【2025】AMD GPUをシリーズ一覧で紹介！おすすめモデルやNVIDIAと性能比較

「AMDのGPUって性能は高い？」「NVIDIAやOthersと比較してどちらがお得？」と考える方は多いでしょう。ゲームや動画編集、3DCG制作など、用途に応じて求められるGPUの性能は変わりますが、AMDは毎年さまざまなモデルを投入しており、性能面でも価格面でも注目度の高い製品が揃っています。

しかし、初心者にとっては「どれが最新で、どれがコスパがいいのか」が判断しづらいのも事実です。

そこで本記事では、

• AMDのGPUの強み
• AMD GPUのおすすめモデル
• AMDとNVIDIAはどちらがおすすめなのか？

について詳しく解説します。

(出典：amd.com)

AMD GPUとは、Advanced Micro Devices 社が開発・販売するグラフィックス処理ユニットのことです。NVIDIAと並ぶPC向けGPUメーカーであり、GPU製品は「Radeon」のブランド名で展開されており、PC自作向けのグラフィックボードから、ゲーム機のカスタムGPUまで幅広く採用されています。

近年では、データセンター向けの「Instinct」シリーズも手掛けており、スーパーコンピューターやAI計算用の高性能GPUアクセラレータも提供しています。

また、独自のアップスケーリング技術「FidelityFX Super Resolution」や、AIアクセラレータの搭載など機能強化を進めており、最新世代では性能・機能面でNVIDIAに迫る改良が行われているのも特徴です。

結論から言うと、PC向け単体GPU市場ではNVIDIAが圧倒的なシェアを占めており、AMDは一部に留まっています。

2025年時点の統計では、デスクトップ向けのディスクリートGPU出荷シェアはNVIDIAが約94%を占め、AMDは約6%に留まっています。数値だけを見ると「NVIDIAの方が良いのでは？」と意見も多いですが、決してそうではありません。

実際にPC自作市場ではNVIDIAがリードしていますが、一方でゲーム機市場ではPlayStationやXboxシリーズにAMDのカスタムGPUが採用されています。コンシューマ全体で見れば必ずしもAMDの存在感が小さいわけではないということです。

MVIDIAの魅力については以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご確認ください。

(出典：amd.com)

現在、AMDのGPU製品は大きく分けて、

• Radeon（ラデオン）シリーズ

• Instinct（インスティンクト）シリーズ

の2つのブランドカテゴリーがあります。それぞれ用途やターゲットが異なるため、概要を押さえておきましょう。

Radeonシリーズは、AMDが提供する一般消費者向けGPUブランドです。主に次のようなユーザー層を対象にしています。

• ゲーミングユーザー
• クリエイター層

デスクトップ向けには「Radeon RXシリーズ」、ノートPC向けには「Radeonシリーズ」が展開されており、それぞれの用途に合わせて設計されています。

現行世代では、2022年末に登場したRadeon RX 7000番台と、2025年から展開されているRadeon RX 9000番台が主流です。

また、RDNA3世代の最上位モデルには「Radeon RX 7900 XTX」があり、4Kゲームや高負荷なクリエイティブ作業にも対応します。一方、最新のRDNA4世代では「RX 9070 XT」や「RX 9070」が登場しており、より高効率な電力設計と描画性能の向上が図られています。

一方のInstinctシリーズは、一般ユーザー向けではなく、データセンターやAI開発向けのGPUアクセラレータとして展開されています。

ゲームやグラフィック描画を目的としたRadeonシリーズとは異なり、ディスプレイ出力を持たない「計算専用GPU」であり、

• AIの学習
• 科学技術計算
• シミュレーションなど

高度な演算処理を担うのが特徴です。

Instinctシリーズは、「CDNAアーキテクチャ」という計算処理に特化した構造を採用しています。

ゲーム向けGPUが採用する「RDNA」とは異なり、グラフィックス描画性能よりも計算効率とメモリ帯域の最適化に重点を置いています。現在の最新モデルはInstinct MI300シリーズで、GPUチップレットと高帯域メモリを3D積層した革新的な構造を採用しています。

AMD製GPUには、競合製品（NVIDIA）と比較した際にいくつかの強みがあります。主なポイントは以下の3つです。

1. エントリー・ミドルクラスの製品ラインナップが豊富
2. コストパフォーマンスに優れている
3. 鮮やかな色彩表現に優れている

AMD Radeonシリーズは、エントリー～ミドルクラス帯のモデル展開が手厚いことが特徴です。NVIDIAが最上位～ハイエンドモデルで先行する一方、AMDは手頃な価格帯で性能の良いGPUを数多く投入しており、予算が限られる自作PCユーザーに選ばれています。

