【2026年】GPUメモリ帯域ボトルネック分析

GPU メモリ帯域ボトルネック分析：2026 年最新メモリ技術と性能影響の徹底解説

PC パーツ市場において、GPU（グラフィックボード）の購入を検討する際、ユーザーはしばしば「VRAM の容量」に注目しがちですが、実はそれ以上に重要な指標が存在します。それが「メモリ帯域幅」と呼ばれる数値です。2026 年 4 月時点の最新技術動向を見ると、GDDR7 や HBM3e の採用が一般化し始めており、単なる容量競争から「帯域の競争」へとシフトしています。本記事では、自作 PC を行う初心者から中級者までを対象に、GPU メモリ帯域幅がゲームプレイや AI 推論性能に与える決定的な影響を分析します。RTX 5090 や RX 9070 XT といった最新モデルの数値データを用い、なぜ帯域幅がボトルネックになるのか、どのようにしてパフォーマンスを最大化できるのかを深く掘り下げます。

メモリ帯域幅は、GPU のコア処理能力と VRAM（ビデオ RAM）のアクセス速度をつなぐパイプラインの太さを表します。仮に GPU コアが超高速でデータ計算を行っても、必要なテクスチャやジオメトリ情報をメモリから供給するスピードが遅ければ、コアは待機状態になり、結果としてフレームレートの低下や表示遅延が発生します。特に高解像度ゲームや大規模な AI 学習環境では、このパイプラインの制限が性能を決定づける最大の要因となり得ます。本記事を通じて、帯域幅という概念を正しく理解し、ご自身の用途に最適な GPU を選ぶための基準を提供することを目的としています。

GPU メモリ帯域幅の基礎知識とボトルネックの正体

GPU メモリ帯域幅とは、1 秒間に GPU コアが VRAM から読み書きできるデータの最大容量を指します。単位は GB/s（ギガバイト毎秒）または TB/s（テラバイト毎秒）で表され、数値が高いほど大量のデータを高速転送可能です。これは自動車のエンジン性能に例えるなら「排気量」や「馬力」と比較される部分であり、メモリバス幅とメモリクロック速度によって決まります。しかし、単にこの数値が大きいからといってすべてが解決するわけではなく、システム全体のバランスやアプリケーションの特性にも依存します。初心者の間で誤解されがちですが、VRAM の容量（16GB や 24GB など）と帯域幅は独立した指標であり、容量が大きくても帯域幅が狭ければ高負荷なシーンで性能が出せないという「ボトルネック」が発生します。

ボトルネックが発生する典型的なシナリオとして、4K 解像度でのゲームプレイや AI モデルの推論処理が挙げられます。例えば、RTX 5080 のような製品であっても、帯域幅が RTX 5090 よりも低い場合、高品質なテクスチャストリーミングが必要なオープンワールドタイトルでは、データ転送待ちによりフレームレートが不安定になります。これを「メモリバウンド」と呼びます。逆に、ゲームによっては計算能力（レンダリング機能）の方がボトルネックとなり、「GPU バウンド」の状態になるケースもあります。2026 年時点の最新タイトルにおいては、Ray Tracing（レイトレーシング）や DLSS などの技術が普及しているため、帯域幅への依存度は以前よりも高まっています。

また、メモリ帯域幅は単なる転送速度だけでなく、レイテンシ（遅延）にも影響を与えます。帯域幅が狭いとデータ待ち時間が長く発生し、GPU コアがアイドル状態になる時間が長くなります。これはゲームプレイにおける入力遅延や、AI 推論時の推論開始時間として体感される可能性があります。特にマルチコア CPU と連携する GPU の計算において、メモリへのアクセス効率が悪いと、CPU が GPU に待たされたり、逆に GPU が CPU から送られてくる命令を待つことでシステム全体の処理速度が低下します。したがって、自作 PC を構成する際、GPU メモリ帯域幅の理解は、単なるスペック比較を超えたシステム最適化の鍵となります。

メモリ技術の進化：GDDR シリーズと HBM の詳細比較

現在および 2026 年時点で主流となっている GPU メモリ技術には、主に GDDR（Graphics Double Data Rate）シリーズと HBM（High Bandwidth Memory）シリーズがあります。これらは設計思想が異なり、用途によって使い分けられています。GDDR シリーズは PC ゲーム用カードなどで一般的で、高周波数での動作を可能にしつつコストパフォーマンスに優れています。一方、HBM は 3D 積層技術を採用しており、極めて広いバス幅と低い電力消費を実現していますが、製造コストが高いため主にデータセンターや AI 専用チップで使用されます。本節では、主要なメモリ規格ごとの仕様を比較し、それぞれの特性が性能にどう影響するか解説します。

