GPUアーキテクチャの進化史｜CUDA→Tensor→RT

GPU アーキテクチャの進化史｜CUDA→Tensor→RT

GPU（Graphics Processing Unit）は、単なる映像処理装置から、AI 計算や科学技術シミュレーションにおける高性能演算エンジンへと変貌を遂げました。2026 年現在において、自作 PC を構成する際の GPU 選択は、ゲーム性能だけでなく生成 AI の推論速度や動画編集のレンダリング効率に直結します。本記事では、NVIDIA CUDA コアから始まった並列計算革命が、Tensor コアと RT コアの登場によってどのように進化し、現在の RTX 5090（Blackwell）に至るまでの系譜を体系的に解説します。また、AMD の RDNA アーキテクチャや Intel Arc の Xe2-HPG などの競合技術との比較も交えながら、各世代の技術的革新と性能向上の裏にある物理的なメカニズムを詳細に紐解いていきます。

アーキテクチャの進化を理解することは、パーツ選びにおけるコストパフォーマンスを最大化する鍵となります。例えば、RTX 4090 の Ada Lovelace アーキテクチャは従来の Pascal や Ampere と比較して、電力効率と AI 処理能力において飛躍的な向上を遂げています。一方で、AMD の RDNA 4（RX 9070 XT）や Intel Arc B580（Xe2-HPG）は、それぞれ独自の強みで市場に参入し、選択肢を広げています。この進化の歴史を把握しておくことで、2026 年時点において「どの GPU が自分の用途に最適か」という判断がより的確に行えるようになります。

本解説では、単なるスペック比較に終始せず、各世代で採用された半導体プロセス（TSMC 4N, 5nm など）やキャッシュ階層の改修が、実際のゲームフレームレートや AI ベンチマークにどう影響したかを具体的に分析します。CUDA コアの並列処理能力の拡大から、レイトレーシングにおける BVH（Bounding Volume Hierarchy）探索アルゴリズムの専用化まで、ハードウェアレベルでの設計思想の変化を追跡し、自作 PC を構築する上級者を目指す読者にとって有益な知見を提供します。

GPU 計算の黎明期：Tesla から Kepler までの歩み

現代の GPU アーキテクチャの源流は、2006 年に NVIDIA が発表した CUDA（Compute Unified Device Architecture）プラットフォームにあります。それ以前の GPU は、グラフィックス描画専用の固定機能回路であり、汎用計算には向きませんでした。Tesla アーキテクチャをベースとした GeForce 8 シリーズが初めに入力された CUDA コアは、並列計算の基礎となる SIMD（Single Instruction, Multiple Data）構造を採用しました。しかし、この初期段階ではプログラムへの対応が難航し、開発者が CUDA コードを実行するには高度な知識が必要でした。

2010 年に登場した Fermi アーキテクチャは、GPU 計算の転換点となりました。Fermi は初めてキャッシュメモリ（L1/L2）を強化し、汎用性のある命令セットを導入しました。これにより、CUDA コアによる数値計算能力が劇的に向上し、科学技術シミュレーションや金融リスク分析への実用化が進みました。また、この世代から SM（Streaming Multiprocessor）の概念が明確になり、1 SM 内に複数の CUDA コアを配置する構成が確立されました。具体的には、GF104 チップセットでは 384 個の CUDA コアを搭載し、当時の CPU と比較しても数倍のスループットを実現しました。

2012 年の Kepler アーキテクチャは、性能と電力効率のバランスを最適化した点で画期的でした。Kepler は SMX（Streaming Multiprocessor eXtended）という新しい計算ユニットを採用し、各 Warp スケジューラーが独立して動作することで、スレッドの切り替え遅延を最小化しました。GeForce GTX 680 はこの Kepler GK104 を搭載し、2,304 個の CUDA コアを備えながら消費電力を抑制することに成功しました。また、Dedicated Memory Controller の採用によりメモリアクセス効率が向上し、GDDR5 メモリとの相性が劇的に改善されました。この時期までに、GPU は単なる描画装置から計算機としての地位を確立し始めました。