また、AMDはCPU内蔵GPUにも強みがあり、Ryzenプロセッサに統合されたRadeonグラフィックスはライトな3Dゲームや動画再生支援に十分な性能を持っています。エントリーレベルではCPU内蔵GPUで完結できる選択肢を提供できる点も、AMDのメリットです。

価格あたりの性能の高さは、AMD GPUがよく挙げられる長所です。一般に「同じ性能ならAMD製の方が安い」と言われることが多くあります。特にミドルレンジ帯では、AMDは競合より1ランク上の性能を持つ製品を近い価格帯で投入する戦略を取っており、予算重視ならAMDが有利とされています。

例えば、レイトレーシング非使用時の純粋な描画性能では、同価格帯ならAMD GPUの方が高FPSを出せるケースが多々あります。

また、AMDはメモリ容量にも余裕を持たせる傾向があり、競合が8GB～12GBの価格帯でAMDは16GB搭載というように将来的な大型テクスチャ・高解像度化にも強いモデルが多いのです。

AMD製GPUはデフォルトのカラー出力が鮮やかで、映像が深みのある色合いに見えるのが魅力です。技術的な要因としてよく挙げられるのが、10ビットカラー出力対応の早さです。

AMDは一般向けRadeonシリーズのドライバで10-bitカラーをいち早くサポートしており、一部では12-bit出力にも対応してきました。最終的な発色はモニタ側の性能やキャリブレーション設定にも左右されますが、GPU側で高品位なカラー処理が可能というのはAMDならではの利点と言えるでしょう。

ここからはAMD GPUのおすすめモデルを5つ紹介します。

以下の表でモデルの特徴と価格を確認しながら、気になるモデルの概要詳細を文章で確認してみてください。

(出典：価格.com)

Radeon RX 9070 XTは2025年3月に登場した最新のハイエンドGPUで、AMDのRDNA4アーキテクチャを採用しています。前世代と比べると動作効率やフレームレートが向上し、特に1440p解像度でのゲーミングでは平均して40％以上の性能アップを実現。

16GBのGDDR6メモリを搭載し、高画質設定やレイトレーシングを有効にした状態でも安定したプレイが可能です。価格も約8万円前後と、ハイエンドながら手が届く設定で、NVIDIAの上位モデルと比べても競争力があります。

4Kゲーミングや高リフレッシュレートのモニター環境でも余裕をもって動作し、長く使えるグラフィックボードとして人気を集めています。

(出典：価格.com)

Radeon RX 7800 XTは2023年に登場したRDNA3世代のGPUで、価格と性能のバランスに優れたミドルハイクラスのモデルです。

多くの最新タイトルで平均60fps以上の安定した描画が可能で、同価格帯では屈指のコストパフォーマンスを誇ります。NVIDIAのRTX4070よりも価格が安く、ラスタライズ性能ではほぼ互角。16GBのVRAMを搭載しており、大容量メモリを必要とするゲームでも安心して使えます。

消費電力の面では若干劣るものの、価格を抑えながら高画質設定で快適に遊びたいユーザーにおすすめです。

(出典：価格.com)

Radeon PRO W7900は、映像制作や設計業務を行うプロフェッショナル向けに設計されたワークステーションGPUです。最新のRDNA3アーキテクチャを採用し、ECC対応の48GB GDDR6メモリを搭載しています。

この大容量メモリにより、8K動画編集や複雑な3DCGモデリング、CAD設計などの大規模なデータ処理にも安定して対応できます。

演算性能はFP16で123TFLOPSと圧倒的で、フォトリアルなレンダリングも高速に行えます。また、DisplayPort 2.1を3系統備え、8K出力やHDR映像に対応するなど表示性能も抜群です。信頼性とパフォーマンスを両立したAMDの代表的なプロ用GPUです。

(出典：価格.com)

Radeon AI PRO R9700は、AI開発や大規模なデータ解析向けに設計されたワークステーションGPUです。最新のRDNA4アーキテクチャを採用し、32GBのGDDR6メモリを搭載。

複数枚のGPUを連結して合計128GBのメモリプールを構築できるため、巨大なAIモデルやデータセットの処理にも余裕を持って対応できます。AI推論性能は1531TOPSに達し、特に大規模言語モデルの推論時に優れたパフォーマンスを発揮します。

AMD独自のROCmプラットフォームにより、PyTorchやTensorFlowなどのAIフレームワークとも高い互換性を持ちます。メモリ帯域が広くデータ転送の効率も高いため、AI研究や機械学習モデルの開発に最適なGPUといえるでしょう。

