Blackwell SM/Tensor Memory（ブラックウェルエスエム）
Blackwell SM microarchitecture。SM(Streaming Multiprocessor) 170 core/SM・Tensor Memory(TMem 256KB/SM・low-precision optimized)・Thread Block Cluster・5th Gen Tensor Core(FP4 double throughput)・RT Core 4th Gen(1.75x Ray Intersection)・NVENC 10th Gen(AV1 + H.266)・NVDEC 9th Gen・L1/Shared 228KB/SM・L2 96MB total(RTX 5090)・GB202 170 SM=21760 core、2026年CUDA 13 programming model拡張。
概要
Blackwell SM/Tensor Memoryは、NVIDIAの最新GPUアーキテクチャ「Blackwell」の核となる構成要素です。SM（Streaming Multiprocessor）あたり170コアを備え、256 KBの低精度最適化メモリ（TMem）を搭載しています。5世代目のTensor CoreはFP4（半精度）でダブルスループットを実現し、4世代目のRT Coreはレイインターセプションを1.75倍高速化。NVENCは10世代目でAV1とH.266を同時エンコード可能、NVDECは9世代目。L1/Sharedは228 KB、L2は96 MB（RTX 5090で）です。2026年にCUDA 13のプログラミングモデル拡張が予定されており、開発者は新たな演算指示を利用できるようになります。
主な特徴・仕組み
- SM構成：170コア/SM、合計21760コア（RTX 5090）
- Tensor Memory：256 KB/SM、低精度（FP4）最適化でメモリ帯域を削減
- Tensor Core：5th Gen、FP4でダブルスループット、AI推論に最適
- RT Core：4th Gen、レイインターセプションが1.75倍高速化、レイトレーシング性能向上
- NVENC：10th Gen、AV1 + H.266 同時エンコード、ビデオ処理が劇的に高速化
- NVDEC：9th Gen、デコード性能が前世代より30%向上
- L1/Shared：228 KB/SM、ローカルデータの高速アクセス
- L2 Cache：96 MB（RTX 5090）で大容量データの高速共有
- TMem：256 KB/SMでFP4演算に最適化、帯域幅を削減し電力効率を向上
- CUDA 13：2026年に拡張され、より高度なメモリ管理と演算指示が利用可能
スペック比較表
| 製品 | SM数 | コア数 | Tensor Core（FP4） | RT Core | NVENC | NVDEC | L2キャッシュ | TMem | 推定TDP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 170 | 21760 | 5th Gen | 4th Gen | 10th Gen | 9th Gen | 96 MB | 256 KB | 450 W |
| RTX 4090 | 84 | 10752 | 5th Gen | 4th Gen | 10th Gen | 9th Gen | 96 MB | 256 KB | 450 W |
| RTX 3090 | 82 | 10496 | 5th Gen | 4th Gen | 10th Gen | 9th Gen | 96 MB | 256 KB | 350 W |
具体例・対応製品
- GeForce RTX 5090：Blackwell SM/Tensor Memoryを採用し、AI推論とレイトレーシングを同時に最大限に活用。
- GeForce RTX 4090：高コア数とTMemでゲームとクリエイティブ作業の両面で圧倒的性能。
- GeForce RTX 3090：旧世代に比べてTensor Coreが強化され、GPUアクセラレーションが向上。
- GeForce RTX 4090 Ti：RTX 4090の拡張版で、SM数が増加しさらに高い演算性能を実現。
- GeForce RTX 5090 Pro（想定）：プロ向けにNVENC 10th Genの機能が拡張されたモデル。
自作PCでの選び方・注意点
- 電源容量：TDPが450 Wを超えるため、750 W以上の高効率電源を推奨。
- 冷却性能：高いTDPとTensor Memoryにより熱が集中しやすいので、液冷または高性能空冷を検討。
- マザーボード：PCIe 5.0に対応し、NVENC 10th Genを最大限に活かせるチップセットを選択。
- メモリ：256 KBのTMemを補完するため、DDR5-6000以上の高速メモリを搭載。
- ケース：GPUの高さが高くなるため、十分な空間と換気が必要。
- ドライバ：CUDA 13に対応した最新ドライバをインストールし、最適化を行う。
- 電圧安定性：Blackwell SMは高負荷時に電圧波動が発生しやすいので、安定した電源供給を確保。
- BIOS設定：PCIeレーン数を最大化し、レイテンシを低減する設定が必要。
- 価格：RTX 5090は約¥128,000、RTX 4090は¥110,000前後と高価。予算に合わせて選択。
- 将来性：2025年にNVIDIAはRTX 5090を発表し、2026年にCUDA 13がリリース予定。最新世代へのアップグレードを視野に入れると長期的に有利。
関連用語との違い
- CUDA Cores vs SM Cores：CUDA Coreは単一演算単位、SM Coreは複数のCUDA Coreを束ねた演算ブロック。BlackwellはSMあたり170コアで集約。
- Tensor Memory vs GDDR：TMemは低精度データ用に最適化されたメモリで、GDDRは汎用グラフィックメモリ。TMemは帯域幅を削減し、電力効率を向上。
- RT Core vs Pixel Shader：RT Coreはレイトレーシング専用、Pixel Shaderは従来のレイテンシ。BlackwellはRT Coreを4世代目で大幅に高速化。
- NVENC 10th Gen vs NVENC 9th Gen：10th GenはAV1とH.266を同時にエンコード可能、9th GenはH.264/H.265のみ。
- CUDA 13 vs CUDA 12：CUDA 13はメモリ管理の改善と新しい演算指示を追加。Blackwellは2026年に対応。
よくある質問(FAQ)
Q1. Blackwell SM/Tensor Memoryはどのような用途に最適ですか？
A1. AI推論、機械学習トレーニング、レイトレーシングを同時に実行するワークロードに最適です。FP4 Tensor CoreとTMemにより、低精度で高速演算が可能です。
Q2. RTX 5090は既存のPCケースに収まりますか？
A2. RTX 5090は高さが約30 cmで、標準的なATXケースの上部に設置できるものもありますが、推奨はミドルタワー以上のケースです。冷却性能も十分に確保してください。
Q3. CUDA 13の拡張は何が変わりますか？
A3. CUDA 13では新しいメモリ管理APIと演算指示が追加され、Tensor Coreの利用効率が向上します。Blackwell SMは2026年に正式サポートされ、開発者は新機能を利用可能です。
まとめ
Blackwell SM/Tensor Memoryは、SMあたり170コア、256 KBの低精度専用メモリ、FP4 Tensor Core、RT Coreの高速化とNVENC 10th Genの同時エンコード機能を備え、2025年にRTX 5090として市場に登場しました。2026年にCUDA 13が拡張されることで、開発者はさらに高度な演算指示を活用できるようになります。自作PCで採用する際は、電源容量、冷却性能、マザーボードのPCIe対応を重視し、将来のアップグレードも視野に入れた構成を検討してください。