グラフィックボードの選び方

どうも！　べんぞ～です。

グラフィックボードを選ぶとき、何を基準にすればいいのか迷いますよね。

そこで、目的に沿って適切なグラボを選ぶことが出来るように、データを揃えました。

これを読めばスッキリ理解できるはずです。

しかも、データは自動更新で、最新情報もバッチリです！

グラボ選びで悩んでいる方、ぜひ一度目を通してみてくださいね！

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ゲームで利用する場合

「fps」の目安について

ゲームをするとき、気になるのが「ｆｐｓ（フレームレート）」ですよね。

ｆｐｓについて簡単に目安をまとめると、こんな感じです

• fpsが30：ちょっとカクつくけど、まあまあ遊べるレベル。
• fpsが60：スムーズで快適にプレイできる理想的な状態。
• fpsが120：文句なし！超なめらかなプレイが楽しめます。

性能値と、fpsの関係

ｆｐｓがどれくらい出るか、解像度（タブ）ごとの、GPU性能で確認できるようにまとめました。

解像度ごとのｆｐｓが一目でわかるので、長い記事を読む手間なく、スグに分かります！

また、最下部に今のグラボの性能と価格の一覧も記載してあります。あわせてご覧ください。

最初は「複数のゲームの平均値」を表示していますが、個別のゲームごとにfpsを確認することも可能です。

fpsはゲームによって大きく異なるので、ぜひお試しください！

　※「(重)」は高画質設定、「(軽)」は動作を軽くする設定を表しています。
　※ゲームの追加、値の修正、その他ご要望がありましたら、下のコメント欄にてご連絡ください

上のグラフで扱われているゲームリスト

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動画のエンコード等で活躍させる場合

動画エンコードで利用する場合は、passmark値が16,000を超えるものを選んでおけば問題ないと思います。

そのクラスになると、十分なＶＲＡＭが搭載されており、ハードウェアエンコード/デコード機能の対応も出来ています。

また、同等価格、同等性能であった場合は、メモリバスの大きいものを選びましょう。

エンコードは大量のデータを一気にやり取りするため、バス幅の大きさが物を言います。

　NVIDIAの方がトラブルが少ないと思いますが、Radeonでも問題のほとんどは乗り越えれます。

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生成AIなどを利用する場合

GPUメモリ（VRAM）

生成AIモデルは大量のデータを処理するため、GPUのメモリ容量が非常に重要です

最低ライン：8GB以上のVRAMを推奨しますが、できれば12GB以上が理想的です。

大規模なモデルや高解像度の画像生成：24GB以上のVRAMを持つGPU（例：NVIDIA RTX 3090、4090など）が最適です。

Tensorコア（NVIDIA GPU）

生成AIにおいて、特に深層学習モデルのトレーニングや推論に役立つのがTensorコアです。

これらのコアはFP16やINT8といった形式のデータを効率的に処理し、高速なモデルの推論や学習をサポートします。

• 推奨モデル：NVIDIAのRTXシリーズやA100、H100など、Tensorコアが搭載されているモデルが最適です。

また、これを言うと怒られそうで怖いのですが、AIの場合はNVIDIAを選びましょう。

Radeonは優れたGPUだと思いますが、AIを動かす際の設定がかなりめんどくさかったり、動かせなかったりします。

具体的なGPUモデルの例

• エントリークラス：NVIDIA RTX 3060（12GB VRAM） – 小規模なモデルや軽い生成AIタスク向け
• ミドルクラス：NVIDIA RTX 3080（10GB～12GB VRAM） – バランスの取れた性能とコスト
• ハイエンドクラス：NVIDIA RTX 3090、4090（24GB VRAM） – 大規模な生成AIや画像生成を快適に行いたい場合
• プロフェッショナル向け：NVIDIA A100、H100 – 高精度なモデルの学習や大規模なデータ処理に最適

GPU一覧　～性能と価格と　お勧め～

以下には、各GPUの現在の最安値と現在の性能を一覧にしてあります。

狙い目を見定めるのにご利用ください。　お勧めは2段階で強調してあります。

Passmarkで絞り込み: すべて表示

名前	性能 (Passmark)	金額 (最安値)	登場から