GDDR6 から GDDR7 への移行は、通信プロトコルの刷新と電圧の最適化によって実現されています。従来の GDDR6 は 16 Gbps のデータレートが主流でしたが、GDDR7 ではこれを超える転送速度を実現し、帯域幅を劇的に向上させています。特に RTX 5090 に採用される GDDR7 は、2TB/s という驚異的な帯域幅を達成しており、これは HBM3 と同等の性能に迫るものです。一方、HBM3 や HBM3e は、チップを垂直に積み重ねることでバス幅を数百ビット単位で確保し、消費電力を抑制しながら超高速データ転送を実現しています。この違いは、消費電力効率と帯域幅のバランスにおいて決定的な差を生み出します。

以下の表は、主要なメモリ技術の仕様を比較したものです。各規格のバス幅や電圧、コスト構造の違いが、最終的な GPU の性能にどのように影響するかを理解する上で重要です。特に HBM3 と GDDR7 の比較は、2026 年時点でのハイエンド市場における重要な判断基準となります。

この表からも明らかな通り、GDDR7 は HBM に匹敵する帯域幅を持ちながら、汎用性が高いという特徴があります。しかし、HBM3e のような規格になると、バス幅の広さから生じる巨大なデータ転送能力は、AI 学習のような大規模データ処理において圧倒的な優位性を発揮します。自作 PC ユーザーにとって、GDDR7 搭載の GPU がゲーム性能に与える影響は計り知れないほど大きく、一方で HBM ドライバーや冷却システムのコストを考慮すると、デスクトップ環境での採用は限定的になります。

帯域幅計算式の実践と各モデルの数値検証

メモリ帯域幅は単純な掛け算で計算可能です。基本的な計算式は「クロック周波数 × バス幅 × データレート係数」です。ただし、実際の製品ではデータ転送効率やオーバーヘッドを考慮した実効値が公表されます。例えば、RTX 5090 に採用されている GDDR7 メモリは、理論上の最大帯域幅が 2TB/s とされています。これはクロック周波数が約 26GHz（2,600MT/s）であり、バス幅が 512bit に達していることを示唆しています。計算式に照らし合わせると、非常に高い周波数で動作し、かつ広いデータ経路を持っていますが、これは物理的な配線制限と発熱管理のバランスの上に成り立っています。

各 GPU モデルの帯域幅を具体的に検証してみましょう。RTX 5090 が 2TB/s を持つ一方、RTX 5080 は 960GB/s です。この差は単なる数値の違いではなく、ゲームプレイにおける処理能力の差として現れます。特に RTX 5070 Ti の 896GB/s という数値は、GDDR7 の採用により GDDR6X（RTX 4090 の 1,008GB/s）に肉薄し、一部のシナリオでは同等以上の性能を発揮します。一方、RX 9070 XT が GDDR6 を採用している場合の 640GB/s という数値は、帯域幅という点での明確な差を生み出しており、高解像度プレイにおいて RTX シリーズとの差が如実に現れる要因となります。

以下に、主要な GPU モデルのメモリ仕様と計算結果を示す表を作成しました。これにより、各モデル間の性能格差を数値として把握できます。特に H100 の 3.35TB/s という数値は、AI エンジンとしての優位性を裏付ける根拠となりますが、一般ユーザーには高価すぎるため、デスクトップ GPU との比較においてもその技術的隔たりの大きさを理解する材料となります。

この計算式と数値を踏まえると、RTX 5080 が RTX 4090 よりも帯域幅で劣る場合でも、GDDR7 の効率性により同等以上の処理速度を実現できる可能性があります。しかし、RX 9070 XT のように GDDR6 を採用した場合、帯域幅の限界が早期に到達するため、高負荷なワークロードでは性能低下が避けられません。自作 PC を組む際は、この計算式に基づいて自分の用途（4K ゲームか、AI データ処理か）に合わせて適切な GPU を選択することが重要です。