(出典：amd.com)

Instinct MI355Xは、AMDが誇るデータセンター向けGPUアクセラレータで、AIトレーニングやスーパーコンピューティング向けに開発された最上位モデルです。最新のCDNA4アーキテクチャを採用し、288GBという膨大なHBM3Eメモリを搭載しています。

帯域幅は8TB/秒にも達し、膨大なデータ処理をボトルネックなく行える設計です。複数のGPUチップレットを一体化する構造により、演算効率とスループットが大幅に向上しています。AI学習タスクや科学技術計算では、競合するNVIDIAの最新GPUを上回るパフォーマンスを示すケースもあり、HPC分野では最大2.1倍、AI推論性能では最大2.2倍の性能向上が確認されています。

「結局のところAMDとNVIDIAはどちらがおすすめ？」と疑問を持つ方は多いでしょう。GPUを選ぶ際には、何を目的に使うかによってAMDとNVIDIAのどちらが適しているかが変わってきます。

ここでは代表的な用途ごとに、どちらのGPUが向いているかを解説します。

• 3DCAD・3DCGで利用する場合
• 動画・映像編集で利用する場合
• 機械学習・ディープラーニングで利用する場合
• データ分析・数値シミュレーションで利用する場合

3D設計やCG制作でGPUを使う場合、重要なのは「ソフトの対応」と「ドライバの安定性」です。業務用途では、NVIDIAのRTXシリーズやAMDのRadeon Proなど、ワークステーション向けGPUを選ぶのが基本です。

現状、業界標準はNVIDIAで、多くのCAD・CGソフトがNVIDIA環境で最適化されています。そのため、信頼性や動作実績を重視するならNVIDIAが無難です。一方、AMDは同価格で性能が高い傾向があり、個人の学習や副業レベルではコスパに優れています。

つまり、

• 安定性・互換性のNVIDIA
• コスパ重視のAMD

と使い分けるのが最適です。

Premiere ProやDaVinci Resolveなどの映像編集ソフトでは、NVIDIA GPUの方が最適化が進んでおり優位です。特に、CUDAやNVENCなどNVIDIA独自技術を活用したエンコード・レンダリングで処理速度が速くなります。

ただし、AMDも近年は最適化が進み、通常の編集作業では遜色のない性能を発揮します。VRAMが多いため、高解像度編集に強い点も魅力です。総合的に見ると、

• プロレベルの映像制作はNVIDIA
• コスパ重視の編集ならAMD

がおすすめです。迷ったらNVIDIAを選ぶのが安心でしょう。

AIや機械学習分野では、NVIDIAが圧倒的なシェアと開発環境の充実度を誇ります。TensorFlowやPyTorchなどの主要フレームワークはCUDAを前提として最適化されており、個人・企業を問わずNVIDIAが標準です。

AMDもROCmで対抗していますが、まだ対応範囲や情報量が少なく、セットアップも難しいのが現状です。

そのため、初めて機械学習に挑戦する人や、安定した環境を求める場合はNVIDIA一択といえます。将来的な可能性を見据えてAMDを選ぶ選択もありますが、現時点ではサポート面で差があります。

データサイエンスやCAEなどの科学技術計算では、NVIDIAのCUDAエコシステムが圧倒的に充実しており、多くの解析ソフトやライブラリがNVIDIA専用に最適化されています。

AMDもHPC分野では急速に採用が進み、スーパーコンピュータ「Frontier」ではNVIDIAを上回る性能を示しました。しかし、個人や中小規模の環境ではまだソフト対応が十分ではありません。

そのため、

• 商用CAE・解析ソフトではNVIDIA
• オープンソース系や上級者の自作環境ではAMD

がおすすめです。一般ユーザーはまずNVIDIAを選ぶのが安全です。

GPUの選び方について詳しく知りたい方は以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

AMDのGPUは、コストを抑えながら高いグラフィック性能を求める人に最適な選択肢です。とくに「Radeonシリーズ」は、自作PCを初めて組む人でも扱いやすいモデルが多く、ミドルクラスの製品でも最新ゲームを快適に楽しめます。

データセンターやAI開発などの専門分野向けには「Instinctシリーズ」も展開されており、ゲーミングから研究用途まで幅広く対応できるのがAMDの強み。

市場全体ではNVIDIAのシェアが大きいものの、AMDは価格と性能のバランス、そして自然な色合いの映像表現などで高い評価を得ています。目的に合ったGPUを選べば、限られた予算でも十分に満足できるPC環境を作ることができるでしょう。

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