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===== AI・LLM用途で見ると =====
# ピークAIスループット - RTX 5090の3,352 AI TOPSはR9700のINT4 1,531 TOPSのざっくり2倍強です。これはBlackwell世代TensorコアがFP4や低精度を前提にしているからで、Stable Diffusion系やTensorRT-LLMの最新ビルドを素で走らせると5090が有利になります。PC Watch<ref>{{cite web|title=PC Watch|url=https://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/feature/1656874.html|publisher=PC Watch|access-date=2025-11-13}}</ref> - R9700もINT4 1,531 TOPSでこのクラスとしてはかなり強く、300Wでここまで出るのは効率が良いです。sapphiretech.com<ref>{{cite web|title=sapphiretech.com|url=https://www.sapphiretech.com/ja-jp/commercial/radeon-ai-pro-r9700|publisher=sapphiretech.com|access-date=2025-11-13}}</ref>
# ソフトウェア栄養価 - 5090はCUDA 13世代でTensorRT-LLMや各種OSSがどんどん追随しているので「新しいモデルを持ってきたらとりあえず動く」側。WSL2でも事例が出ています。Reddit<ref>{{cite web|title=Reddit|url=https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/getting-started/support-matrix.html|publisher=docs.nvidia.com|access-date=2025-11-13}}</ref> - R9700はROCm 7.0.xで公式サポートが入り、vLLMのテストでもRTX 6000 Adaと良い勝負をしていて、2枚構成だと追い抜くケースもありますが、Linux前提がまだ強いです。Windowsは2025/9時点でPyTorch on AMDが「公開プレビュー」で、実用はできますがNVIDIAほどの“そのまま感”はありません。gpuopen.com<ref>{{cite web|title=gpuopen.com|url=https://www.phoronix.com/review/amd-radeon-ai-pro-r9700|publisher=phoronix.com|access-date=2025-11-13}}</ref>
# メモリの質 - 両方32GBなので「量」では並びますが、帯域は5090が約1.8TB/sでR9700の約640GB/sの3倍近いです。RLHFやMoEでアクティベーションをたくさん回すと効いてきます。NVIDIA<ref>{{cite web|title=NVIDIA|url=https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5090/|publisher=nvidia.com|access-date=2025-11-13}}</ref>
# 複数枚運用 - R9700は300W・ブロワ・2スロットなので、ワークステーションに4本指すような使い方をかなり現実的にできます（AMD自身もマルチGPU推し）。asrock.com<ref>{{cite web|title=asrock.com|url=https://www.asrock.com/Graphics-Card/AMD/Radeon%20AI%20PRO%20R9700%20Creator%2032GB/index.jp.asp|publisher=asrock.com|access-date=2025-11-13}}</ref> - RTX 5090を4本は電源も冷却もかなり大掛かりになります。1〜2枚で最高性能を引き出すカードと考えた方が自然です。The Verge<ref>{{cite web|title=The Verge|url=https://www.theverge.com/2025/1/6/24337396/nvidia-rtx-5080-5090-5070-ti-5070-price-release-date|publisher=The Verge|access-date=2025-11-13}}</ref>