「GeForce RTX 5090」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は低負荷すぎて参考性能だけど、圧倒的な性能

フルHDのラスタライズは「RTX 5090」にとっては低負荷すぎて、ほとんどのゲームではCPUなどのボトルネックが先にきてしまうので参考レベルの性能です。

しかし、その性能はやはり圧倒的で「RTX 4090」を約11.6%上回っています。重いゲームが中心かつ最高設定ながら、平均fpsは251に達しています。

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 4090」を約21%上回り、RTX 4070 SUPERの約2倍の性能

ここからが本番です。1440pでは「RTX 4090」を約21%上回り、「RTX 4070 SUPER」の約2倍という圧巻の性能です。

従来なら大分ヘビーな条件（1440pで重量級のゲームを最高設定）だとしてもどのタイトルでも基本快適です。DLSSなどのアップスケーリングやフレーム生成も無しでこの性能なので、とんでもないです。

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 4090」を約34.7%上回る性能で、1440pから更に大きく差を広げる

4Kでは更に凄い性能となっており、「RTX 4090」を約34.7%上回る性能です。1440pから差を14%近くも広げています。コアの増量分である32.8%も超えた向上率となっています。

アーキテクチャに更新による向上も少しはあると思うものの、製造プロセスの質は恐らくほぼ変わらないず、最大クロックもわずかに低下していますから、それで1440pから4Kでこの向上率ということは、現状では1440pですら「RTX 5090」にとっては低負荷で、大きなボトルネックになってしまっているということだと思われます。

比較対象の「RTX 4090」が現在でも十分なウルトラハイエンドGPUなのに、これだけの差を付けているのが驚きです。「RTX 4090」でもフルHDや1440pでは多少のボトルネックが発生しているとは思うのですが、それを感じさせないくらい大きな性能差があります。

試しに他GPUと比べてみると、「RTX 4070 Ti SUPER」の約2倍の性能だったりなど、信じられないくらいの高性能となっています。

重量級ゲームの4Kでの高フレームレート運用を目指すのであれば、非常に魅力的なGPUだと思います。

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。

消費電力はやはり多すぎる

ゲーム時の平均消費電力は587Wとなっており、TGPの575Wに違わない圧倒的な消費電力です。電源ユニットも超大容量＆高品質なものが必須となっています。

NVIDIA公式の必要システム電力は1000Wとなっていますが、変換時のロスやハイエンドPCの他パーツの消費電力も加味すると、実際には最低でも1200Wは欲しいかなという感じだと思います。

300W前後のGPUなら750W～850W程度で済むと考えて費用を比較すると、1万円～3万円くらいの追加費用が掛かることになると思いますが、GPU自体の金額を考えると小さな追加費用だと錯覚しそうなのが怖いですね。

また、表には載せていませんが、アイドル時や軽負荷な処理時の消費電力が他のGPUと比べると高いのも弱点です。

アイドル時でも約30Wと多めの電力を消費し、「RTX 4090」でも22W程度、他のRTX 40でも大体10W前半だったことを考えると、非常に多いです。また、ビデオ再生時にも似たような傾向の差の消費電力を必要とします。

超大量のコアと超大容量VRAMを持っているため、軽負荷でも稼働するためにはそれなりの電力が必要になります。大きなネックとなるほどではないと思いますが、重い処理をしないのなら、やはり微妙なGPUです。

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。

4Kの効率は良いけど、RTX 4090～RTX 4070 SUPERとほぼ変わらず

4Kゲーミング時のワットパフォーマンスは非常に良いです。しかし、前世代のRTX 4090～RTX 4070 SUPERとほぼ同等レベルとなっています。

消費電力増の影響もあるかもしれませんが、やはり製造プロセスがほぼ変わらないっぽいのが大きいのかなという印象です。ただ、全ての仕様が規格外のハイエンドモデルなので、これを「RTX 50シリーズの効率」として見て良いかはちょっと微妙なところです。シリーズとしての評価は他モデルを見てからにしたいところですね。

また、フルHDのときの効率に関しては参考値ではあるものの、4Kと比べると悪化しています。参考値とはいえ、ボトルネックによりパフォーマンスが制限されるケースが増えて効率が低下する事態は多くなるとは思うので、フルHDで使うのは電力効率的にもやや勿体ないGPUとなると思います。

ただし、「RTX 4090」も登場時には今よりもフルHDでは微妙に見えましたが、それから「Ryzen 7 7800X3D / 9800X3D」といったゲームで非常に強力なCPUが登場して、少しコスパが改善されたみたいなことがあり、今後も同様のことが起きる可能性があります。

