「GeForce RTX 5080」への乗り換えはアリ？ 「GeForce RTX 3080 Ti」搭載PCで試した結果

　5080は、グラフィックスメモリがGDDR7規格であり、PCとの接続にPCI Express 5.0バスを利用する。メモリやバスの高速化が積み重なった結果、従来モデルよりも高速な動画書き出しを実現できている。

　動画の書き出しは、長尺になるほどわずかの差が大きな差となる。一層の時短を狙うなら、5080の導入は効果が高そうだ。

●物体検知／生成AIのパフォーマンスは？

　最近、NPUを搭載する「AI PC」が評判だが、AI（人工知能）の演算処理にGPUを用いるアプリ（プログラム）も多い。そこで動画の書き出しテストでも登場したULのProcyonを使って、GPU演算を利用するAIのパフォーマンステストを実施してみた。

AI Computer Vision Benchmark

　「AI Computer Vision Benchmark」は、機械学習データを使って物体を検知する「コンピュータビジョン」の処理パフォーマンスを確認するテストだ。複数のAPI（命令セット）で同種のテストを実行可能で、命令セットによってはCPU／NPU／GPUのパフォーマンス差もチェックできる。

　NVIDIA製GPUを搭載しているWindows PCの場合、本来はGPU演算のAPIとして「Windows ML（Direct ML）」か「NVIDIA TensorRT」を選択できる。しかし、現在のAI Computer Vision BechmarkはGeForce RTX 50シリーズにおけるTensorRT APIに対応していない（対応に向けた修正を準備している）。そこで今回は、Windows ML APIを使った場合の演算パフォーマンスを比較する。総合スコアは以下の通りだ。

・GeForce RTX 5080

・INT（整数演算）：634ポイント

・Float16（半精度浮動小数点数演算）：2164ポイント

・Float32（単精度浮動小数点数演算）：1267ポイント

GeForce RTX 4080

・INT（整数演算）：539ポイント

・Float16（半精度浮動小数点数演算）：1786ポイント

・Float32（単精度浮動小数点数演算）：1116ポイント

GeForce RTX 3080 Ti

・INT（整数演算）：415ポイント

・Float16（半精度浮動小数点数演算）：1501ポイント

・Float32（単精度浮動小数点数演算）：912ポイント