ゲーム性能への影響：4K レンダリング時のシナリオ分析

ゲームプレイにおいてメモリ帯域幅がボトルネックとなる最も典型的なケースは、高解像度かつ高品質なテクスチャ設定でのプレイ時です。2026 年時点の最新タイトルでは、8K レイテンシーやリアルタイムレイトレーシングが標準化されており、GPU は大量のデータを高速に処理する必要があります。特に 4K 解像度でのゲームでは、1 フレームあたりのピクセル数が多く、テクスチャデータの転送量が膨大になります。この時、帯域幅が不足すると GPU コアが待機し、フレームレートが低下します。これを「メモリバウンド」と呼びます。

具体的なシナリオとして、RTX 5090 と RX 9070 XT を比較した場合の性能差を分析します。仮にどちらも同じゲームエンジンを使用している場合でも、帯域幅が 2,000GB/s の RTX 5090 は、640GB/s の RX 9070 XT に比べて、テクスチャストリーミングがスムーズに行われます。特にオープンワールドゲームのように広大なマップを移動する際、遠景のテクスチャデータやジオメトリ情報の読み込みが必要になりますが、帯域幅が狭いと読み込み遅延が発生し、スプリット画面の現象（ポップイン）が見られる可能性があります。

以下に、メモリ帯域幅制限下でのゲーム性能への影響度合いを定量的に示した表を作成しました。これは理論的なシミュレーションに基づいていますが、実機テストにおける傾向と一致しています。特に「4K + 超高画質」設定では、RTX 5090 のような高帯域モデルが有利になる一方、1080p モードでは GPU コア性能自体の差の方が顕著になります。

この表からわかる通り、高解像度かつ高画質設定においては、帯域幅の差がそのままフレームレート差に直結します。RTX 5070 Ti の 896GB/s は GDDR7 の採用により RTX 4090 に肉厚していますが、RX 9070 XT の 640GB/s と比較すると明確な性能差があります。自作 PC をゲーム専用とする場合、帯域幅を重視して GPU を選定することが、将来的な互換性を確保する上で重要な判断基準となります。特に VR（バーチャルリアリティ）環境では、フレームレート低下が直ちに酔いに繋がるため、高帯域幅の GPU が必要不可欠です。

AI 推論におけるメモリ帯域の決定的な役割

AI 分野において、GPU のメモリ帯域幅はゲーム以上に重要な指標となります。特に大規模言語モデル（LLM）の推論においては、モデルの重みデータや中間計算結果を高速に処理する必要があります。AI 推論プロセスでは「メモリバウンド」特性が強く、データ転送速度が遅れると推論開始までの時間やトークン生成速度に直結します。この点において、HBM3 を搭載した H100 のようなプロフェッショナル向け GPU は、デスクトップ向けの GDDR 搭載カードとは一線を画す性能を発揮します。

LLM 推論の効率性は、主に「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる入力情報の長さと、「バッチサイズ」によって決定されます。バッチサイズを大きくすると処理効率は上がりますが、必要な VRAM と帯域幅が急増します。例えば、H100 の 3.35TB/s という帯域幅は、数十億パラメータのモデルを秒間で複数回推論することを可能にしますが、GDDR7 を搭載した RTX 5090 でさえも、バッチサイズが大きくなりすぎると帯域がボトルネックとなり、スループットが低下します。

以下に、AI 推論におけるメモリ容量と帯域幅の役割分担を比較した表を示しました。これにより、自作 PC ユーザーがローカル LLM を構築する際、どの GPU が適しているかを判断する基準となります。一般的に、VRAM 容量が不足するとモデル自体がロードされませんが、帯域幅が不足すると推論速度が極端に低下します。

RTX 5090 のような GDDR7 搭載モデルは、比較的小規模なモデル（数十億パラメータ級）の推論において十分に機能しますが、大規模なエンタープライズ用途では H100 のような HBM3 カードと比較して帯域幅で劣ります。しかし、2026 年時点では RTX 50 シリーズの AI 性能も向上しており、GDDR7 の採用により推論速度が大幅に改善されています。自作 PC でローカル AI を運用するユーザーは、VRAM 容量だけでなく、メモリ帯域幅を重視して選択することが、推論コストと時間のバランスを取る上で重要となります。

キャッシュ技術（Infinity Cache/L2）による帯域節約効果

GPU メモリ帯域幅がボトルネックとなるのを緩和するために、各メーカーはキャッシュ技術を強化しています。AMD の「Infinity Cache」や NVIDIA の「L2 Cache」は、VRAM へのアクセス頻度を減らすことで実効的な帯域幅を向上させる役割を果たします。Infinity Cache は RDNA 4 アーキテクチャなどで採用されており、GPU クロック速度に依存する高速キャッシュ領域を設けることで、頻繁にアクセスされるデータを保持します。これにより、低速な VRAM へのアクセス回数を減らし、システム全体の処理効率を高めています。

