GeForce RTX 50 シリーズは、AI 処理、レイ トレーシング、電力効率を向上させる NVIDIA の新しい Blackwell アーキテクチャにより、ノート PC 用 GPU の大きな進歩を示しています。このレビューでは、ポータブルな形でクラス最高のパフォーマンスを発揮するように構築された強力なデバイスである Razer Blade 5090 に搭載された GeForce RTX 16 Mobile GPU に焦点を当てています。ハイエンドのデスクトップに匹敵することを目指しているわけではありませんが、その優れた仕様により、外出先で本格的なパワーを必要とするプロやゲーマーにとって強力な選択肢となっています。
GeForce RTX 50 シリーズは、ネイティブ FP4 サポート、より高度な Tensor コア、改善されたレイ トレーシング機能を導入し、前世代よりも優れたバッテリー効率を実現しています。DLSS 4 による AI 駆動型レンダリングとフレーム生成により、モバイル GPU で何が可能かという新たなベンチマークを確立する準備が整いました。
GeForce RTX 5090 モバイルと 5090 デスクトップの違いは何ですか?
GeForce RTX 5090のモバイル版とデスクトップ版は、同じBlackwell 2.0アーキテクチャと5nmプロセスを採用していますが、用途は大きく異なります。デスクトップ版は、予想通り大幅にサイズが大きく、トランジスタ数はほぼ2倍（92.2億個対45.6億個）、TDPもはるかに高くなっています（575W対150W）。これにより、ベースクロックとブーストクロックを高く設定できます。
モバイル バージョンは効率性と携帯性を重視して設計されていますが、デスクトップ モデルは CUDA コア、メモリ帯域幅、全体的なコンピューティング パフォーマンスがほぼ 5090 倍で、より高い生のパワーを発揮しますが、消費電力とサイズが大きくなります。結局のところ、デスクトップの GeForce RTX XNUMX はパフォーマンスのモンスターであり、モバイル バージョンはパワーとモビリティのバランスをとっています。
プラットフォームの概要: Razer Blade 16
ここでの焦点は GeForce RTX 5090 Mobile GPU ですが、それが動作するマシンである Razer Blade 16 についても触れておく価値があります。全体として、これは GPU が本来の性能を発揮できるハイエンド仕様を備え、5090 の性能を披露するのに最適なプラットフォームです。
Razer Blade 16 は、高性能コンピューティング向けに設計されたプレミアム ワークステーション クラスのノート PC です。最大ブースト クロック 9GHz の 370 コア (12 スレッド) プロセッサ、AMD Ryzen AI 24 HX 5.18 を搭載し、32MT/s で動作する 5GB の DDR8000 メモリを備えています。
Razer Blade 16 仕様
| 製品仕様 | Details |
| オペレーティングシステム | Windowsの11プロ |
| プロセッサ | AMD Ryzen™ AI 9 HX 370 (12 コア / 24 スレッド、3.3 GHz ベース / 5.1 GHz 最大ブースト) |
| グラフィック | NVIDIA GeForce RTX 5090 (24 GB GDDR7 VRAM) |
| ディスプレイ | 16インチ QHD+ OLED (2560 x 1600) 240 Hz |
| Storage | 2 TB SSD (M.2 PCIe Gen 4 NVMe x4、x2) |
| メモリ | 32 GB LPDDR5X 8000 MHz (はんだ付け) |
| キーボード | キーごとの RGB (Razer Chroma™) N キーロールオーバー |
| 接続性 | Wi-Fi 7、Bluetooth 5.4、トライバンド 2×2 WLAN |
| ポート | 3 x USB 3.2 Gen 2 Type-A、2 x USB4 Type-C (PD & DisplayPort 1.4)、MicroSD (UHS-II)、HDMI 2.1 |
| オーディオ | 6 つのステレオ スピーカー、THX Spatial Audio、7.1 コーデック (HDMI 経由)、デュアル アレイ マイク |
| 電池 | 90 WHr リチウムイオン (50 分で 30%、80 分で 48%)、280 W 電源アダプター |
| 構築と仕上げ | CNCミルドアルミニウム、黒アルマイト加工、指紋防止コーティング |
| 寸法 | 14.9 mm ~ 17.4 mm x 250.5 mm x 355 mm (0.59″ ~ 0.69″ x 9.86″ x 13.98″) |
| 重量 | 2.14キロ/ 4.71ポンド |
