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NVIDIA RTX 5080 vs AMD 7900 XTX

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既存のPCのアップグレードや新しいPCの構築を検討している場合、RTX 5080および/または7900 XTXにたどり着いたかもしれない。この2つのGPUはどちらも、特に最新のゲームタイトルを処理するのに適した選択肢です。では、この2つは互いにどのようにマッチするのでしょうか?

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RTX 5080と7900 XTXのスペック比較

  RTX 5080 7900 XTX
ベースクロック 1929 MHz 2295 MHz
ブースト・クロック 2617 MHz 2498 MHz
メモリークロック 1875MHz(実効30Gbps) 2500MHz(実効20Gbps)
ビデオRAM 16GB GDDR7 24GB GDDR6
シェーディング・ユニット 10752 6144
レイトレーシング・コア 84 96
テクスチャ・マッピング・ユニット(TMUs) 336 384
バス・インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16
出力 HDMI 2.1b (x1) DisplayPort 2.1b (x3) HDMI 2.1a (x1) DisplayPort 2.1 (x2) USB Type-C (x1)

RTX 5080と7900 XTXの比較:実世界でのパフォーマンス

人気レビュアーによるテストによると、ほとんどのベンチマークでRTX 5080がリードしており、特にアップスケーリング(DLSS)が有効になっている。最も大きな差が出たのはBlack Myth Wukongで、7900 XTXよりもRTX 5080が大きく有利でした。

しかし、7900 XTXは他のタイトルでは非常によく持ちこたえ、特に『スターフィールド』や『サイバーパンク2077』では1桁の差を維持することもある。

7900 XTXの純粋なラスタライズ(FSRのアップスケーリングなし)性能は特に印象的で、生産性の面でも高いパフォーマンスを発揮する。

詳しいレビューはGamers Nexusと TechPowerUpをご覧ください。

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RTX 5080と7900 XTXの比較:生産性

RTX 5080は、レイトレーシング性能により、3Dレンダリングとビデオ編集に優れています。レンダリングにレイトレーシングを活用するBlenderのようなプログラムでは、Nvidiaカードで大幅な性能向上が見られます。また、RTX 5080のTensorコアは、機械学習開発などのAIワークロードや、特にビデオ編集などの生産性プログラムに実装されているAI搭載ツールにも優れていることを証明しています。

7900 XTXについては、VRAM容量が大きいため、大規模なデータセット、高解像度のビデオ編集、複雑な3Dシーンを扱うタスクで優位に立つ。また、CAD、グラフィックデザイン、ArchVizなど、生のラスタライズ性能に大きく依存する作業では、純粋なラスタライズ性能に優位性がある。

使用するソフトウェアは非常に重要な要素です。ワークフローがCUDAに最適化されたアプリケーションに依存している場合、RTX 5080の方が良い選択である可能性が高い。

RTX 5080と7900 XTXの比較:パワー

  RTX 5080 7900 XTX
推奨PSUワット数 850 W 800 W
TDP 360 W 355 W
電源コネクタ 16ピン12V-2x6 8ピンPCIe (x2)

どのGPUを選ぶにせよ、システム全体に適切な電力を供給し、十分な電源コネクタを提供する適切なPSUと組み合わせることが非常に重要です。

当社のRMeシリーズは、両方のGPUに対応し、5080用のネイティブ12V-2x6ケーブルも備えています。また、5080用のネイティブ12V-2x6ケーブルも用意されています。ケーブルの接続がより簡単なPSUをお望みなら(初期導入時および将来の追加時)、特許出願中のサイドケーブルインターフェースを備えた革新的なRMx SHIFTシリーズが最適です。一流のプラチナ効率とiCUEによるPSU性能監視機能を備えたPSUをお探しなら、HXiシリーズが最適です。

RM1000e 2025 PSU Power Supply Unit
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結論

RTX 5080と7900 XTXはどちらもゲーム向けの強力なGPUだが、この2つではRTX 5080に軍配が上がる。しかし、7900 XTXは依然として非常に有能なGPUであり、トップGPUの一角を占めている。1440pまたは1080pでゲームをプレイするなら、7900 XTXは非常に実現可能な選択だ。RTX 5080を搭載できる予算の中で最高のフレーム数を達成したいのであれば、どちらを選ぶべきかわかるだろう。

生産性に関しては、GPUをどのような特定のタスクやソフトウェアに使うかによるが、どちらにも強力なユースケースがあると見ている。

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