NVIDIA の Blackwell アーキテクチャ（RTX 50 シリーズ）でも同様の L2 キャッシュ技術が採用されており、キャッシュヒット率の向上に注力しています。キャッシュが大きければ大きいほど、VRAM へのアクセス頻度は減少し、帯域幅のボトルネックの影響を低減できます。例えば、同じ帯域幅を持つ GPU でも、キャッシュ設計が優れているモデルの方が、実際のゲーム性能や AI 推論性能で高い数値を記録することがあります。これは、単純な帯域幅の数値比較だけでは性能差が正確に評価できない理由の一つです。

RDNA 4 と Blackwell のキャッシュ技術における具体的な違いと効果を以下に示します。両社のアプローチは異なりますが、最終的な目的は同じく「帯域節約」にあります。Infinity Cache は AMD が独自に開発したキャッシュ構造であり、L2 キャッシュは NVIDIA のアーキテクチャに組み込まれた階層的なキャッシュです。

このように、キャッシュ技術は帯域幅の物理的な制限をソフトウェア・ハードウェアレベルで補完する重要な要素です。特に AI 推論においては、モデル重みの一部が L2 キャッシュ内に保持されることで、推論速度が劇的に改善されます。自作 PC を構築する際にも、単に VRAM の容量や帯域幅だけでなく、キャッシュ設計がどのように機能するかを理解することが、性能最大化への鍵となります。

VRAM 容量と帯域幅のトレードオフ戦略

GPU メモリにおいて、「VRAM 容量」と「メモリ帯域幅」はトレードオフの関係にあることが多々あります。製造コストや物理的な基板スペースの制約から、1 つの GPU で両方を最大化することは容易ではありません。例えば、高価な HBM3 を採用して帯域幅を最大化すると、VRAM の容量が増えるためのチップ数が制限される可能性があります。逆に、大容量の GDDR6 メモリを搭載すると、帯域幅が犠牲になるリスクがあります。ユーザーは自身の用途に合わせて、どちらを優先するか判断する必要があります。

ゲーム用途においては、高解像度テクスチャを使用する際に VRAM 容量が不足すると、システムメモリ（メイン RAM）にデータを書き込むことになり、著しいパフォーマンス低下を招きます。この場合、帯域幅が高くても容量不足によるボトルネックが発生します。一方、AI 推論や 3D レンダリングにおいては、VRAM 容量が不足すると処理自体が開始できません。このため、用途に応じて最適解が異なります。

以下に、用途別の優先順位と推奨構成をまとめました。自作 PC を組む際は、自分の主な用途（ゲームか AI か）に合わせて優先事項を決めることが重要です。特に RTX 5080 のようなモデルは、帯域幅と容量のバランスが取れた選択肢ですが、用途によっては他の製品の方が適している場合があります。

このトレードオフを理解しておくことで、予算の中で最大の性能を享受できます。RTX 5090 は帯域幅と容量の両方で高水準ですが、コストが非常に高いため、予算が限られる場合は [RTX 5070 Ti のようなモデルでバランスを取る戦略も有効です。自作 PC ユーザーは、単に「最新＝最高」と考えず、自分の利用シナリオに合わせて選択することが賢明な判断となります。

メモリオーバークロックの実践とリスク管理

メモリ帯域幅を向上させるための物理的な手段として、メモリオーバークロック（OC）が挙げられます。MSI Afterburner などのツールを使用して VRAM の動作クロックを引き上げることで、理論上の帯域幅を超える性能を実現できる可能性があります。しかし、これはあくまで試行錯誤が必要であり、冷却環境や基板の品質に依存します。RTX 5090 のような高帯域 GPU でも、メモリ OC を行うことでさらに 10%〜20% の帯域幅向上が期待できる場合があります。

メモリオーバークロックにはリスクも伴います。クロック周波数が高くなると発熱が増大し、安定性が低下します。特に GDDR7 のような次世代メモリは、電圧管理が重要であり、過剰な OC はエラーや故障の原因となります。また、OC により帯域幅が上がっても、それがゲーム性能に直結しない場合もあります。これはボトルネックがメモリではなく GPU コア側にある場合などが該当します。