| セキュリティ | Windows Hello IR FHD ウェブカメラ、TPM 2.0、ケンジントン セキュリティ スロット |
| 保証 | ノートパソコン1年間保証、バッテリー2年間保証 |
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile には、24GB の GDDR7 メモリが搭載されています。巨大なヒートシンク アセンブリの下には、GPU の周囲に沿って 3GB の Samsung モジュールがはんだ付けされています。
このレベルのパフォーマンスをサポートするために、システムにはワークステーション クラスの 280W 電源が搭載されています。これは、プラグイン時に GPU が最大性能を発揮するために必要な持続的な電力を供給するために不可欠です。GeForce RTX 5090 モバイル GPU の最大 TGP は 150W で、Razer Blade 16 ではパフォーマンス モードで実行しているときに 135W に構成されます。
ブラックウェルアーキテクチャ: コア数の増加、AIパワーの向上
Blackwell アーキテクチャは、GeForce RTX 50 Mobile GPU シリーズのコアであり、以前の Ada Lovelace 世代に比べていくつかの重要なアップグレードが導入されています。GeForce RTX 5090 Mobile は 10,496 個の CUDA コアと第 5 世代 Tensor コアを備え、AI 処理能力が大幅に向上しています。FP4 精度がネイティブでサポートされるようになったため、メモリ負荷と計算要件が軽減され、GPU は AI モデルをより効率的に処理できます。
DLSS 4 とマルチフレーム生成: フレームレートの向上
新しいトランスフォーマー モデルを搭載した DLSS 4 では、マルチ フレーム生成が導入され、従来レンダリングされたフレームごとに最大 XNUMX つの追加フレームを生成できます。これにより、高画質を維持しながらフレーム レートが大幅に向上します。トランスフォーマー モデルは、以前のバージョンの DLSS で使用されていた畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づいて構築されていますが、フレーム全体と時間の経過に伴う変化を分析することでさらに進化しています。これにより、細部がより鮮明になり、ゴーストが減り、エッジが滑らかになります。これは、特に動きの速いシーンで顕著です。
NVIDIAは、 『Alan Wake 2』や『Cyberpunk 2077: Phantom Liberty』などのゲームにおいて、DLSS 4がネイティブレンダリングに比べてフレームレートを最大8倍向上させると主張しています。DLAA（ディープラーニングアンチエイリアシング）とDLSSレイリコンストラクションを組み合わせることで、ゲームプレイ中のフレームレートが向上し、より滑らかで安定した映像を実現します。また、Transformer Modelはテクスチャの品質を向上させ、髪の毛、鎖、反射などのディテールを、動きの速いシーンでもより自然で一貫性のあるものにします。
高度なレイトレーシングとメガジオメトリ
新しい第 4 世代レイ トレーシング コアは、NVIDIA が「メガ ジオメトリ」と呼ぶ、現代のゲーム環境に見られる三角形の数と複雑さの増加に対応するために構築されています。GeForce RTX 50 シリーズは、以前の世代よりも多くのボクセルを処理できるため、より詳細なキャラクター モデル、リアルな照明、より豊かな環境の詳細を実現できます。
RTXニューラルラディアンスキャッシュは、AIを使用して間接照明をより正確に推定することで、追跡する光線の数を減らし、パフォーマンスと視覚的な一貫性を向上させます。この技術により、フレームレートを高く保ちながら、より複雑なパストレーシングソリューションが可能になります。こうしたAIによる最適化のおかげで、 『Alan Wake 2』や『Portal RTX』といったゲームは、レイトレーシングシーンにおける安定性の向上とゴースト現象の軽減という恩恵を受けています。
効率と電力管理: バッテリーでのパフォーマンス向上
新しい GeForce RTX 50 モバイル シリーズでは、NVIDIA は高性能と優れた電力効率の両立に真剣に取り組んでいます。新しい Advanced Power Gating および Accelerated Frequency Switching システムにより、GPU は低電力状態に移行し、変化するワークロードに即座に適応できます。クロックは前世代よりも 1000 倍速く調整できるため、負荷の高いタスクの実行時の応答性が向上し、システムに負荷がかかっていないときのバッテリー寿命が向上します。
