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【速報】NVIDIA® GeForce RTX™ 5090ベンチマーク

2025.03.11　ベンチマークレポート

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GeForce RTX™ 5090ベンチマーク

NVIDIA® GeForce RTX™ 5090(以下5090)を早速ベンチマークを実施する機会がございましたので、以下の通りレポートいたします。
比較として、同じ環境にて、GeForce RTX™ 4090(以下4090)もベンチマークを行っております。

 

[総評]
TensorFlowの学習では、4090と比較して、5090は約1.4倍性能向上していることがわかりました。

また、4090のベンチマークでは、実行可能な最大バッチサイズが384だったのに対して、5090では、512でも実行可能となっております。4090に対して、搭載されているメモリ容量が増えて(24GB⇒32GB)となっていることが、影響しているとわかる結果となりました。

ただし、消費電力は125W増加しており、推奨電源も1000Wとなっております。
既存環境でご利用される場合はご注意下さい。

 

[NVIDIA® GeForce RTX™ 5090／4090仕様]

	NVIDIA® GeForce RTX™ 5090	NVIDIA® GeForce RTX™ 4090
アーキテクチャ	Blackwell	Ada Lovelace
メモリー	32GB GDDR7	24GB GDDR6X
CUDAコア	21760	16384
Tensorコア	第5世代	第4世代
TDP	575W	450W

 

■TensorFlow 学習ベンチマーク（ResNet50）
　ベンチマーク環境

	バージョン
OS	Ubuntu24.04.1 LTS
NVIDIA Driver	570.86.16
CUDA	12.8
TensorFlow	2.17.0
Dockerコンテナ	TensorFlow:25.01-tf2-py3

 

ResNet50 FP16 Batch 384　※画像をクリックすると拡大します。

RTX4090: 1682
RTX5090: 2392.6(4090と比較して約1.4倍の向上)

 

ResNet50 FP16 Batch 384　※画像をクリックすると拡大します。

RTX4090: 744.7
RTX5090: 1132.2(4090と比較して約1.52倍の向上)

 

[まとめ]
ECCなどの機能を有しておりませんが、コストを抑えて演算に利用いただけます。
本レポートでご紹介しましたNVIDIA® GeForce RTX™ 5090を搭載したワークステーションは、検証でき次第順次公開しますのでどうぞご期待ください。