以下の表は、メモリオーバークロックによる効果とリスクを整理したものです。自作 PC ユーザーが OC を検討する際の判断基準となります。特に RTX 50 シリーズの GDDR7 メモリでは、OC の限界値が高くなる傾向がありますが、冷却対策を怠ると安定性を損なうため注意が必要です。

メモリオーバークロックは、あくまで最終的な調整手段です。まずはメーカーが推奨する設定で動作を確認し、余裕がある場合にのみ OC を検討しましょう。特に RTX 5090 のような高価な製品では、OC が保証対象外になる場合もあるため、事前によく確認しておくことが重要です。自作 PC はリスク管理を含めた楽しみの一部ですが、安定性を犠牲にした OC は避けるべきです。

次世代メモリ技術：GDDR7 の進化と HBM4 の展望

2026 年時点では GDDR7 が主流となりつつありますが、さらに先を見据えた次世代メモリ技術も開発が進んでいます。GDDR7 の次世代として「GDDR8」や「HBM4」が注目されています。特に HBM4 は、より高い帯域幅と低消費電力を実現するため、AI エンジンやデータセンターでの採用が拡大すると予測されます。2026 年時点ではまだ一般ユーザー向けには普及していませんが、将来的な自作 PC の構成において重要な要素となります。

GDDR7 から次世代へ移行する際の課題は、製造プロセスの微細化と信号整合性の維持です。高周波数での動作はノイズの影響を受けやすく、基板設計や配線技術の革新が必要です。また、HBM4 ではチップの垂直積層数を増やすことでさらに帯域幅を拡大しますが、冷却効率の問題が新たな課題となります。2026 年時点では HBM3e が AI エンジンで主流ですが、将来的には GDDR7 と HBM の境界線が曖昧になる可能性があります。

以下に、次世代メモリ技術のロードマップと予測性能を示しました。これにより、自作 PC ユーザーとして長期的な視野を持つ上で有益です。特に RTX 5090 のような製品は、将来の技術への移行期に位置づけられており、その後のアップグレードパスを考える際の基準となります。

GDDR8 や HBM4 の登場は、自作 PC のメモリ帯域ボトルネックをさらに解消する可能性があります。しかし、これらの技術に対応するには、マザーボードや電源供給の革新も必要となります。2026 年時点では RTX 5090 が GDDR7 を採用していますが、将来的にはこれらの次世代技術との互換性を考慮したシステム設計が求められます。自作 PC のライフサイクルを長く保つためには、将来の技術動向にも目を向けておくことが重要です。

各技術のメリット・デメリット総括表

本記事で解説してきた GPU メモリ帯域幅やキャッシュ技術について、それぞれのメリットとデメリットを総括します。これにより、ユーザーは自身の用途に合わせて最適な選択を行えます。特に GDDR7 と HBM の比較は重要であり、コストパフォーマンスと性能のバランスを理解する必要があります。自作 PC を組む際、これらの情報を元に予算配分を行うことが重要です。

GDDR7 はコストパフォーマンスに優れていますが、HBM3e には及ばない帯域幅を持ちます。一方で、HBM3e は圧倒的な性能をもたらしますが、高価で冷却対策も必要です。また、キャッシュ技術は帯域節約に寄与しますが、設計の複雑さから製造コストが増大します。これらのトレードオフを理解することが、自作 PC の成功への鍵となります。

この表を参考にしながら、自作 PC を構成する際は自身の優先順位を明確にしましょう。ゲーム用途であれば GDDR7 で十分ですが、AI エンジンとしての使用なら HBM3e が必須となります。また、キャッシュ技術はメーカー側の技術力に依存するため、製品選びの参考指標として活用してください。

よくある質問（FAQ）

Q1. メモリ帯域幅が高いほどゲーム性能が必ず上がるのですか？ A1. 結論から言うと、必ずしもそうとは限りません。メモリ帯域幅が高いことは有利ですが、GPU コア自体の性能やシステム全体のバランスも重要です。特に低解像度（1080p）では GPU コアの処理能力がボトルネックになることが多く、帯域幅はあまり影響しません。しかし、4K 高画質プレイや VR 環境では帯域幅の影響が大きくなり、性能向上に寄与します。用途に合わせて適切なスペックを選ぶ必要があります。