Kepler 以降の Maxwell アーキテクチャ（GeForce GTX 700 シリーズ）は、電力効率の追求に注力しました。Maxwell は「Compute Capability 3.x」に対応し、浮動小数点演算の精度と速度を両立させました。特にゲーム向け最適化が強化され、1 つの SM に収容されるスレッド数が減少した代わりに、動作クロック周波数の上昇が可能となりました。これにより、GTX 780 Ti は当時最高峰の性能を誇り、3DMark Time Spy ベンチマークにおけるグラフィックススコアは前世代比で約 40% の向上を示しました。この効率化の蓄積が後の Pascal や Volta への道を開く基盤となりました。

CUDA 革命：Pascal と Maxwell の基礎固めと SM 進化

2016 年に登場した Pascal アーキテクチャは、GPU 性能とエネルギー効率の両面で大きな飛躍をもたらしました。この世代では、SM（Streaming Multiprocessor）内の構造が刷新され、FP32（単精度浮動小数点）演算ユニットと FP16（半精度）演算ユニットの比率が変更されました。具体的には、Pascal GP104 チップ（GTX 1080）では 2,560 個の CUDA コアを搭載し、TSMC の 16nm FinFET プロセスを採用することで、高クロック動作と低発熱を両立させました。これにより、メモリ帯域幅あたりの計算性能（Performance per Watt）が大幅に向上しました。

また、Pascal では「Dual-Frontend」構造の導入により、命令のデコードスループットが倍増しました。各 SM は 2 つの命令バッファを持ち、複数の Warp スレッドを同時にスケジューリングできるようになりました。これによって、計算リソースがアイドルになることが減り、パイプライン効率が高まりました。GeForce GTX 1080 Ti の TDP（熱設計電力）は 250W ですが、GTX 980 Ti に比べて約 30% 少ない消費電力で同等以上の性能を発揮しました。この時代から、GPU は高負荷なレンダリング処理だけでなく、暗号通貨マイニングのような計算集約的なタスクにも使用されるようになりました。

2017 年の Maxwell 後継である Pascal 以降の進化は、SM の内部構造変更へと向かいました。Volta アーキテクチャへの移行前段階として、Maxwell や Pascal は CUDA コアの並列処理能力を極限まで引き出す設計思想を持っていました。特に Pascal では、L2 キャッシュ容量が大幅に増強され、メモリアクセスの待ち時間を軽減しました。GeForce GTX 1070 Ti の場合でも、128KB の L2 キャッシュと 2,432 MB/s のメモリ帯域を確保することで、高解像度ゲームでのフレームレート安定性を向上させました。この基礎固めが、後の Tensor コアや RT コアの導入において、計算リソースの余裕を生むことになりました。

CUDA コアの進化における重要なポイントは、「スレッドブロック」の管理効率です。各世代で SM 内のレジスタファイル容量が増加し、同時に処理可能なスレッド数が拡大しました。Pascal では 64KB のローカルメモリが確保され、複雑なカーネル関数でもパフォーマンスを維持できる環境が整いました。また、ECC（エラー訂正コード）メモリのサポートも強化され、データセンター向けの計算機としての信頼性が高まりました。これらの技術的蓄積が、2018 年に登場する Turing アーキテクチャにおける RT コアと Tensor コアの統合を可能にする土壌となりました。

Volta の衝撃：Tensor コア登場と AI への転換点

2017 年後半にデータセンター向けに発表され、その後消費財 GPU にも波及した Volta アーキテクチャは、AI 計算における決定的な転換点を生み出しました。Volta GV100 チップセットでは、世界で初めて「Tensor コア」が採用されました。Tensor コアは行列乗算加算演算（Matrix Multiply-Accumulate: MMA）を専用 hardware で実行するユニットであり、従来の CUDA コアがソフトウェア的に計算していた深層学習の基礎計算をハードウェアレベルで加速しました。これにより、AI 推論およびトレーニングの速度が、従来比で最大 12 倍に向上したとされています。

