を簡素化し、電源ユニットへの要求を低下させ、Intelの密なワークステーションにとって便利にします。

複数のアクセラレーターを搭載した構成では、差がさらに顕著になります。3つのArc Pro B70は約690Wを消費します - これは、合計700Wの2つのRTX 3090とほぼ同じです。この場合、Intelのシステムは48GBのNVIDIAに対して96GBのビデオメモリを持っています。

RTX 3090は広いケースと強力な冷却を必要とします。中古市場では、リスクが追加されます:多くのユニットは高負荷で数年間動作していた可能性があります。

人工知能:メモリ対エコシステム

INT8のピーク性能は、AIの速度を完全に理解するものではありません。結果はモデルの形式、計算の精度、フレームワーク、利用可能な最適化、個別の演算子のサポートによって異なります。

Arc Pro B70はOpenVINO、oneAPI、Intel Extension for PyTorchに焦点を当てています。これにより、24GBのメモリでは不足するモデルやローカル推論に特に興味深いです。

RTX 3090はCUDAによって利益を得ています。大多数の人気のある機械学習ツールはまずNVIDIA向けに最適化されるため、設定は通常より簡単で、パフォーマンスは予測可能です。

実際の選択は次のようになります:

  • RTX 3090は既存のCUDAプロジェクトに最適;
  • Arc Pro B70は24GB以上のVRAMを必要とするモデルに有利;
  • B70はECCと電力消費が重要な場合、長時間の推論で強力;
  • RTX 3090は、プログラムがIntelに対する成熟したバックエンドを持たない場合に好ましい。

レンダリングとプロフェッショナルソフトウェア

RTX 3090は、CUDA、OptiX、高いFP32性能、および迅速なGDDR6Xメモリのおかげでレンダリングで強力です。ほとんどの人気のエンジンでは高速で、設定を試行する必要が少ないです。

Arc Pro B70のプロフェッショナルステータス自体は利点を保証しません。それは、Intelのドライバが認証され、ソフトウェア自体がArc向けに適切に最適化されたアプリケーションでのみ重要です。

B70は、エンジニアリングパッケージ、ワークステーション、および32GB、ECC、または比較的経済的なアクセラレーターが必要なプロジェクトには意味があります。最大速度のレンダリングには、RTX 3090が依然として好まれます。

ゲームとビデオ処理

ゲームでは、RTX 3090の優位性は明らかです。GeForceのフラッグシップとして設計され、DLSSをサポートし、より成熟したゲームドライバを備えています。Arc Pro B70はゲームを実行できますが、主な専門分野ではありません。

ビデオ処理では、Intelのカードはより機能的です。AV1、HEVC、H.264およびVP9のハードウェアエンコーディングとデコーディングをサポートしています。RTX 3090はAV1のデコーディングが可能ですが、ハードウェアAV1エンコーダは搭載していません。

最新のビデオのトランスコーディング、ストリーミング、およびエクスポートにおいて、Arc Pro B70はより適切なメディアブロックを提供します。

どれを選ぶか

Intel Arc Pro B70は以下の要件に適しています:

  • 32GBのビデオメモリ;
  • ECCサポート;
  • AV1のハードウェアエンコーディング;
  • 適度な電力消費;
  • OpenVINOまたはoneAPIでの作業;
  • 複数のアクセラレーターを持つシステム。

GeForce RTX 3090は以下が重要な場合に好ましい:

  • CUDAとOptiX;
  • 高いFP32性能;
  • 高速メモリ;
  • Blenderと人気のあるGPUレンダラー;
  • ゲーム;
  • 既存のソフトウェアとの広い互換性。

結論

GeForce RTX 3090はレンダリング、ゲーム、そしてほとんどのCUDAアプリケーションにおいて依然として速いです。その強みは、高い計算力、メモリ帯域幅、成熟したソフトウェアエコシステムにあります。

Intel Arc Pro B70は異なるニーズに応えます。32GBのメモリ、ECC、AV1エンコーディング、そして120W低い電力消費を提供します。これは、大規模なモデル、エンジニアリングプロジェクト、長時間の推論、複数のカードシステムにとって実用的です。

