「GeForce RTX 5080」ざっくり評価【性能比較】

フルHD（1920×1080）

フルHD（1920×1080）です。最低限の解像度という印象ですが、2025年現在ではまだ主流な解像度です。ハイエンドGPUを使用していても、競技性の高いゲームでは出来るだけ高いFPSを維持するためにこの設定にすることは珍しくないと思います。ただし、新しい世代のハイエンドGPUでは低負荷感も強くなっているので、より高い解像度への移行も近そうな印象です。

フルHDは低負荷感が強めで、RTX 4080 SUPERから約6.9%の向上

「RTX 4090 / 5090」ほどではないですが、フルHDのラスタライズは「RTX 5080」にとってもやや低負荷感が強めです。CPUなど他要素がボトルネックになり、フレームレートが伸び悩むゲームが多めの印象なので、やや参考程度の記録かなと思うことを先に触れておきます。

とはいえ、その性能自体は非常に高く、重いゲームが中心かつ最高設定でも平均fpsは200を超えました。「RTX 4080 SUPER」からの向上率は約6.9%と小さめですが、フルHDで不満を感じることはほぼ無いかと思います。

1440p（2560×1440）

WQHD（2560×1440）です。1080pよりはキレイな映像で楽しみたいという場合や、GPUが高性能なために1080pでは少し性能を持て余してしまう場合に利用する解像度です。現在の主流解像度はフルHDだと思いますが、GPU性能が全体的に大幅に向上してきているため、少なくともデスクトップでは徐々にこの1440pが主流解像度に切り替わっていく気がします。

1440pでは「RTX 4080 SUPER」を約9.5%上回る。新世代としては微妙な向上率

ここからが本番という感じの1440pですが、「RTX 4080 SUPER」からの向上率は約9.5%です。

性能自体は非常に高性能で、不満を感じる場面は少ないとは思うものの、新世代としては微妙な向上率かと思います。AIやレイトレーシング性能の向上を受けられない用途ではやはり「RTX 4080 SUPER」からの向上率は小さいです。

ただし、DLSS 4のマルチフレーム生成やニューラルレンダリングを活用できれば大きな差が付くであろうことを考えると評価が難しいです。

4K（3840×2160）

「超高解像度の代名詞」という感じの解像度の4K（3840×2160）です。非常に繊細で綺麗な映像になりますが、負荷が非常に大きいです。画素数はフルHDの約4倍です。その負荷の大きさから高いフレームレートを出す事が難しいため、TPSやFPSなどの対人競技ゲームで利用されることはほとんどないです。フレームレートよりもグラフィックのキレイさや臨場感が重要なゲームを中心に需要のある解像度です。また、高リフレッシュレートの4Kモニターが高価という問題もあるため、一般層への普及にはややハードルが高いです。

4Kでは「RTX 4080 SUPER」を約13.1%上回る性能で、1440pから若干差を広げる

「RTX 4080 SUPER」と比較すると、4Kでは1440pから少し差を広げた約13.1%上回る性能でした。VRAMの帯域幅の向上が活きているのかもしれません。

フルHDや1440pよりは魅力を感じられる向上率ではあり、4K前提ならコスパは「RTX 4080 SUPER」と比べて劣ってはいないのかなと思います。とはいえ、やはり新世代GPUとしては小さな向上率という点は変わらない印象です。

とはいえ、やはりDLSS 4のマルチフレーム生成やニューラルレンダリングを活用できればもっと大きな差が付くと思われるので、そこをどう考えるか次第ではあります。

消費電力

ゲームプレイ時（高負荷時）の平均消費電力を見ていきます。低い方が良い数値となります。測定に使用されたゲームは「Cyverpunk 2077」で、解像度は「3840×2160（4K）」です。

ゲーム時の平均消費電力はTGPよりもやや少なめな325W

ゲーム時の平均消費電力は325Wとなっており、TGPの360Wよりも少なめです。

前世代の「RTX 4080 SUPER」もTGPよりもやや少なめだったので、少し増加してはいますが、TGPの数値のまま受け取るよりは若干印象は良いです。用意する電源や排熱面の関係は大して変わらないと思います。

ワットパフォーマンス

ワットパフォーマンス（電力効率）を見ていきます。ゲーミング時の1フレームあたりの消費電力を算出して比較しています

環境は消費電力はおよび4Kは「Cyberpunk 2077（Ultra/レイトレ無効）」時のもので、1080pは上記で示した25ゲーム平均fpsを使用したものです。一応、1080p時のものは各ゲームでの効率を求めたものではなく消費電力は同じもので算出しており、正確な値ではなく参考値となっているため注意してください。