Volta の構造的特徴は、SM（Streaming Multiprocessor）内に CUDA コアに加え、Tensor コアと RT コア（Turing 以前だが類似機能あり）を統合した点です。具体的には、Volta SM は FP32 CUDA コア 64 個と FP16 CUDA コア 64 個、さらに FP16 Tensor コア 8 個を搭載していました。Tensor コアは、4x4x4 の行列演算を 1 クロックで処理する能力を持ち、深層学習における畳み込み層（Convolutional Layer）の計算負荷を大幅に軽減しました。この技術革新により、NVIDIA は AI ビジネス市場でのリーダーシップを確固たるものとし、GPU が「画像描画装置」から「AI 演算エンジン」へと認識を変化させるきっかけとなりました。

Volta の登場は、消費財ラインナップにも影響を与えましたが、当初はデータセンター向けが主軸でした。その後、Turing アーキテクチャ（GeForce RTX 20 シリーズ）でこの構造が簡略化され、消費者向け GPU に搭載されるようになりました。Volta における Tensor コアの存在意義は、FP16（半精度）演算の高速化にありましたが、後に FP8 や BF16 への対応が必要となり、Tensor コア自体も多世代進化を遂げることになります。2026 年現在では、Tensor コアは DLSS のような AI スケーリング技術の根幹を支える存在となっています。

Turing の革新：RT コアとリアルタイム レイトレーシング

2018 年に登場した Turing アーキテクチャ（GeForce RTX 20 シリーズ）は、ゲーム業界における「レイトレーシング」という概念をハードウェアレベルで実装した画期的な世代です。Turing は RT コア（Ray Tracing Core）を導入し、光の物理挙動である反射・屈折・影の計算を GPU のメインコアではなく専用回路で行えるようにしました。これにより、リアルタイムゲームにおいて、従来は CPU やシェーダーでソフトウェア的に処理していた複雑な光影計算が可能となり、映画のような視覚品質が実現されました。

RT コアの動作原理は、BVH（Bounding Volume Hierarchy）と呼ばれる空間分割構造を高速に走査することにあります。BVH はオブジェクトの空間的な近接性を階層構造で管理しており、光線との交差判定を行う際に不要な計算を大幅に削減します。Turing の RT コアでは、この BVH 構築と走査を専用ハードウェアが担当し、RTX 2080 Ti においては従来のシェーダー処理と比較して数倍のスピードでレイトレーシング計算を行いました。これにより、DirectX Raytracing (DXR) を対応したゲームタイトルでも、フレームレート低下を抑えつつ高品質な光影表現が可能になりました。

また、Turing は DLSS（Deep Learning Super Sampling）の基盤となる技術も導入しました。DLSS は AI 推論によって低解像度の画像を高解像度にアップスケーリングする技術ですが、これには Tensor コアが不可欠です。Turing では Tensor コアの世代が 1st Gen から進化し、RTX 2080 Ti の場合でも、Tensor コアによるディープラーニング推論をフレームレート補完に活用しました。これにより、レイトレーシングによる重荷を AI で軽減するバランス型設計が確立されました。Turing の成功は、以降の GPU アーキテクチャにおいて RT コアと Tensor コアの共存が標準となる必然性を生み出す結果となりました。

Ampere と Ada Lovelace：高性能化と AI 処理の深化

2020 年に登場した Ampere アーキテクチャ（GeForce RTX 30 シリーズ）は、Turing の RT コアと Tensor コアの性能をさらに強化し、計算能力の飛躍的向上を実現しました。Ampere の SM は、FP64（二重精度）演算ユニットを復活させた点でも注目されます。これは科学技術シミュレーションや CAD 設計における精度要件への対応であり、GeForce RTX 3090 の GA102 チップセットでは、CUDA コア数が 10,496 個に増大し、RTX 2080 Ti と比較して最大 2 倍の FP32 パフォーマンスを達成しました。

