GPU CUDA Core/SM Streaming Multiprocessor 2026（クーダコア）

概要

NVIDIA の GPU 内部構造を担う「CUDA Core」と「SM（Streaming Multiprocessor）」は、GPU の演算性能を決定づける核となる単位です。2026 年時点で、Blackwell アーキテクチャは 192 SM、H100 は 132 SM、RTX 5090 は 170 SM を搭載し、CUDA Core 数は 21760 を超える構成が主流です。SM は 32 スレッドのワープを 1 つの SIMT（Single Instruction Multiple Thread）ユニットとして扱い、FP32 と INT32 を同時実行できるように設計されています。さらに、Tensor Core（FP64）や SFU（Special Function Unit）を備え、AI 推論や科学計算に特化した演算パイプラインを実現しています。2025 年の Blackwell B200 は 100B+ トランジスタを有し、2026 年に登場した RTX 5090 Ti は 24GB GDDR7 と 450W TDP を備えている点が注目されます。

主な特徴・仕組み

• CUDA Core：FP32 ALU が 21760 個（RTX 5090）
• SM（Streaming Multiprocessor）：192 SM（Blackwell）／132 SM（H100）／170 SM（RTX 5090）
• ワープサイズ：32 スレッド／ワープ（SIMT）
• サブパーティション：SM 内で 4 つのサブパーティションに分割、同時演算を最適化
• レジスタファイル：256KB（SM 内）で高速データ保持
• L1 キャッシュ＋SMEM：32KB L1＋48KB SMEM（高速共有メモリ）
• FP32+INT32 同時実行：Ampere 以降で実装、計算効率を向上
• FP64 Tensor Core：Hopper 以降で追加、AI 推論に特化
• SFU（Special Function Unit）：三角関数・指数関数等を高速化
• メモリ帯域幅：24GB GDDR7 / 128GB/s
• TDP：450W（RTX 5090）／300W（RTX 4080）
• プロセスノード：8nm（Blackwell）／5nm（Hopper）

スペック比較表

具体例・対応製品

1. NVIDIA RTX 5090 – 21760 CUDA Core、170 SM、24GB GDDR7、TDP 450W。
2. NVIDIA RTX 5090 Ti – 22800 CUDA Core、180 SM、24GB GDDR7、TDP 480W。
3. NVIDIA H100 – 15680 CUDA Core、132 SM、80GB HBM3、TDP 700W。
4. NVIDIA RTX 4080 – 9728 CUDA Core、84 SM、16GB GDDR6X、TDP 320W。
5. NVIDIA RTX 5090 Blackwell – 25000 CUDA Core、192 SM、24GB GDDR7、TDP 500W。

自作PCでの選び方・注意点

• 電源容量：TDP が 450W 以上のカードは 850W 以上の電源が推奨。
• 冷却性能：高 TDP に対し、クーラーボードの冷却性能が不足するとクロック低下。
• メモリ帯域幅：AI など帯域幅依存タスクでは、GDDR7 以上のカードを選択。
• PCIe スロット：PCIe 4.0/5.0 をサポートするマザーボードが必須。
• ファームウェア：SM のバージョンによっては、最新 BIOS での互換性が必要。
• レジスタファイル：高負荷の演算では 256KB のレジスタファイルを十分に活用できるか確認。
• サブパーティション：同時実行を最大化するため、ワークロードが 32 スレッド単位であるか。
• ソフトウェア最適化：CUDA Toolkit 12.0 以降で新しい SM 機能を活用する。

関連用語との違い

• CUDA Core vs Tensor Core：CUDA Core は FP32/INT32 を扱う汎用 ALU、Tensor Core は FP64/FP16 を高速化する専用演算ユニット。
• SM vs Streaming Multiprocessor：SM は複数の CUDA Core を束ねる制御ユニットで、ワープスケジューリングやレジスタ管理を行う。
• Warp vs Thread Block：Warp は 32 スレッドの単位で SIMT を実行、Thread Block は複数の Warp をまとめた単位。
• SIMT vs SIMD：SIMT はスレッドごとに分岐を許容しつつ同一命令を実行、SIMD は同一命令を同時に複数データに適用。

よくある質問(FAQ)

Q1. RTX 5090 と RTX 5090 Ti の性能差は何ですか？
A1. RTX 5090 Ti は 22800 CUDA Core、180 SM、TDP 480W で、RTX 5090 より 5% 以上のクロック増加と 2% 以上の演算性能向上を実現しています。メモリ帯域幅は同じ 128GB/s ですが、サブパーティションの分割により同時実行効率が高まります。

Q2. Blackwell B200 の 100B+ トランジスタはどのように性能に寄与しますか？
A2. 100B+ トランジスタは SM 内の CUDA Core 数を 192 に拡張し、レジスタファイルを 256KB から 512KB に増設。これにより同時実行できるワープ数が増加し、AI 推論や科学計算で 15% 以上のスループット向上が期待できます。

Q3. 2025 年の新しい NVLink バージョンはどのカードに対応していますか？
A3. 2025 年に登場した NVLink 4.0 は RTX 5090、RTX 5090 Ti、H100 でサポートされ、PCIe 5.0 との組み合わせで最大 25Gbps の帯域幅を提供します。これにより、複数カード間のデータ転送遅延が 30% 以上削減されます。

まとめ

CUDA Core と SM は NVIDIA GPU の演算性能を決定づける二大要素であり、2026 年時点での主要カードは 170–192 SM、21760–25000 CUDA Core を搭載しています。SM の内部構造（サブパーティション、レジスタファイル、L1/SMEM）は、FP32/INT32 の同時実行や Tensor Core との協調で高い演算効率を実現。自作 PC では電源容量・冷却性能・PCIe スロットの互換性を重点的に確認し、最新の CUDA Toolkit で最適化することで、AI 推論や高負荷計算で最大のパフォーマンスを引き出せます。 2025–2026 年のトレンドを踏まえれば、Blackwell と Hopper のハイブリッド構成が今後の GPU 市場をリードすると予測されます。