ワットパフォーマンスは非常に良く、前世代を超えるけど、劇的な差でもない

ワットパフォーマンスは非常に良いです。4Kゲーム時の効率は前世代のトップ「RTX 4080 SUPER」よりも約10%良い数値となっており、「RTX 5090」よりもやや良いです。

先代から16GBというVRAMの容量こそ変わらなかったものの、GDDR7になり帯域幅も大きく向上したので、そのおかげで4Kでは効率が向上したのかなと思います。

よって、VRAMの帯域が重要な重い処理をする場合では発売時点ではトップのワットパフォーマンスの高効率GPUとなっています。

しかし、4Kにおいても10%という向上率は新世代としては物足りない感が強いです。前世代の例として「RTX 3070」から「RTX 4070」の比較を見てみると、25%～30%程度の向上となっています。

AI性能の向上があるので、そちらの活用次第では更に良い数値が期待はできるのかもしれませんが、GPUの基盤の効率自体は大きな向上に至っていないのは事実かなと思います。

レイトレーシング性能

リアルタイムレイトレーシングを有効にした際の性能を見ていきます。レイトレーシングはメインコアと別のレイトレーシング用のコアも使用するため、上述のラスタライズ性能とやや差が出る可能性があります。DLSSやFSRといったアップスケーリングは無効の状態の性能を見ていきます。

また、レイトレーシングはVRAMを大量に使う処理な上、VRAMが不足するとパフォーマンスが一気に低下するので、特に1440p以降はVRAM 8GB以下のようなGPUは大きく不利になっています。

※従来は各ゲームの幾何平均fpsの値を再計算して載せていたのですが、参考ページで全GPUの詳細fps値が示されなかったため、今回は相対性能を見ていきます。

ラスタライズよりも若干小さめの向上率。VRAMが少しネックか

レイトレーシング性能を「RTX 4080 SUPER」と比較すると、向上率はフルHDで約5%程度、1440pで約7%程度、4Kで約11%といった感じです。向上率とは控えめですし、ラスタライズよりも差が若干小さくなっています。

レイトレーシングではVRAM容量が重要なので、そこが変わっていなかったのが少し影響していそうな気がします。

レイトレーシングの超重量級ゲームの高設定では使用VRAMが16GBを超える場面もあるとの検証結果もあったりするので、約20万円～のGPUでそこのボトルネックが若干気になるというのは正直残念感が大きいかなと思います。

ただし、例によって、DLSS 4のマルチフレーム生成やニューラルレンダリングを活用できれば、最終的な性能としては大きく上回ることにはなると思われるので、やはり考え方次第ではあります。

DLSS有効時のゲーム性能

DLSSはNVIDIAの提供するアップスケーリング技術です。AIを活用してフレームレートを向上させます。Tensorコアが必要となるため、GeForce RTX限定の機能となっているため、普段は取り扱わないことも多いですが、今回はRTコアの刷新やDLSS 4の登場があったので、見ていきたいと思います。

4Kでレイトレーシング有効＆最高設定の非常に高負荷な状態の4つゲームでのDLSS有効時の性能（幾何平均）を見ていきます。

※表の「FG」は「Frame Generation（フレーム生成）」の略称です。

マルチフレーム生成を考慮すれば、「RTX 4080 SUPER」の60%以上のパフォーマンス

やはりマルチフレーム生成の効果は非常に大きいです。

「RTX 4080 SUPER」は少なくとも2025年1月時点ではマルチフレーム生成に対応していないため、追加のフレーム生成は1つのみ（x2）となっているのに対し、「RTX 5080」は1つのフレームに対して最大3つの追加フレーム（x4）なので、圧倒的な差です。

「RTX 5080」と「RTX 4080 SUPER」をどちらも一番高いフレームレートが出せるDLSS設定で比較した場合、「RTX 5080」の方が約64.2%高いパフォーマンスとなります。

フレーム生成と通常のアップスケーリングのDLSSの両方をオンにした場合、若干ギャップが縮まるため、x2とx4で2倍の差にはならないものの、基本的に1.5倍以上の差は出るので、やはり圧倒的な差です。

とはいえ、「RTX 4080 SUPER」の従来のフレーム生成（x2）だけでも非常に優れたパフォーマンスを発揮できるので、そもそもこのレベルのハイエンドGPUで追加のフレーム生成機能が必要なのか、という点は議論が必要かもしれません。

実際、上記の性能は「4Kレイトレーシングの最高設定」というやり過ぎなくらいの高負荷環境ですが、「RTX 4080 SUPER」でもフレームレートを最大化する設定なら平均で90fpsを超えており、普通にプレイが可能です。

