DeepSeekコーダーのNVIDIA RTX 4090とRTX 4080のパフォーマンス比較は、特にAIワークロードのコンテキストで大きな違いを明らかにします。
** RTX 4090パフォーマンス：RTX 4090は一般に、より強力なカードとして認識されており、RTX 4080の7,728コアと比較して、CUDAコアの数（16,384）を誇っています。これは、ゲームやAI処理など、さまざまなタスクにわたる優れたパフォーマンスにつながります。ベンチマークでは、RTX 4090は、従来のゲームシナリオでRTX 4080を一貫して約25％から30％上回ります。これは、Deepseek Coder [2] [3] [2] [3]によって行われたAIタスクのようなAIタスクに必要な複雑な計算を処理する際の強化された機能と相関しています。 4]。
** RTX 4080パフォーマンス：RTX 4080は依然として強力なパフォーマンスであり、高度なAIモデルを実行できますが、RTX 4090の機能には及ばない。 DeepSeekに特に関連するAIベンチマークでは、RTX 4080のパフォーマンスはRTX 4090のパフォーマンスよりも著しく少ない。たとえば、AMDのRX 7900 XTXは最近、特定の構成で両方のNVIDIAカードよりも優れていると報告されているため、RTX 4080は堅調なパフォーマンスを提供しますしかし、同等のタスクではRTX 4090よりも約15％遅いです[1] [5]。
** DeepSeek Coderの詳細：DeepSeek CoderはGPUアーキテクチャを効果的に活用するように設計されており、両方のNVIDIA GPUがその要求を処理できますが、RTX 4090の追加されたCUDAコアとメモリ帯域幅は明確なエッジを与えます。これらのGPUでDeepSeekを実行しているユーザーは、複雑なモデルとより大きなデータセットが、その優れた計算能力とメモリスループットのためにRTX 4090でより効率的に処理されていることに気付く場合があります[1] [2]。
要約すると、DeepSeekコーダーの利用に特に関心のあるユーザーの場合、RTX 4090はRTX 4080と比較して大幅に優れたパフォーマンスを提供し、AIワークロードを要求するための好ましい選択肢となっています。ただし、それほど集中的ではないタスクや予算に敏感なユーザーの場合、RTX 4080は依然として実行可能なオプションです。
引用：
[1] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amd-claims-rx-7900-xtx-outperforms-rtx-4090-in-deepseekベンチマーク
[2] https://www.digitaltrends.com/computing/nvidia-geforce-rtx-4090-vs-rtx-4080/
[3] https://gamerant.com/nvidia-rtx-4080-vs-rtx-4090/
[4] https://www.chillblast.com/blog/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-4080-of-the-new-generation
[5] https://economictimes.indiatimes.com/news/international/us/nvidia-geforce-rtx-5080-vs-rtx-4090-which-gpu-reigns-supreme /articleshow/117748284.cms
[6] https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/zr92q6/4080_vs_4090/
[7] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/11w9hkj/how_noticable_is_difference_training_a_model/
[8] https://www.pcworld.com/article/1441779/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-4080.html