Battery Boostは、シーンの複雑さに基づいてGPUとCPUの電力を動的に調整するように強化され、対応ゲームでは常に60 FPSを維持しながら、負荷の低いシーンでは消費電力を抑えることを目指しています。NVIDIAによると、これによりゲーム中のバッテリー駆動時間が最大40%向上し、ビデオ再生時間が最大30%長くなるとのことです。例えば、テストに使用したRazer Blade 16では、Baldur's Gate 3やCyberpunk 2077などのゲームをバッテリー駆動でプレイした場合、前世代のほぼ2倍のバッテリー駆動時間を実現できるとされています。
ビデオエンコーディングとAI支援による制作
GeForce RTX 50 シリーズは、ノート PC をメイン システムとして使用するコンテンツ クリエイター向けに、ビデオ エンコーディングと処理を大幅にアップグレードします。GeForce RTX 5090 モバイル GPU には、H.9 および H.6 形式で 4:2:2 クロマ サブサンプリングをサポートする 264 つの第 265 世代 NVENC エンコーダーと 4 つの第 2 世代デコーダーが搭載されています。これにより、色精度が向上し、ビデオ圧縮が効率化されます。HDR コンテンツを扱うクリエイターや、複数回の色補正を行うクリエイターは、2:XNUMX:XNUMX エンコーディングによって実現される色忠実度の向上とファイル サイズの縮小の恩恵を受けることができます。
FP4 のサポートにより、AI を活用したクリエイティブな作業も促進されます。Stable Diffusion などの生成 AI モデルは、GeForce RTX 2 シリーズ GPU で、以前の Ada ベースのモデルよりも最大 50 倍高速に実行できるようになりました。FP4 はメモリ使用量を削減し、出力品質を損なうことなく処理速度を向上させるため、大規模な AI モデルをラップトップでローカルに実行することが容易になります。
RTX ニューラルフェイスと AI 支援レンダリング
GeForce RTX 50 モバイル シリーズの AI はグラフィックス レンダリングに限定されず、キャラクターやテクスチャの処理方法も改善します。GeForce RTX Neural Faces は、生成 AI を使用して、何千もの表情や照明のシナリオをトレーニングすることで、よりリアルな人間の顔を作成します。従来のアニメーション手法に頼るのではなく、リアルタイムでリアルな表情を生成し、ゲームやシミュレーションのキャラクターの見た目や動きをより自然にします。
NVIDIA は、AI を使用してディテールを犠牲にすることなくテクスチャ サイズを最大 7 倍まで縮小する GeForce RTX Neural Texture Compression もリリースしました。これにより、メモリ使用量が削減され、読み込み時間が短縮されます。これは、大規模なオープン ワールド ゲームにとって大きなメリットです。開発者は、GeForce RTX Neural Shaders SDK を通じてこれらの機能を活用し、GPU メモリに過負荷をかけずに、より詳細で没入感のある環境を作成できます。
アーキテクチャと主な機能について説明したので、次は GeForce RTX 5090 Mobile が実際の使用でどのように機能するかを見てみましょう。ゲームからクリエイティブな作業負荷まで、GPU の性能をここで確認します。
NVIDIA GeForce RTX 5090 モバイル仕様
| GPUの比較 | GeForce RTX 5090 モバイル | グラフィックス | GeForce RTX 4090 モバイル | グラフィックス |
| GPU名 | GB203 | GB202 | AD103 | AD102 |
| アーキテクチャ | ブラックウェル 2.0 | ブラックウェル 2.0 | エイダラヴェレス | エイダラヴェレス |
| プロセスサイズ | 5 nmの | 5 nmの | 5 nmの | 5 nmの |
| トランジスタ | 45,600億円 | 92,200億円 | 45,900億円 | 76,300億円 |
| 密度 | 120.6M / mm² | 123.9M / mm² | 121.1M / mm² | 125.3M / mm² |
| ダイサイズ | 378mm²の | 744mm²の | 379mm²の | 609mm²の |
| スロット幅 / フォームファクター | モバイルIGP | デュアルスロット | モバイルIGP | トリプルスロット |
| 寸法 | モバイル | 304 mm x 137 mm x 48 mm | モバイル | 304 mm x 137 mm x 61 mm |
| TDP | 150 W | 575 W | 120 W | 450 W |