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。

驚異的なレイトレーシング性能

レイトレーシング性能も驚異的です。「RTX 4090」と比較するとフルHDでも約19%上回る性能となっており、やはり圧倒的な性能です。

また、ラスタライズのフルHDでは約11.6%の差だったので、高負荷なレイトレーシングではフルHDでもラスタライズよりはボトルネックが発生していないことがわかります。

ラスターでも4Kなら十分に性能を活かすことは可能なものの、まだ大体の人はゲーミングモニターはフルHDもしくは1440pのものを使っていると思うので、その環境ならやはりレイトレーシングの方が性能を余すことなく使いやすいです。

そのため、ゲームでは基本レイトレーシング前提で考える方が良いレベルの規格外のGPUとなっています。

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。

マルチフレーム生成の効果は絶大

マルチフレーム生成の効果は非常に大きいです。一つずつ向上率を見ていくと、まずDLSSの通常のアップスケーリングをQuality設定で有効にすると、フレームレートは約1.48倍になります。

フレーム生成をオンにした場合、ネイティブと比較すると、x2のとき約1.77倍、x3のとき約2.59倍、x4のとき約3.32倍となります。

当たり前と言えば当たり前ですが、生成倍率が増えても、向上率がほぼ変わらないのが凄いです。しかし、このパフォーマンスは圧倒的な処理性能を持つ「RTX 5090」だからという可能性もあるので、詳しい評価は他のGPUの到着を待ちたいと思います。

しかし、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「今までは何だったんだ」というレベルの向上率を手にできることになりそうです。

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。

コスパは非常に悪い

価格が圧倒的な高さなので仕方ありませんが、コスパは非常に悪いです。「RTX 4090」とほぼ同じです。4Kでの算出ならもう少しマシにはなりますが、それでも非常に悪いのは変わりません。

コスパを求めるGPUではないので当たり前ではありますが、少なくとも消費者レベルでは需要は予算が潤沢な人以外では選択肢に入らないことが基本です。

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い

コスパに関してはレイトレーシングでも悪いです。ラスターよりは少し差が縮まってはいるものの、最下位クラスという立ち位置は変わっていません。

ただし、レイトレーシングの高解像度＆高設定で高いパフォーマンスを期待できるGPUは「RTX 5090」以外にほとんどないという利点があるため、コスパを度外視しても選ぶ理由は一応あるかなと思います。

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）。

ゲーム性能ほどではないけど、理論性能コスパも悪い

「RTX 5090」のFP32（単精度浮動小数点演算）の理論性能は驚異の100TFLOPS超えです。凄まじい性能です。そして、やはり価格が高すぎるので、理論性能コスパも当然悪いです。

「RTX 4090」からの向上率は約27%となっており、価格の増加率の25%とほぼ一致するため、コスパは同等レベルです。

ただし、理論性能ではボトルネックなどを考えないため、上述の1440p以下のゲーム性能コスパよりは悪くない立ち位置です。

ゲームにおいても、CPUの性能向上やゲーム側の最適化が進めば理論性能と同じくらいの差に近付いていくと思うので、将来的にはコスパが少し改善される未来が見える指標にはなっているかもしれません。

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 4090」を約36.1%上回る

BlenderのGPUレンダリング性能では「RTX 4090」を約36.1%も上回りました。

シェーダーユニット数が重要な処理なので、非常に強力です。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、十分に価値を感じられるGPUだと思います。

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。

ONNX（DirectML）でも圧倒的な性能で、RX 7900 XTXの2倍近い性能

Tensorコアに最適化されていない場合のAI処理（ONNX）でもその性能は非常に優れています。「RTX 4090」と比較すると約38.6%上回り、「RX 7900 XTX」と比較すると約92%も上回ります。

本来なら重いAI処理ではVRAM容量もネックとなることが多いですが、32GBを搭載する「RTX 5090」ではそこも懸念する必要がほとんど無いため、AIにおいては価格の高さを考慮しても魅力を感じられると思います。

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 4090」を約24%上回るRAWデコード速度

RAWのデコード速度テストでは、「RTX 4090」を約24%上回る性能となっていました。非常に優れたメディアエンジン性能です。

しかし、このような処理は基本CPU処理も同時に多少必要だったり、圧縮率が低くなるとメモリの影響が大きくなったりなどして、ハイエンドGPUほどボトルネックになり易く恩恵を受けにくくなることもありますし、高すぎる価格もネックでコスパも良くはないので、4K以上の解像度でよほど高い圧縮率で常用している訳ではない限りは実用コスパは悪くなると思います。

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無しでも「RTX 4090」並みの生成速度

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）でテストしてみても非常に優れた性能を発揮し、「RTX 4090（TensorRT）」と同等です。

ONNX同士の比較では約27.3%上回る結果となっており、コアの増加率とほぼ一致します。