さらに、Ampere では Tensor コアの性能向上が著しく、DLSS 2.0 の実装により、レイトレーシング時のフレームレート低下を AI で補完する精度が高まりました。GeForce RTX 3080 Ti は、TSMC 8N プロセスを採用し、メモリ帯域幅を 912 GB/s に拡大しました。これにより、4K 解像度での高品質レンダリングが可能となり、VR（仮想現実）アプリケーションへの対応も強化されました。また、Ampere では「Multi-Instance GPU (MIG)」技術の導入が進み、単一の物理 GPU を論理的に分割して複数のユーザーやタスクで共有できる機能が強化されました。

2022 年に登場した Ada Lovelace アーキテクチャ（GeForce RTX 40 シリーズ）は、AI 処理能力と電力効率において前世代を凌駕する進化を遂げました。Ada の SM は「G-Lock」構造の最適化により、スレッドの実行効率が向上し、消費電力あたりの性能が約 2 倍になりました。RTX 4090 は AD102 チップセットを採用し、TSMC 4NP（改良版）プロセスで製造されています。この世代では Tensor コアが第 4 世代に進化し、FP8（8 ビット浮動小数点）演算をネイティブサポートするようになりました。これにより、生成 AI の推論速度がさらに加速し、Stable Diffusion や LLM（大規模言語モデル）のローカル実行が可能となりました。

また、Ada Lovelace は DLSS 3.0 を搭載し、「Frame Generation」機能を導入しました。これは従来のフレームレート補間ではなく、AI が生成した中間フレームをハードウェアが合成することで、最大 4 倍までのフレームレート向上を実現します。GeForce RTX 4090 では、L2 キャッシュ容量が 72MB に拡大され、メモリ帯域のボトルネックを解消しました。このキャッシュ設計は、高解像度テクスチャ処理におけるデータアクセス速度を劇的に改善し、ゲームプレイにおけるスリッピング現象（画面のちらつき）を減少させました。

Blackwell の到来：RTX 5090 と SM 100 次世代アーキテクチャ

2026 年 4 月時点において、GPU アーキテクチャの最頂点にあるのは NVIDIA GeForce RTX 5090 です。この製品は、Blackwell アーキテクチャ（GB202 チップセット）を採用し、SM100 という次世代計算ユニットを備えています。Blackwell は TSMC の改良版 3nm プロセス（または refined 4N）で製造されており、電力効率と性能密度において過去最高の指標を示しています。RTX 5090 の CUDA コア数は 21,760 個を超え、Ampere や Ada と比較しても大幅な増強が図られています。

Blackwell アーキテクチャの最大の特徴は、「FP8」および「BF16」演算のハードウェアサポート強化です。生成 AI の分野では、モデルの推論精度を保ちつつ計算量を削減するために BF16（Bfloat16）や FP8 が重要視されており、RTX 5090 はこれらの形式をネイティブで処理する Tensor コアを搭載しています。これにより、ローカル環境での大規模 AI モデル実行が高速化され、自作 PC ユーザーでも AI エンジニアに匹敵する推論速度を得られるようになりました。また、SM100 はキャッシュ階層の最適化をさらに進め、L2 キャッシュと L3 キャッシュの統合効率が向上しています。

RTX 5090 のメモリサブシステムも刷新されました。GDDR7 メモリが採用され、帯域幅は 1 TB/s を超える設計となっています。これは 8K レンダリングや超高解像度 VR 環境においてボトルネックを完全に解消する性能です。また、RT コア（第 4 世代 RT コア）は BVH の走査アルゴリズムをさらに高速化し、複雑なシーンにおけるレイトレーシング計算時間を短縮しました。2026 年時点のゲームタイトルにおいても、RTX 5090 は最大設定でのレイトレース有効化が可能であり、物理演算と光影のバランスが完璧に最適化されています。