| ビデオ接続 | ポータブルデバイス依存 | HDMI 1b x 2.1、ディスプレイポート 3b x 2.1 | ポータブルデバイス依存 | HDMI 1 x 2.1、DisplayPort 3a x 1.4 |
| 電源用コネクター | なし | 1x 16ピン | なし | 1x 16ピン |
| バスインタフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
| ベースクロック | 990 MHz | 2017 MHz | 1335 MHz | 2235 MHz |
| ブーストクロック | 1515 MHz | 2407 MHz | 1695 MHz | 2520 MHz |
| メモリクロック | 1750 MHz 実効28Gbps |
2209 MHz（有効28 Gbps） | 2250 MHz 実効18Gbps |
1313 MHz（有効21 Gbps） |
| メモリー容量 | 24 GB | 32 GB | 16 GB | 24 GB |
| メモリタイプ | GDDR7 | GDDR7 | GDDR6 | GDDR6X |
| メモリーバス | 256ビット | 512ビット | 256ビット | 384ビット |
| メモリ帯域幅 | 896.0 GB / sの | 1.79 TB /秒 | 576.0 GB / sの | 1.01 TB /秒 |
| CUDAコア | 10,496 | 21,760 | 9728 | 16,384 |
| TMU | 328 | 680 | 304 | 512 |
| ROP | 112 | 192 | 112 | 176 |
| SM カウント | 82 | 170 | 76 | 128 |
| テンソルコア | 328 | 680 | 304 | 512 |
| RTコア | 82 | 170 | 76 | 128 |
| L1キャッシュ | 128 KB（SMあたり） | 128 KB（SMあたり） | 128 KB（SMあたり） | 128 KB（SMあたり） |
| L2キャッシュ | 64 MB | 88 MB | 64 MB | 72 MB |
| ピクセルレート | 169.7 GPixel / s | 462.1 GPixel / s | 189.8 GPixel / s | 443.5 GPixel / s |
| テクスチャレート | 496.9 GTexel / s | 1,637 GTexel / s | 515.3 GTexel / s | 1,290 GTexel / s |
| FP16（ハーフ） | 31.80 TFLOPS （1：1） | 104.8 TFLOPS (1:1) | 32.98 TFLOPS （1：1） | 82.58 TFLOPS (1:1) |
| FP32 (浮動小数点数) | 31.80 TFLOPS | 104.8 TFLOPS | 32.98 TFLOPS | 82.58 TFLOPS |
| FP64（ダブル） | 496.9 GFLOPS （1：64） | 1.637 TFLOPS (1:64) | 515.3 GFLOPS （1：64） | 1,290 GFLOPS (1:64) |
| 発売価格（USD） | モバイルユニットの仕様に依存 | $1,999 | モバイルユニットの仕様に依存 | $1,599 |
NVIDIA GeForce RTX 5090 モバイルパフォーマンス
GeForce RTX 5090 Mobileの性能を包括的に把握するため、AI処理、レンダリング、ゲーム性能を網羅する一連のベンチマークテストを実施しました。これらのテストには、AIによるテキストおよび画像生成のためのUL Procyon 、総合的な演算能力を評価するGeekbench 6 、レイトレーシングレンダリングのためのV-Ray 、そして実際のゲームシナリオにおける性能を評価するための3DMarkが含まれます。また、GPUの性能と消費電力のバランスを評価するため、電力効率も測定しました。
テストシステムの仕様
上記のとおり、最新ハードウェアの性能を最大限に引き出すように設計された高性能ゲーミングノートPC、Razer Blade 16に搭載されたGeForce RTX 5090 Mobileをテストしました。主なハードウェア構成は以下のとおりです。
- CPU： AMD Ryzen AI 9 HX 370 (12 コア、24 スレッド、最大 5.1 GHz)
- GPU： NVIDIA GeForce RTX 5090 モバイル (24GB GDDR7)
- RAM: 32GB DDR5-8000
- ストレージ： サムスン PM9A1 2TB NVMe SSD
- 表示： 16インチ QHD+ 240Hz
- 電池： 95.2 WH
- オペレーティング·システム： Windowsの11ホーム
