GeForce RTXシリーズとRTX PROシリーズの違いが気になったので、まとめてみました。生成AIを本格的にやるなら大容量VRAMは正義。VRAM容量で悩んでいる人は多いんじゃないでしょうか。自分も16GBのVRAMだと不便なことも多いので悩んでいます。
2025年末時点でのGPUは、円安とメモリの高騰でだいぶ高くなっています。しかし大容量VRAMはある意味タイムマシンのようなもの。数年先の未来を先取りできます。
VRAM容量とAIモデル
VRAM容量と実行できるAIモデルの一覧です。
| VRAM容量 | 画像・動画・3Dモデル生成AI | LLM | 対象GPU |
| 12GB | SDXL | Gemma 3 12B(8.15GB) Phi-4(9.05GB) | GeForce RTX 4070 GeForce RTX 5070 |
| 16GB | Z-Image Turbo WAN2.2 | chatGPT-oss 20B(12.11GB) | GeForce RTX 5070 Ti GeForce RTX 5080 |
| 24GB | Flux.1 dev/schnell Qwen Image Edit-2509 Trellis.2 | Gemma 3 27B(16.43GB) Qwen3-VL 30B(19.64GB) | GeForce RTX 4090 RTX PRO 4000 Blackwell |
| 32GB | Qwen Image LTX-2 | Nemotron 3 Nano(24.5GB) | GeForce RTX 5090 RTX PRO 4500 Blackwell |
| 48GB | Llama 3.3 70B(43.5GB) | RTX PRO 5000 Blackwell | |
| 96GB | chatGPT-oss 120B(63.39GB) | RTX PRO 6000 Blackwell |
24GB：流行りの画像生成AIモデルはだいたい動かせる
32GB：複数モデルを同時に立ち上げることができる
GeForce RTXシリーズとRTX PROシリーズの違い
設計思想と性能領域に差があります。
| GeForce RTXシリーズ | RTX PROシリーズ | |
| 用途 | ゲーム向け クリエイティブ向け | プロフェッショナル向け 長時間使用、安定動作 |
| 演算性能 | CUDAコア数が多い メモリ帯域が高い 消費電力高め | CUDAコア数は少ない メモリ帯域は低い 消費電力低め |
| VRAM容量 | 32GBまで | 24～96GBまで |
| ECC対応（エラーチェック機能） | なし | あり |
同じVRAM容量のRTX 5090とRTX PRO 4500を比較するとRTX 5090のほうがCUDAコア数が倍多く、処理速度も倍速い。当然電力消費も高い。瞬間的な速度を求めるならGeForceかもしれませんね。
例えると短距離走と長距離走の違いか。どちらがよいのか悩みますね。
GPU比較
| 製品名 | VRAM容量 | メモリと速度 | 消費電力 | 発売時期 | 価格（2025/12） |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16GB | GDDR7 (896GB/s) | 300W | 2025/1 | 約16万円 |
| GeForce RTX 4090 | 24GB | GDDR6 (1008GB/s) | 450W | 2022/9 | 約30万円 |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 24GB | GDDR7 (672GB/s) | 140W | 2025/3 | 約26万円 |
| GeForce RTX 5090 | 32GB | GDDR7 (1792GB/s) | 575W | 2025/1 | 約50万円 |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32GB | GDDR7 (896GB/s) | 200W | 2025/3 | 約48万円 |
| RTX PRO 5000 Blackwell | 48GB | GDDR7 (1344GB/s) | 300W | 2025/3 | 約80万円 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition | 96GB | GDDR7 (1792GB/s) | 600W | 2025/3 | 約150万円 |
VRAM容量が2倍になっても、価格が2倍になるわけではなく、それ以上に高くなっている。
処理性能
| 製品名 | VRAM容量 | CUDAコア数 | Tensorコア数 | AI TOPS | 消費電力 |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16GB | 8,960 | 280 | 1406 | 300W |
| GeForce RTX 4090 | 24GB | 16,384 | 512 | 1321 | 450W |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 24GB | 8,960 | 280 | 1247 | 140W |
| GeForce RTX 5090 | 32GB | 21,760 | 680 | 3352 | 575W |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32GB | 10,496 | 328 | 1687 | 200W |
| RTX PRO 5000 Blackwell | 48GB | 12,800 | 400 | 2223 | 300W |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition | 96GB | 24,064 | 752 | 4000 | 600W |
CUDAコア：汎用計算ユニット
Tensorコア：AIの行列積専用・超高速ユニット
スペックの参考元
https://www.nvidia.com/ja-jp/products/workstations/professional-desktop-gpus/
感想
処理速度やコスパを取るならGeForce RTX、VRAM容量を取るならRTX PROといったところでしょうか。AIに対するワクワク感は、90年代にはじめてPCを手に入れて、数年後にインターネットがやって来た、あの頃以来、久々に感じる出来事です。だからあまりお金をケチりたくないのですけど、いままでのグラフィックカードの値段から考えると、だいぶ高い気がしてしまいます。