選択は、スピードとメモリの量だけではなく、使用されるソフトウェアがIntelをどれだけうまくサポートしているかが重要です。CUDA、OptiX、ゲームにはRTX 3090がより合理的です。24GBを超えるタスクやECCと効率が重要な場合、Arc Pro B70はより説得力があります。

利点

  • より高い ブーストクロック: 2800 MHz (2800 MHz vs 1695MHz)
  • より大きな メモリサイズ: 32GB (32GB vs 24GB)
  • もっと新しい 発売日: March 2026 (March 2026 vs September 2020)
  • より高い 帯域幅: 936.2 GB/s (608.0GB/s vs 936.2 GB/s)
  • もっと シェーディングユニット: 10496 (4096 vs 10496)

基本

Intel
レーベル名
NVIDIA
March 2026
発売日
September 2020
Desktop
プラットホーム
Desktop
Arc Pro B70
モデル名
GeForce RTX 3090
Battlemage
世代
GeForce 30
2280 MHz
ベースクロック
1395MHz
2800 MHz
ブーストクロック
1695MHz
PCIe 5.0 x16
バスインターフェース
PCIe 4.0 x16
Unknown
トランジスタ
28,300 million
32
RTコア
82
-
テンソルコア
?
テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS(Deep Learning Super Sampling)とAI Denoiserのノイズリダクションです。
328
256
TMU
?
テクスチャマッピングユニット(TMUs)は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。
328
TSMC
ファウンドリ
Samsung
5 nm
プロセスサイズ
8 nm
Xe2-HPG
アーキテクチャ
Ampere

メモリ仕様

32GB
メモリサイズ
24GB
GDDR6
メモリタイプ
GDDR6X
256bit
メモリバス
?
メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
384bit
2375 MHz
メモリクロック
1219MHz
608.0GB/s
帯域幅
?
メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
936.2 GB/s

ディスプレイとメディア

1x HDMI 2.1a
3x DisplayPort 2.1
出力
1x HDMI 2.1
3x DisplayPort 1.4a

理論上の性能

358.4 GPixel/s
ピクセルレート
?
ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s(百万ピクセル/秒)またはGPixels/s(十億ピクセル/秒)で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。
189.8 GPixel/s
716.8 GTexel/s
テクスチャレート
?
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素(テクセル)の数を指します。
556.0 GTexel/s
45.88 TFLOPS
FP16 (半精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
35.58 TFLOPS
2.867 TFLOPS
FP64 (倍精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
556.0 GFLOPS
23.399 TFLOPS
FP32 (浮動小数点)
?
GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
34.868 TFLOPS

その他

-
SM数
?
ストリーミングプロセッサ(SP)は他のリソースとともに、ストリーミングマルチプロセッサ(SM)を形成し、これはGPUの主要コアとも呼ばれます。これらの追加リソースには、ワープスケジューラ、レジスタ、共有メモリなどのコンポーネントが含まれます。SMは、レジスタや共有メモリが希少なリソースであるGPUの中心部と考えることができます。
82
4096
シェーディングユニット
?
最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ(SP)で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
10496
-
L1キャッシュ
128 KB (per SM)
16 MB
L2キャッシュ
6MB
230W
TDP
350W
1.4
Vulkanのバージョン
?
Vulkanは、Khronos Groupによるクロスプラットフォームのグラフィックスおよび計算APIで、高性能と低CPU負荷を提供します。開発者がGPUを直接制御し、レンダリングのオーバーヘッドを減らし、マルチスレッドとマルチコアプロセッサをサポートします。
1.3
3.0
OpenCLのバージョン
3.0
4.6
OpenGL
4.6
-
CUDA
8.6
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 Ultimate (12_2)
1x 8-pin
電源コネクタ
1x 12-pin
128
ROP
?
ラスタオペレーションパイプライン(ROPs)は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング(AA)、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
112
6.6
シェーダモデル
6.6
550 W
推奨PSU
750W

ベンチマーク

FP32 (浮動小数点) / TFLOPS
Arc Pro B70
23.399
GeForce RTX 3090
34.868 +49%
Blender
Arc Pro B70
2503.28
GeForce RTX 3090
5266.54 +110%