GeForce RTX 5090 Mobile をバッテリーと AC 電源でテストし、電力制限がパフォーマンスにどのように影響するかを示します。多くのハイエンド GPU は、バッテリーで動作しているときに電力を節約するためにスロットルを調整し、フレーム レート、AI 処理速度、レンダリング時間に直接影響します。これらの結果を比較すると、さまざまな使用シナリオでノート PC がどのように動作するかを現実的に把握できます。バッテリー テストとプラグイン テストで一貫したベンチマークを行うために、電源プランは「バランス」に設定されました。
GeForce RTX 5090 Mobile はポータブル パフォーマンス向けに設計されていますが、デスクトップの GeForce RTX 5090 と比較すると、その機能を理解する上で貴重なコンテキストが得られます。デスクトップ カードははるかに高い電力バジェットと熱ヘッドルームで動作するため、比較すると、デスクトップ レベルのパフォーマンスがモバイル フォーム ファクターでどの程度維持されているかが明らかになります。
UL Procyon: AIテキスト生成
一連のテストの最初にご紹介するのは、Procyon AI テキスト生成ベンチマークです。このベンチマークは、コンパクトで一貫性のある評価方法を提供することで、AI LLM のパフォーマンス テストを簡素化します。複数の LLM モデルにわたって繰り返しテストを実行できるだけでなく、大規模なモデル サイズや変動要因の複雑さを最小限に抑えます。AI ハードウェアのリーディング リーダーと共同開発されたこのベンチマークは、ローカル AI アクセラレータの使用を最適化し、より信頼性が高く効率的なパフォーマンス評価を実現します。以下に示す測定結果は、TensorRT を使用してテストされたものです。
GeForce RTX 5090 Mobile は、印象的な AI テキスト生成パフォーマンスを提供しますが、電源接続時とバッテリー動作の間には明らかなギャップがあります。電源接続時、モバイル GPU は、バッテリー使用時と比較して、98.5 秒あたりの出力トークンがほぼ 163.1 倍になり、全体的な継続時間が大幅に短縮されます。たとえば、Phi では、30.8 トークン/秒から 18.6 トークン/秒にジャンプし、全体的な時間は 5090 秒から XNUMX 秒に短縮されます。デスクトップ GeForce RTX XNUMX は、TDP とコア数が高いため、モバイル モデルの出力レートが XNUMX 倍以上になり、継続時間が半分になります。これらの結果は、モバイル バージョンが電力効率と優れたパフォーマンスのバランスをとる強みを強調していますが、予想どおり、デスクトップ レベルのモデルの AI 処理は独自のレベルにあります。
| UL Procyon: AIテキスト生成 | GeForce RTX 5090 モバイルバッテリー | GeForce RTX 5090 モバイルプラグイン | グラフィックス |
| ファイ総合スコア | 2,256 | 3.842 | 5,749 |
| 最初のトークンまでの Phi 出力時間 | 0.496秒 | 0.283秒 | 0.244秒 |
| Phi 出力トークン数/秒 | 98.551 トークン/秒 | 163.135 トークン/秒 | 314.435 トークン/秒 |
| Phi 全体期間 | 30.863秒 | 18.624秒 | 10.280秒 |
| ミストラル総合スコア | 2,031 | 3,648 | 6,267 |
| ミストラルの最初のトークン出力時間 | 0.740秒 | 0.430秒 | 0.297秒 |
| ミストラル出力トークン数/秒 | 66.990 トークン/秒 | 125.637 トークン/秒 | 255.945 トークン/秒 |
| ミストラル全体の所要時間 | 45.510秒 | 24.454秒 | 12.593秒 |
| ラマ3 総合スコア | 1,798 | 3,398 | 6,104 |
| Llama3 最初のトークンまでの時間の出力 | 0.734秒 | 0.380秒 | 0.234秒 |
| Llama3 出力トークン数/秒 | 58.358 トークン/秒 | 107.906 トークン/秒 | 214.285 トークン/秒 |
| Llama3 全体の所要時間 | 51.959秒 | 27.956秒 | 14.304秒 |
| ラマ2 総合スコア | 1,815 | 3,660 | 6,591 |
| Llama2 最初のトークンまでの時間の出力 | 1.242秒 | 0.619秒 | 0.419秒 |
| Llama2 出力トークン数/秒 | 30.225 トークン/秒 | 61.258 トークン/秒 | 134.502 トークン/秒 |
| Llama2 全体の所要時間 | 98.110秒 | 48.279秒 | 23.018秒 |
ULプロキオン: AI画像生成