実際の環境ではフルHD～1440pが中心でしょうし、そうなればフレームレートは一段上がることを考えれば「RTX 4080 SUPER」でもDLSSが使える環境ならほとんどの場合で十分な性能が得られます。発売からしばらくは「RTX 4080 SUPER」よりも高価な状態が続くであろうことを考えると実用コスパ的には疑問が残るかもしれません。

とはいえ、マルチフレーム生成の効果は絶大なのは確かであり、フルで活用できれば今までの常識を覆すレベルとなっています。

1フレームあたりの価格（ラスタライズ）

まずはラスタライズ性能のコスパです。上述の1440pゲーム時の性能と現在の市場価格を基に、1フレームあたりの価格を算出し、コスパとして比較しています。

ラスタライズコスパは悪めで「RTX 4080 SUPER」と大差無し

価格が高価なハイエンドGPUは純粋なコスパでは悪い傾向があり、「RTX 5080」も悪いです。

円安が進んでいることも影響し、日本では「RTX 4080 SUPER」よりもやや高価となっていますし、ラスタライズの性能の向上率も10%前後の向上と小さいので、コスパも先代から少し悪化しています。

とはいえ、前世代で人気だった「RTX 4070 Ti SUPER」と比べて劇的に悪いというほどではないですし、「RTX 4090 / 5090」よりは遥かにマシな数値となっています。

DLSS 4のマルチフレーム生成やニューラルレンダリングのことを考えると、4K高設定などでは実用コスパはやや改善されると思いますし、4K高リフレッシュレート前提であれば有力な選択肢の一つにはなるかと思います。

1フレームあたりの価格（レイトレーシング）

次にレイトレーシング時のコスパを見ていきます。DLSSやFSR等のアップスケーリング技術は使用していない場合のものになります。

レイトレーシングでもコスパは悪く、「RTX 4080 SUPER」を少し下回るが、実用性能は高い

価格の高さが主な原因なので、コスパに関してはレイトレーシングでも悪いです。

しかし、レイトレーシングはマルチフレーム生成やニューラルレンダリングが大きく貢献しそうなので、それらを活用する前提なら実用性能は他のハイエンドGPUと比べても非常に高いです。そこも考慮すれば、一気に地位を上げることになります。

とはいえ、「RTX 4080 SUPER」の性能でも従来のフレーム生成（x2）は利用でき、それがあれば多くのゲームで快適な性能自体は手に入るので、そのあたりも含めての評価は難しいところです。

理論演算性能（FP32）

FP32（単精度浮動小数点演算）は、理論演算性能を示す一つの指標です。単位はTFLOPS（テラフロップス）を用います。実際のテストから算出するものではなく、シェーダーユニット数（対応の演算器の数）とクロックから計算した、理論上の処理性能を表します。製品によってクロックが異なるので、下記の表の数値と異なる可能性がある点に注意です。

一般的な動画編集においてのクリエイティブ性能は、このFP32とVRAMの性能（データ量が多い処理の場合）によって比例する傾向があります。実際「Premiere Pro CC」や「Davinci Resolve」などの主要な動画編集ソフトでの編集やプレビュー速度はある程度比例する傾向があるので、まず参考に見ていこうと思います（完全に一致する訳ではないので注意）。

理論性能コスパも悪い

「RTX 5080」のFP32（単精度浮動小数点演算）の理論性能は約56.28TFLOPSと非常に優れていますが、価格が非常に高価なのでコスパは悪いです。

VRAM容量も価格の割には少ないので、理論性能コスパ的には「RTX 5080」はかなり弱めです。

Blender（GPUレンダリング）

「Blender」は定番の人気レンダリングソフトです。「Blender 4.3」を用いた「Blender Benchmark」の3つのテスト結果の幾何平均を総合スコアとし、比較していきます。

「Blender 4.3」では、Nvidia Optix、Intel OpenAPI、AMD HIPをサポートしており、それぞれが最善の性能が出せる方法で計測されています。しかし、それぞれの最適化には差があり、メインのGPUコアでも幅広い用途に対応できる「Nvidia Optix」が特に高い性能を出すため、現状ではBlenderのレンダリングは基本的にGeForce一強です。

Blenderのレンダリングは「RTX 4080 SUPER」とあまり変わらず

BlenderのGPUレンダリングはシェーダーユニット数が重要な処理なので、「RTX 4080 SUPER」とあまり変わりません。わずか約6.3%上回る性能でした。

とはいえ、性能自体は非常に高性能で、高負荷時の効率も非常に優れているので、重いレンダリング処理を日常的に大量に行うのであれば、魅力は十分あると思います。

MLPerf Client（AI性能）

「MLPerf Cliend」ベンチマークは、MLCommonsによって設計された、AI性能を測るベンチマークです。ここでは4つのワークロードの幾何平均のスコアを見ていきます。

