GPU vs Apple Silicon: RTX 3090/4090/5090 TFLOPS vs M3/M4/M5 Max — LLM推論性能比較

GPU vs Apple Silicon: RTX 3090/4090/5090 vs M3/M4/M5 Max — LLM推論性能比較

ハードウェア仕様とピークTFLOPS

大規模言語モデルをローカルで実行する場合、ハードウェアの選択が性能に大きく影響します。以下の表は、NVIDIA RTX GPUとApple MシリーズMaxチップの主要仕様を比較したものです。

異なるコンテキストサイズにおけるプロンプト処理（フィリング）性能

プロンプト処理（プリフィリングとも呼ばれる）は、大きな入力コンテキストをエンコードするフェーズです。このフェーズは計算律速であり、NVIDIA GPUは高いテンソルコアTFLOPSにより優れています。以下の表は、50k、100k、250k、500kトークンのコンテキストを処理するおおよその時間（秒）を示しています。値が小さいほど良いです。推定は13BパラメータのFP16モデルを前提としています。

復号速度（トークン生成）

プロンプト処理後、モデルはトークンを1つずつ生成します。このプロセスはメモリ帯域幅律速です。VRAMに収まるモデルでは、NVIDIA GPUが大幅に高速です。しかし、モデルがVRAMを超える場合、Appleのユニファイドメモリアーキテクチャはページングによる速度低下なしに一定の速度を維持します。

ユニファイドメモリの利点：単一M5 Max vs 複数RTX 3090

Appleのユニファイドメモリにより、1台のラップトップで最大128GBのパラメータを持つモデルを保持できます。NVIDIAでこの容量を実現するには複数のGPUが必要です。例えば、5枚のRTX 3090で合計120GBのVRAMを提供できますが、これには大きなトレードオフが伴います。

消費電力、発熱、可搬性

MacBook Pro M5 Maxは、典型的なLLM推論負荷で30～60Wしか消費せず、発熱は最小限でファンノイズもありません。対照的に、RTX 4090単体で最大450Wを消費し、堅牢な冷却が必要で、顕著なノイズが発生します。マルチGPUオプションはさらに要求が厳しくなります。移動中に大規模モデルを実行する必要があるユーザーにとって、MacBook Proが唯一の実用的な選択肢です。固定構成でトークン毎秒の最大値を優先する場合、NVIDIAは依然として無敵です。

結論

モデルが24～32GBのVRAMに収まり、生の復号速度とプロンプト処理スループットを優先する場合はNVIDIA RTX GPUを選択してください。大規模モデル（70B+パラメータ）をローカルで実行する必要があり、可搬性や静音性が求められる場合、または電力効率を重視する場合は、Apple MシリーズMax（特に128GBのM5 Max）を選択してください。Appleのユニファイドメモリアーキテクチャは、ピーク性能を犠牲にする代わりに、大規模ローカル推論において決定的な優位性を提供します。