Procyon AI Image Generation Benchmarkは、低消費電力NPUからハイエンドGPUまで、様々なハードウェアにおけるAI推論性能を、一貫して正確に測定します。このベンチマークには、ハイエンドGPU向けのStable Diffusion XL（FP16）、中程度の性能のGPU向けのStable Diffusion 1.5（FP16）、低消費電力デバイス向けのStable Diffusion 1.5（INT8）の3つのテストが含まれています。ベンチマークは各システムに最適な推論エンジンを使用するため、公平で比較可能な結果が得られます。
ここでも、GeForce RTX 5090 Mobile は、プラグイン モードとバッテリー モードの間で大きなパフォーマンス ギャップを示しています。Stable Diffusion XL (FP16) では、プラグイン スコアがバッテリー結果の 2,801 倍以上 (1,252 対 30) となり、画像生成時間が 13.4 枚あたり約 5090 秒から 5.2 秒に短縮されています。デスクトップの GeForce RTX 1.5 は、プラグイン スコアの 5090 倍以上と、画像あたり XNUMX 秒という驚異的な速さで、依然として別格です。同じ傾向は Stable Diffusion XNUMX でも当てはまり、デスクトップ カードのコア数が多く、電力ヘッドルームが広いため、はるかに高速な結果が得られます。とはいえ、モバイルの GeForce RTX XNUMX は、負荷がかかっても依然として良好なパフォーマンスを発揮します。
| UL Procyon: AI画像生成（総合スコア：高いほど良い） | GeForce RTX 5090 モバイルバッテリー | GeForce RTX 5090 モバイルプラグイン | NVIDIA RTX 5090 グラフィックスカード |
| 安定拡散 1.5 (FP16) — 総合スコア | 1,592 | 3,231 | 8,193 |
| 安定拡散 1.5 (FP16) — 全体時間 | 62.775秒 | 30.946秒 | 12.204秒 |
| 安定拡散1.5（FP16） — 画像生成速度 | 3.923 秒/画像 | 1.934 秒/画像 | 0.763 秒/画像 |
| 安定拡散 1.5 (INT8) — 総合スコア | 21,261 | 36,342 | 79,272 |
| 安定拡散 1.5 (INT8) — 全体時間 | 11.758秒 | 6.879秒 | 3.154秒 |
| 安定拡散 1.5 (INT8) — 画像生成速度 | 1.006 秒/画像 | 0.860 秒/画像 | 0.394 秒/画像 |
| 安定拡散XL（FP16） — 総合スコア | 1,252 | 2,801 | 7,179 |
| 安定拡散XL（FP16） — 全体時間 | 478.861秒 | 214.206秒 | 83.573秒 |
| 安定拡散XL（FP16） — 画像生成速度 | 29.929 秒/画像 | 13.388 秒/画像 | 5.223 秒/画像 |
ラックスマーク
Luxmark は、オープンソースのレイ トレーシング レンダラーである LuxRender を使用して、非常に詳細な 3D シーンを処理する際のシステムのパフォーマンスを評価する GPU ベンチマークです。このベンチマークは、サーバーやワークステーションのグラフィック レンダリング能力を評価するのに適しています。特に、正確な光のシミュレーションが重要な視覚効果や建築視覚化アプリケーションに適しています。
ここでの結果は、特に電源に接続したときの GeForce RTX 5090 Mobile の安定したレンダリング能力を強調しています。Hall スコアは、バッテリー駆動時の 14,555 から電源接続時の 28,547 に跳ね上がり、パフォーマンスがほぼ 5090 倍になります。ただし、デスクトップの GeForce RTX 51,725 は 3 のスコアで依然として大きくリードしており、より高い熱および電力制限の明らかな利点を示しています。モバイル モデルはラップトップとして競争力のあるレンダリング パワーを提供しますが、複雑な XNUMXD シーンを扱うプロフェッショナルは、デスクトップ GPU の純粋な強さから恩恵を受けることができます。
| Luxmark（高いほど良い） | GeForce RTX 5090 モバイルバッテリー | GeForce RTX 5090 モバイルプラグイン | NVIDIA RTX 5090 グラフィックスカード |
| フードスコア | 5,792 | 11,487 | 23,141 |
| ホールスコア | 14,555 | 28,547 | 51,725 |
Geekbench 6
Geekbench 6は、システム全体のパフォーマンスを測定するクロスプラットフォームのベンチマークツールです。Geekbench Browserを使用すると、あらゆるシステムをGeekbench 6と比較できます。