Blackwell の到来は、自作 PC の電源設計にも影響を与えています。RTX 5090 は PCIe 5.1 スロットに対応し、12VHPWR コネクタの信頼性が向上した仕様となっています。TDP（熱設計電力）は 450W〜600W と高くなっていますが、Blackwell の効率的なクロック制御により、瞬間的なピーク電力の抑制に成功しています。この世代では、GPU を冷却するための液冷モジュールや特殊な放熱素材が標準装備される傾向にあり、マザーボードの PCIe スロット配置やケースの通風設計もこれに合わせて進化しました。

AMD の挑戦：GCN から RDNA 4 までの並行進化

NVIDIA の CUDA や Tensor コアに対し、AMD は GCN（Graphics Core Next）から RDNA アーキテクチャへ移行し、独自の進化を遂げてきました。2019 年に登場した Radeon RX 5000 シリーズは、GCN から RDNA への転換点であり、キャッシュ階層の再設計によりゲーム性能が向上しました。RDNA は、SM に相当する「Compute Unit (CU)」を採用し、スレッドスケジューリングを最適化しました。特に Infinity Cache の導入により、メモリ帯域幅あたりの効率が飛躍的に改善され、低帯域幅のメモリでも高パフォーマンスを実現可能となりました。

2021 年の RDNA 2（Radeon RX 6000 シリーズ）は、ハードウェアレベルでのレイトレーシングサポートを開始し、Turing の RT コアに対抗する RT Accelerator を搭載しました。RX 6950 XT は、RDNA 2 を最大限に活かし、NVIDIA RTX 3080 と同等の性能を発揮しました。また、Infinity Cache の容量拡大により、メモリ帯域幅をソフトウェア的に補完する設計が確立され、GDDR6X メモリとの相性が最適化されました。この世代から AMD は、ゲームプレイにおけるフレームレート安定性で NVIDIA に肉薄する存在となりました。

2024 年〜2025 年に登場した RDNA 3（Radeon RX 7000 シリーズ）は、チップレット（Chiplet）構造を採用し、製造コストと電力効率を改善しました。RX 7900 XTX は、TSMC 5nm プロセスを使用し、キャッシュ階層がさらに強化されました。しかし、2026 年現在において注目されているのは RDNA 4（Radeon RX 9070 XT）です。RDNA 4 は、AI エンジンと RT コアをさらに統合し、NVIDIA の DLSS に匹敵する FSR 4.0（FidelityFX Super Resolution）のハードウェアサポート強化を図りました。RX 9070 XT は、AMD の AI 推論ユニット「XMX」を統合し、生成 AI タスクにも対応可能な性能を持っています。

RDNA 4 の特徴は、NVIDIA と異なり、Tensor コアに相当する AI エンジンと RT コアの比率バランスです。RX 9070 XT は、ゲームプレイにおけるレイトレーシング性能を重視し、NVidia の Blackwell に匹敵する BVH 走査能力を持っています。また、AMD は「Chiplet」構造の利点を活かし、コア数を柔軟に増やすことでコストパフォーマンスを高めています。2026 年時点では、RX 9070 XT は価格帯において NVIDIA RTX 5080 と競合し、自作 PC の選択肢として非常に重要な位置を占めています。

Intel Arc の逆襲：Xe アーキテクチャと Xe2-HPG の特徴

Intel は 2021 年に自社の GPU 市場へ正式参入し、Arc アーキテクチャ（Xe-HPG）を採用しました。Arc A750 や A770 は、従来の XMX（Xe Matrix eXtension）ユニットを活用し、AI 推論機能を搭載しました。しかし、2026 年時点において Intel が注目されているのは Xe2-HPG アーキテクチャです。これは B580 に採用された次世代設計であり、Xe アーキテクチャの欠点であったドライバ最適化とレンダリング効率を大幅に改善したものです。

Intel Arc B580 の Xe2-HPG は、NVIDIA の SM や AMD の CU に対して「XE-Core」という名称で呼ばれる計算ユニットを採用しています。各 XE-Core は SIMD 構造を持ち、CUDA コアや RT コアの機能の一部を統合的に処理します。特に注目すべき点は、Intel が独自に開発した「XeSS（Xe Super Sampling）」技術です。これは NVIDIA の DLSS や AMD の FSR と競合する AI スケーリング技術であり、B580 ではハードウェアレベルで XeSS 推論ユニットがサポートされています。これにより、低解像度の画像を高画質にアップスケーリングすることが可能です。

