NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada世代: プロフェッショナルとゲーマーのためのコンパクトなパワー

2025年4月


1. アーキテクチャと主な特徴: ミニチュア版Ada Lovelace

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada世代のグラフィックスカードは、Ada Lovelaceアーキテクチャをベースにしており、Ampereの進化版です。チップは4nm TSMCプロセスで製造されており、トランジスタの高密度化とエネルギー効率の向上を実現しています。

主な特徴:

- DLSS 3.5による改善されたAIアップスケーリングとフレーム生成。技術は、普遍的なアルゴリズムのおかげで古いゲームでも機能します。

- 第3世代RTコアによるレイトレーシング: RTX 3000に比べて50%速い。

- FP8を持つテンソルコアで機械学習タスクを加速。

- ストリーマーや編集者には必須のビデオエンコーディング/デコーディング用AV1サポート。

コンパクトなフォームファクター(SFF - Small Form Factor)にもかかわらず、カードはNVIDIA Reflexなどの「大きな」モデルの重要な機能をすべて保持しています。


2. メモリ: マルチタスキングのための速度と容量

RTX 4000 SFFは、16GB GDDR6Xメモリを256ビットバスで搭載し、768GB/sの帯域幅を持っています。これは前世代のRTX 4000よりも20%の向上です。

これは性能にどのように影響しますか?

- 4Kゲームでは、メモリの容量がUltraテクスチャのカクつきを回避します。

- プロフェッショナル向け: Blenderでの複雑な3Dシーンのレンダリングがバッファのオーバーロードなしに可能です。

- NVLinkはありませんが、SFFデバイスではコンパクト性に焦点を当てているため、これが正当化されます。


3. ゲームでの性能: 妥協のない4K体験

カードは1440pと4Kの解像度に最適化されています。FPSの例(DLSS 3.5を品質モードで使用):

- Cyberpunk 2077: Phantom Liberty (RT Ultra): 68 FPS (4K)。

- Starfield: Odyssey (レイトレーシングありのモディファイ): 75 FPS (1440p)。

- Apex Legends (RTなし): 144 FPS (4K)。

レイトレーシングはFPSを25-30%低下させますが、DLSS 3.5が損失を補います。SFF構成でも効率的な冷却のおかげでRTの使用は正当化されます。


4. プロフェッショナルなタスク: ゲームだけではない

- ビデオ編集: DaVinci Resolveでの8KレンダリングがRTX A4500と比べて30%速い。

- 3Dモデリング: Autodesk MayaにおいてCUDAコアが前世代よりも40%早いレンダリングを実現。

- 科学計算: CUDA 12.5OpenCL 3.0のサポートにより、MATLABやANSYSでのシミュレーションに適しています。

アドバイス: ワークステーションにはNVIDIA Studioドライバを選ぶべきです - プロフェッショナルソフトウェアに最適化されています。


5. 消費電力と熱発生: 静かなコンパクトな獣

- TDP: 150W - 「フルサイズ」のRTX 4070 (220W) よりも低い。

- 冷却: 2スロット冷却ファンが搭載されています。負荷がかかっても騒音は32dBを超えません。

ケースに関する推奨:

- サイドパネルに通気口のあるITXフォーマットのミニPC。

- 理想的なオプション: Fractal Design Terra, Cooler Master NR200


6. 競合他社との比較: 誰がリーダーか?

- AMD Radeon Pro W7600SFF: 12GB GDDR6、レイトレーシング性能は劣るが、価格は安い ($899)。

- Intel Arc A770S: 16GB GDDR6、優れた価格 ($699) だが、プロフェッショナルアプリケーションのサポートは弱い。

RTX 4000 SFFはゲームとプロフェッショナルのパフォーマンスのバランスが優れているが、価格は高い — $1299


7. 実用的なアドバイス: 正しくシステムを構築する

- 電源ユニット: 最低500W (650Wの余裕を推奨)。

- 互換性: PCIe 5.0だが、4.0でも最小限の損失で動作します。

- ドライバ: ハイブリッドタスク(ゲーム + 作業)には、設定を手動で選択できるGame Ready Driverを使用してください。


8. 長所と短所

長所:

- 4Kパフォーマンスを損なうことなくコンパクト性。

- 現在のNVIDIA技術すべてのサポート。

- 負荷時でも静かな動作。

短所:

- 高価格 ($1299)。

- スケーリング用のNVLinkなし。


9. 最終的な結論: このカードは誰のためのものか?

RTX 4000 SFF Ada世代は、以下のための理想的な選択です:

- プロフェッショナル: モバイルワークステーションを必要とする人々 (編集、3D)。

- ゲーマー: コンパクトなケースで4Kに妥協せずにPCを組み立てる人々。

- SFF愛好者: パワーとデザインのバランスを重視する人々。

予算が限られている場合は、AMDやIntelを考慮することもできますが、小型フォームファクターでの最高のパフォーマンスを求めるなら、NVIDIAの代替品はまだありません。


価格は2025年4月時点のものです。NVIDIAの公式パートナーに在庫を確認してください。

基本

レーベル名
NVIDIA
プラットホーム
Professional
発売日
March 2023
モデル名
RTX 4000 SFF Ada Generation
世代
Quadro Ada
ベースクロック
720MHz
ブーストクロック
1560MHz
バスインターフェース
PCIe 4.0 x16
トランジスタ
35,800 million
RTコア
48
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。
192
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。
192
ファウンドリ
TSMC
プロセスサイズ
5 nm
アーキテクチャ
Ada Lovelace

メモリ仕様

メモリサイズ
20GB
メモリタイプ
GDDR6
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。
160bit
メモリクロック
1750MHz
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。
280.0 GB/s

理論上の性能

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。
124.8 GPixel/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。
299.5 GTexel/s
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。
19.17 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。
299.5 GFLOPS
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。
18.787 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。
48
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。
6144
L1キャッシュ
128 KB (per SM)
L2キャッシュ
48MB
TDP
70W
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
OpenCLのバージョン
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
8.9
電源コネクタ
None
シェーダモデル
6.7
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。
80
推奨PSU
250W

ベンチマーク

FP32 (浮動小数点)
スコア
18.787 TFLOPS
Blender
スコア
4561
Vulkan
スコア
105965
OpenCL
スコア
122596

他のGPUとの比較

FP32 (浮動小数点) / TFLOPS
20.686 +10.1%
19.512 +3.9%
16.922 -9.9%
16.023 -14.7%
Blender
15026.3 +229.5%
2020.49 -55.7%
1064 -76.7%
Vulkan
382809 +261.3%
140875 +32.9%
61331 -42.1%
34688 -67.3%
OpenCL
385013 +214.1%
167342 +36.5%
74179 -39.5%
56310 -54.1%