GeForce RTX 5090 Mobile は、電源接続時に Geekbench 6 のパフォーマンスが著しく向上し、OpenCL テストで 174,725 から 208,451 に跳ね上がりました。これは、GPU がより高い電力消費でも能力を発揮し、より優れたコンピューティング パフォーマンスを提供できることを示しています。バッテリー パフォーマンスは依然として安定していますが、低下は、電源接続なしで実行する場合の電力効率の予想されるトレードオフを反映しています。デスクトップ版の GeForce RTX 5090 は、374,807 というスコアで依然として圧倒的なリードを保っていますが、モバイル バージョンはポータブル フォーム ファクターとしては優れた結果を示しています。
| Geekbench (高いほど良い) | GeForce RTX 5090 モバイルバッテリー | GeForce RTX 5090 モバイルプラグイン | GeForce RTX 5090 |
| GPU OpenCLスコア | 174,725 | 208,451 | 374,807 |
V線
V -Rayベンチマークは、高度なV-Ray 6エンジンを使用して、CPU、NVIDIA GPU、またはその両方のレンダリング性能を測定します。迅速なテストとシンプルなスコアリングシステムを採用しているため、ユーザーはシステムのレンダリング能力を評価・比較できます。効率的なパフォーマンス分析を求めるプロフェッショナルにとって不可欠なツールです。
V-Ray ベンチマークでは、GeForce RTX 5090 Mobile は、プラグイン時に vpaths スコア (4,076 vs. 6,877) で大幅なパフォーマンス向上を示しており、約 70% の向上となっています。これは、バッテリー制限に制限されていない場合、要求の厳しいレイ トレーシング レンダリングをより効率的に処理する GPU の能力を示しています。とはいえ、バッテリー モードでも十分なレンダリング機能を発揮するため、外出先でクリエイティブ プロフェッショナルが使用するには優れた選択肢となります。デスクトップ モデルは 14,764 のスコアでこれを上回っていますが、モバイル GPU のパフォーマンスは、その低消費電力を考慮すると依然として印象的です。
| V-Ray (高いほど良い) | GeForce RTX 5090 モバイルバッテリー | GeForce RTX 5090 モバイルプラグイン | GeForce RTX 5090 |
| vpaths | 4,076 | 6,877 | 14,764 |
3Dマーク
3DMark Port Royal、Speed Way、Steel Nomad は、さまざまなシナリオでパフォーマンスをテストする GPU ベンチマークです。Port Royal はレイ トレーシングに焦点を当て、Speed Way はレーシング シミュレーションでのパフォーマンスを評価し、Steel Nomad は高強度でリアルなグラフィックスで GPU に挑戦します。レンダリング、ライティング、動的シーンにおける GPU 機能を評価します。
3DMark の結果は、特に Port Royal で、電源接続時のパフォーマンスが向上するという継続的な傾向を裏付けており、スコアは 6,798 から 15,380 へと 5090 倍以上に上昇しています。Speed Way と Steel Nomad も大幅な向上を示しており、グラフィックスを多用するワークロードで GPU がより高い電力制限の恩恵を受けることを示しています。デスクトップ版の GeForce RTX XNUMX は全体的に高いスコアを獲得していますが、モバイル版のパフォーマンスは、外出先でのスムーズでハイエンドなゲームやクリエイティブな作業には十分です。
| 3DMark テスト (高いほど良い) | GeForce RTX 5090 モバイルバッテリー | GeForce RTX 5090 モバイルプラグイン | GeForce RTX 5090 |
| ポートロイヤル | 6,798 | 15,380 | 19,290 |
| スピードウェイ | 2,885 | 6,223 | 7,709 |
| スティール・ノマド | 2,731 | 5,655 | 6,458 |
消費電力: GeForce RTX 5090 モバイル