Intel Arc B580 のメモリサブシステムは、GDDR6 メモリを採用し、16GB バージョンが存在します。Xe2-HPG ではキャッシュ階層の最適化が進み、高帯域幅でのデータアクセスを効率化しました。また、Intel は動画エンコード/デコード機能において、AV1 コーデックのハードウェアサポートを強化しており、YouTube の 4K/8K 再生や動画編集における消費電力効率で優位性を発揮しています。2026 年現在では、B580 は自作 PC 初心者にとってコストパフォーマンスの高い選択肢として推奨されています。

Intel の強みは、CPU と GPU の統合機能です。特に Core Ultra シリーズとの組み合わせにおいて、Xe2-HPG の AI エンジンが CPU の NPU（Neural Processing Unit）と連携し、システム全体の AI 処理能力を向上させます。また、Intel は Open Source ドライバのサポートに積極的であり、Linux ユーザーや自作 PC に詳しい層からの評価が高まっています。2026 年時点では、Intel Arc B580 は NPU 搭載 CPU と組み合わせた AI PC の構成において重要な役割を果たしています。

GPU アーキテクチャ比較総覧：世代別性能推移

各 GPU アーキテクチャの進化を整理するため、主要な世代と製品を比較します。以下の表は、2026 年時点における主要な GPU のアーキテクチャ名、発売年、CUDA コア数（または同等コア）、新技術の特徴を示しています。これにより、どの世代が自社の用途に最適かを見極めることができます。

また、競合メーカーのアーキテクチャについても比較します。AMD と Intel の技術も進化しており、それぞれ独自の強みを持っています。

これらの比較から、NVIDIA は AI とレイトレーシングにおいて依然として強みを持ち、AMD はキャッシュ設計とコストパフォーマンスで優位性があります。Intel は動画処理と統合 CPU 連携に強みを持っています。2026 年時点の自作 PC 構成では、用途に応じてこれらを選ぶ必要があります。

今後の展望：AI PC と統合されたグラフィックスの未来

2026 年以降、GPU アーキテクチャはさらに「AI PC」へと進化します。RTX 5090 や RX 9070 XT のような高性能 GPU は、単なる描画装置ではなく、ローカル AI エージェントの処理エンジンとして機能します。例えば、生成 AI モデルによる画像作成やテキスト生成が、GPU の Tensor コアや XMX ユニットによって加速され、クラウド依存を減らすことが可能になります。これにより、データプライバシーが保たれたまま、高性能な AI 機能がデスクトップ環境で利用可能となります。

また、レイトレーシング技術は「物理シミュレーション」へと拡張されます。光の挙動だけでなく、流体や剛体もリアルタイムで計算できるようになるため、ゲーム内での動的な環境変化や破壊表現がより精密になります。Blackwell や RDNA 4 の RT コアは、将来的に BVH だけでなく、複雑な物理演算をハードウェアレベルでサポートする方向へ進化すると予想されます。

自作 PC ユーザーにとっては、電源設計と冷却技術の進化も重要です。RTX 5090 のような高消費電力 GPU を扱うには、ATX 3.1 規格の電源ユニットや液冷システムが標準化されるでしょう。また、マザーボードの PCIe スロット配置やケースの通風設計も、GPU の発熱特性に合わせて最適化されます。このように、GPU アーキテクチャの進化は PC システム全体の設計に影響を与え続けています。

まとめ

本記事では、Tesla から Blackwell までの GPU アーキテクチャの進化史を、CUDA コア、Tensor コア、RT コアの登場を中心に解説しました。主なポイントを以下にまとめます。