幅広い環境で使えるONNX（DirectML）をサポートしていますが、Intelでは専用のOpenVINOパスも取得できるようです。

AIは汎用のONNX（DirectML）では「RTX 4080 SUPER」を約15%上回る

AIでは大きめの向上率が見られました。Tensorコアに最適化されていない場合のAI処理（ONNX）でも、「RTX 4080 SUPER」を約15%上回る性能でした。

マルチフレーム生成など、機能面での差がない項目としては、ここまでで一番大きな差です。

コア数の増加率（約5%）よりもやや大きめの向上率となっており、AI性能の効率が上がっていることは確かに感じられました。ただし、劇的な差かというとそうでもないです。

Blackmagic RAW（デコード速度）

「Blackmagic RAW Speed Test」はRAW画像のデコード速度を測定するCPU/GPUのベンチマークです。処理にはCPUも使用されますが、基本的にGPUの方が重要度は高いです。

また、圧縮率が低い場合にはシステムメモリの帯域幅の影響を受けやすくなり、GPU毎の差がでにくくなります。そのため、CPUおよびメモリの影響を小さくするため、高い圧縮率（12:1）での8Kおよび4Kのテストでのデコード速度（1秒あたりのフレーム数）を見ていきます。

「RTX 4080」を約20%上回るRAWデコード速度

RAWのデコード速度テストでは、「RTX 4080」を20%ほど上回る性能となっていました。大きめの向上率です。

非常に優れたメディアエンジン性能で、「RTX 5090」との差も約10%台に留まっています。メディア関連の処理はGPU以外がボトルネックになり易いものも多く、特にハイエンドGPUでは他要素がネックになるケースも多めの印象なので、その影響が出ているかもしれません。

ハイエンドなメディア処理性能を求める上でコスパも多少意識するなら強力な選択肢の一つになると思います。ただし、特にクリエイティブ用途でのコスパを考える場合には価格の割には少ないVRAM容量にも注意が必要です。

Procyon Stable Diffusion（AIイラスト生成）

現在、AIイラストソフトで人気のある「Stable Diffusion」での画像生成性能をUL Procyonの「AI Image Generation Benchmark」を用いて比較しています。

「Stable Diffusion XL」は1024×1024の高負荷なテストとなっています。XLではVRAM容量の要求度が高くなるため、特にVRAMが8GB以下のようなGPUではパフォーマンスが極端に低下したり、テストそのものが不可能なケースが基本となります。

ベンチマークではFP32、FP16、INT8といったデータ型のオプションがありますが、今回はFP16でのテストになっています。

また、各社のGPUにはAIの推論性能を高めるために特化したAPIとして、Tensor RT（NVIDIA）、Open VINO（Intel）、ROCm（AMD）といったものがありますが、2024年12月時点ではROCm（AMD）は現状Windowsでのネイティブ動作に対応していません（Linux前提で、WSLを用いてWindows上でLinuxを動作させて使用することは一応可能だけど）。

そして、ProcyonがWindowsを前提としたベンチマークであるため、サポートしているのはTensor RT、Open VINO、汎用のDirect ML（ONNX）の3つとなっており、AMD製のGPU（Radeon等）のみ汎用のDirect ML（ONNX）を使わざるを得ず、低めの性能となっている点に注意が必要です。

※しかし、記事執筆時点ではRTX 50（Blackwell）がベンチマークがTensorRTコア向けに更新されていないため、ONNXでの測定値の掲載となっています。

TensorRTでなくても優れた性能で、「RTX 4080」よりも約16.8%高速

Stable DiffusionにおけるAI画像生成テストは、記事執筆時点ではBalckwellのTensorRTがサポートされていないため、正確な結果を得ることができないのが残念です。

しかし、代わりに汎用のONNX（DirectML）での結果を確認してみても、非常に優れた性能を発揮することがわかります。ONNX同士の比較では「RTX 4080」よりも約16.8%高速で、「RX 7900 XTX」の約2倍の性能です。

先代からの向上率はコア数の増加率（約5%）よりもやや大きめの向上率となっており、やはりAI性能効率の強化を感じることができました。しかも、TensorRT無しでも高い向上率が感じられたのは素晴らしいです。

消費電力の増加率はそこまでには至っていないので、AIに関してのワットパフォーマンスはゲームよりもやや高くなることも期待できます。

ただし、やはり劇的な向上率かと言うとそうでもないですし、VRAM容量が重要な画像生成AIでは16GBでも余裕があるというほどでもありませんので、既存の「RTX 4070 Ti SUPER」やこれから出てくるであろう「RTX 5070 Ti」と比較して実用コスパでどうなのかという話にはなると思います。