Q2. RTX 5090 と RTX 4090 のメモリ帯域幅の差は体感できますか？ A2. はい、体感可能です。RTX 5090 は GDDR7 を採用し、帯域幅が 2TB/s 以上になる一方、RTX 4090 は約 1,008GB/s です。高負荷なレンダリングや AI 推論において、この差は明確に現れます。特にテクスチャストリーミングが必要なゲームでは、RTX 5090 の方がよりスムーズで、スプリット画面の頻度が低くなります。

Q3. VRAM 容量が少なくても帯域幅が高ければ問題ないですか？ A3. いいえ、VRAM 容量は必須です。帯域幅が高くても容量不足になると、システムメモリ（メイン RAM）にデータを書き込むことになり、著しいパフォーマンス低下を招きます。特に AI モデルや高解像度ゲームでは、16GB 以上の VRAM が必要不可欠です。帯域幅よりも先に容量を満たすことが優先されます。

Q4. [メモリオーバークロック](/glossary/オーバークロック)は危険ですか？ A4. 適度な OC は安全ですが、過度な OC は故障リスクがあります。特に電圧を上げすぎると発熱が増大し、GPU の寿命を縮めます。MSI Afterburner などのツールを使用し、安定性を確認しながら徐々にクロックを引き上げることをお勧めします。保証対象外になる場合もあるため注意が必要です。

Q5. HBM3 を搭載した GPU は自作 PC で使えますか？ A5. 現時点では一般ユーザー向けにはほとんど販売されていません。HBM3 は主にデータセンターや AI エンジン向けであり、冷却や基板設計が特殊です。RTX 5090 のような GDDR7 搭載製品の方が、自作 PC 環境での汎用性が高くおすすめです。

Q6. キャッシュ技術は自作で調整できますか？ A6. いいえ、キャッシュ容量や設計は GPU メーカーによって決定されており、ユーザーが後から変更することはできません。しかし、GPU を交換することで異なるアーキテクチャ（例：RDNA vs Blackwell）のキャッシュ性能を利用できます。

Q7. メモリ帯域幅と VRAM 容量のどちらを優先すべきですか？ A7. 用途によります。ゲームなら VRAM 容量を最優先し、AI 推論やレンダリングなら帯域幅も重視します。基本的には「VRAM 容量で不足しないライン」を満たした上で、予算の許す限り帯域幅が高いものを選ぶのが正解です。

Q8. GDDR6X と GDDR7 の違いは何ですか？ A8. GDDR7 は [[GDDR](/glossary/gddr6)6](/glossary/ddr6-memory)X の次世代規格で、より高い周波数と低消費電力を実現しています。GDDR7 は 2026 年時点での標準となりつつあり、帯域幅が大幅に向上しています。特に RTX 50 シリーズでは GDDR7 が採用されています。

Q9. メモリ帯域ボトルネックを解消する方法はありますか？ A9. 直接的な解決策はありません。GPU を交換するか、キャッシュ効率の高い製品を選ぶことが有効です。OC も一時的な改善になりますが、根本的な解決にはなりません。高帯域幅の GPU を導入することが最も確実な方法です。

Q10. 2026 年時点で最もおすすめなメモリ技術はどれですか？ A10. ゲーミング用途なら GDDR7（RTX 50 シリーズ）、AI 推論なら HBM3（H100）が推奨されます。自作 PC ユーザーには RTX 5080 のような GDDR7 搭載モデルがバランス良くおすすめです。

まとめ

本記事では、GPU メモリ帯域幅の重要性と、2026 年時点での最新技術動向について詳しく解説しました。要点をまとめると以下の通りです。

• [メモリ帯域幅はボトルネック: ゲームや AI において、VRAM の容量以上に重要な性能指標である。
• GDDR7 と HBM3 の違い: GDDR7 はコストパフォーマンスに優れ、HBM3 は圧倒的な帯域幅を持つが高価。
• 計算式の理解: クロック×バス幅で理論値を算出し、実効値を把握することが重要。
• キャッシュ技術の役割: Infinity Cache や L2 キャッシュは帯域節約に寄与し、性能向上に貢献する。
• 用途に応じた選択: ゲームなら GDDR7 搭載 GPU を優先し、AI エンジンなら HBM3 が必要。

自作 PC の構成においては、これらの知識を元に予算と目的のバランスを取ることが重要です。最新の RTX 50 シリーズや AMD RX 9070 XT のスペックを把握し、最適なシステムを構築しましょう。