電力消費は、どのコンピューティング プラットフォームでも重要な要素ですが、モバイル環境ではバッテリー寿命と熱管理に直接影響します。新しい世代の GPU はパフォーマンスをさらに押し上げる傾向がありますが、消費電力が高くなると発熱量も増えるため、より効率的な冷却ソリューションが必要になります。より大きな電源とアクティブ冷却に頼ることができるデスクトップの GPU とは異なり、モバイル GPU は、バッテリー寿命を延ばしながら熱をコントロールするために、パフォーマンスと電力効率のバランスを取る必要があります。より強力な GPU はタスクをより速く完了できるかもしれませんが、持続的なワークロードは熱スロットリングを引き起こし、長期的なパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
Procyon AI 画像生成テスト中に、NVIDIA RTX 5090 Mobile の電力消費量 (電源接続、バッテリー取り外し) をテストしました。モバイル GPU はデスクトップ版よりも大幅に低い電力範囲で動作しますが、システムは負荷時に 239W のピークに達し、平均消費量は 206W と高くなりました。
アイドル時の消費電力は 68.5W と測定され、GPU の消費電力は最大で約 137.5W に達しました。Razer 16 は、GeForce RTX 5090 Mobile の最大消費電力を 135W に設定しており、これは当社の測定値とほぼ一致しています。テストにはわずか 13.5 秒かかり、その間の消費電力はわずか 0.76Wh でした。これにより、GeForce RTX 5090 Mobile GPU は AI 画像生成テストで最も電力効率の高い GPU となりました。
| 電力テストの比較 | GeForce RTX 5090 モバイル (接続済み) | AMD 9070XT | NVIDIA RTX 5070 | ASUSプライムNVIDIA RTX 5070 Ti | NVIDIA RTX 5080 | NVIDIA RTX 5090 |
| 消費電力 | 0.76Wh | 3.41Wh | 2.46Wh | 1.66Wh | 1.39Wh | 1.16Wh |
| テスト期間 | 13.5秒 | 17.4秒 | 19.2秒 | 11.1秒 | 8.7秒 | 5.1秒 |
結論
NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobile は、高性能ノート PC に顕著な世代的飛躍をもたらします。NVIDIA の Blackwell アーキテクチャを中核とするこの GPU は、本格的な AI 処理能力、次世代レイ トレーシング、改善された電力効率をすべて最大 150W のエンベロープに融合しています。デスクトップ カードの座を奪おうとしているわけではありませんが、特にプラグイン時には、集中的なクリエイティブ ワークロード、AAA ゲーム、AI タスクを楽々と実行するのに十分なパワーを備えています。Razer Blade 9 ノート PC の AMD Ryzen AI 370 HX 16 のような強力な CPU と組み合わせると、モバイル プラットフォームがどれだけ進歩したかがわかります。
テスト全体を通じて、バッテリー モードとプラグイン モードのパフォーマンスの違いは一貫して顕著でしたが、予想どおりでした。バッテリー使用時でも、GeForce RTX 5090 Mobile は軽いタスクには最適ですが、AC 電源に接続すると、GPU の潜在能力が最大限に発揮されます。V-Ray でシーンをレンダリングする場合でも、Stable Diffusion XL で画像を生成しても、3DMark でフレーム レートを押し上げる場合でも、プラグインの結果は一貫してデスクトップのような応答性を実現しながら、以前のモバイル フラッグシップよりも優れた効率性を維持しました。
デスクトップ版のGeForce RTX 5090は依然として処理能力で大きな差をつけているが、モバイル版はタワー型PCやデスクに縛られることなくパワーを必要とするユーザーにとって十分な選択肢となるほど差を縮めている。最も際立ったテストは、Procyon AI Image生成ワークロード中の消費電力である。NVIDIA GeForce RTX 5090 Mobileは、 GeForce RTX 5090 FEが保持していた記録をほぼ半分にまで短縮した。モバイル版カードはデスクトップ版ほど高速には動作しなかったものの、ワークロードの実行時に消費する電力が非常に少なかったため、トップに立った。
ポータブル フォーム ファクターでトップクラスの GPU パフォーマンスを必要とする AI 愛好家、エンジニア、ゲーマーの場合、ノート PC の熱と電力制限に関連する通常の注意事項はあるものの、GeForce RTX 5090 Mobile がその要求を満たします。デスクトップの GeForce RTX 5090 は依然として最高のパフォーマンスを求める方に最適ですが、モバイル バージョンは効率性やモビリティを完全に犠牲にすることなく、その機能の大部分をノート PC にもたらします。
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