• CUDA コアの基礎: Tesla から Pascal にかけて CUDA コアが並列計算の基盤となり、SM（Streaming Multiprocessor）の設計が進化しました。
• AI と RT の融合: Volta で導入された Tensor コアと Turing の RT コアにより、GPU は画像描画だけでなく AI 処理とレイトレーシングも担うようになりました。
• 性能の飛躍: Ampere や Ada Lovelace では CUDA コア数とキャッシュ容量が増加し、RTX 4090 で DLSS 3.0（Frame Gen）が実現されました。
• 次世代 Blackwell: RTX 5090 の Blackwell アーキテクチャは BF16/FP8 を強化し、GDDR7 メモリに対応し、2026 年における最高性能を体現しています。
• 競合の進化: AMD RDNA 4（RX 9070 XT）と Intel Xe2-HPG（Arc B580）も AI エンジンやキャッシュ設計で独自の強みを発揮し、市場選択肢を広げています。

よくある質問（FAQ）

Q1: GPU の CUDA コア数が多いほど性能は良いのでしょうか？ A1: 一般的には CUDA コア数が多いほど並列処理能力が高いですが、アーキテクチャの世代やクロック速度、キャッシュ容量も重要です。古い世代のコア数が多い製品より、新しい世代の少ないコア数が高性能であるケースがあります。

Q2: Tensor コアはゲームプレイに直接影響しますか？ A2: Tensor コアは DLSS などの AI スケーリング技術を支えており、レイトレーシング時のフレームレート向上や、低解像度での高画質化に寄与します。直接的な描画性能ではありませんが、体感するパフォーマンスには大きな影響を与えます。

Q3: レイトレーシングを有効にするにはどの GPU が必須ですか？ A3: Turing アーキテクチャ以降（GeForce RTX 20 シリーズ以降）なら RT コアを搭載しており、レイトレーシングをハードウェアサポートできます。ただし、RTX 5090 や RX 9070 XT のような最新モデルでは性能が格段に向上しています。

Q4: AMD の GPU でも AI 機能は使えますか？ A4: はい、AMD の RDNA 3〜RDNA 4（RX 6000/7000/9000 シリーズ）には AI エンジンが搭載されており、FSR（FidelityFX Super Resolution）など AI スケーリング技術を利用可能です。

Q5: GPU のメモリ容量（VRAM）はどれくらい必要ですか？ A5: 2026 年時点では、4K 解像度や高品質なレイトレーシングを扱う場合、16GB 以上の VRAM が推奨されます。RTX 5090 や RX 9070 XT は大容量メモリに対応しており、VRAM バンドルも重要です。

Q6: Intel Arc の GPU は自作 PC に適していますか？ A6: Intel Arc B580（Xe2-HPG）はコストパフォーマンスに優れており、動画編集や AI 推論用途に適しています。ただし、ドライバの最適化状況によっては、最新ゲームでの挙動が NVIDIA や AMD より不安定な場合があります。

Q7: RTX 5090 の電源消費量はどれくらいですか？ A7: RTX 5090 の TDP は約 450W〜600W と推定されており、高品質な ATX 3.1/3.2 規格の電源ユニット（850W 以上推奨）と、適切な冷却システムが必要です。

Q8: GPU アーキテクチャの違いは温度にどう影響しますか？ A8: 新しい世代ほど効率的になる傾向がありますが、高性能化に伴い発熱量が増える場合もあります。TSMC のプロセス微細化（3nm/4N）により、発熱効率自体は向上しています。

Q9: 自作 PC で GPU を選定する際の優先順位は何ですか？ A9: ゲーム用途なら RT コア性能と DLSS/FSR 対応が、AI 用途なら Tensor/XMX エンジン性能と VRAM 容量が重要です。コストパフォーマンスを重視するなら AMD や Intel も検討対象です。

Q10: GPU のアーキテクチャはいつ次の世代に進化するのでしょうか？ A10: NVIDIA は Blackwell 以降の次世代（Rubin）や、AMD は RDNA 5 への移行が予想されます。2026 年〜2027 年にかけて新モデルの発表が予定されています。