- NVIDIA SLIとAMD CrossFireは死んだが、デュアルGPUはパーソナルコンピューティングではまだ役に立つ。
- GPUを2つ使う意味がどこにあるのか、専門家に聞いてみた。
- 続きを読むと、企業以外の状況でデュアルGPUを使うのにどのようなタスクが適しているかを知ることができる。
デュアルGPUをSLI、そして後にCrossFireモードで構成するのが、10～15年前のPCゲームの全盛期だった。
これは、2つの同じGPUを使ってそれぞれ画像の半分をレンダリングし、モニターに表示する前に出力を合成するという技術だ。
目次
ゲーム用のNVIDIA SLIとAMD CrossFireデュアルGPUモードは完全に死んだ
デュアルGPUゲーミングの終焉を嘆く人々がいるのは確かだが、そのようなハイエンド構成に必要な資金を持っていたユーザーはごく一部だったというのが実情だ。
それだけでなく、エッジケースは多くのバグや互換性の問題を引き起こし、ユーザーがSLIやCrossFireのメリットを享受することを難しくしている。
VRAMがGPU間で二重化され、同じモデルしか使えないという事実は、この技術の大量導入には役立たなかった。それと、期待通り性能は2倍ではなかった。
最後まで読みたくないなら、この記事の結論はこうだ。 はい、複数のGPUを同時に使うことができるしかし、だからといって、同じコンピューターで両方のGPUを動かすメリットが得られるとは限らない。
ほとんどのアプリは一度に複数のGPUを使用することはできないので、グラフィックを多用するアプリを2つ同時に実行することができる。 各GPUを正しいアプリに割り当てている.
だからだ、 それはいつ意味があるのか 今すぐデュアルGPU構成に投資する?という疑問にお答えしよう。我々は、同じシステムに複数のグラフィックスカードを搭載することの利点を強調するために、業界の専門家からアイデアを集めた。
高性能ビデオ編集と3Dレンダリング
デュアルGPUを使用することで大きな恩恵を受けるパーソナル・コンピューティング・タスクの1つに、高性能ビデオ編集と3Dレンダリングがある。複雑なビデオエフェクトのレンダリング、リアルタイム編集、高品質シミュレーションの実行などのタスクは、シングルGPUに膨大な負荷をかける可能性がある。デュアルGPUを利用することで、ワークロードを分割し、レンダリング時間を高速化し、リアルタイム性能を向上させることができる。
デュアルGPUは、ビデオ編集のマルチタスク処理に必要なパワーを提供し、複数の高解像度ストリームや複雑な視覚効果を扱う際に、よりスムーズなワークフローを可能にする。さらに、ゲームやシミュレーション・モデリングのような業界では、デュアルGPUによってフレームレートとレンダリング速度が向上し、より没入感のある効率的なコンピューティング体験が可能になる。この機能は、精度とスピードの両方を必要とするクリエイティブ分野のプロフェッショナルにとって、特にインパクトのあるものとなるだろう。
シェハール・ヤールCEOである、 ソフトウェア・ハウス
高度なデータ分析と機械学習
私個人にとって、デュアルGPUの恩恵を受ける最も実用的なタスクの1つは、高度なデータ分析や機械学習モデルの実行だ。予測分析や推薦システムで使われるような大規模なモデルをトレーニングする場合、シングルGPUではしばしば処理が滞り、劇的に遅くなることに気づいた。デュアルGPUを使えば、作業負荷を効率的に分割することができ、トレーニング時間を最大40%短縮できると思う。これは、速いペースのビジネス環境において極めて重要なことである。
アンダース・ビル共同設立者/CPO、 スーパーアフィリエイト
高性能データ可視化
私の意見では、デュアルGPUは、高性能なデータ可視化に取り組む人にとって、特に大規模で複雑なデータセットをレンダリングする際に大きな利点となるだろう。個人的には、金融、ヘルスケア、科学研究など、大量のデータを扱う業界では、デュアルGPUを使うことで大幅な改善が見られると思う。
例えば、リアルタイムの株式市場動向や大規模な患者データを視覚化する場合、その膨大な量は1つのGPUを圧倒する可能性がある。私は、プライマリGPUがコアデータを処理する間に、レンダリング処理に特化したセカンドGPUを持つことで、分析を最大50%スピードアップできることを発見した。このデュアル・プロセッシング機能により、よりスムーズで迅速な視覚化と即時のインタラクションが可能になり、一刻を争うデータを扱う際に大きな違いを生み出すことができる。
マシュー・グーラート創設者である、 イグナイト・デジタル
GPUパススルー仮想化でベアメタルに近いパフォーマンスを実現する
これは私からのものだ。ご注意を！
仮想マシンを使ったことがある人なら、ベアメタル、つまり仮想化されていないハードウェアと比較して、最大のパフォーマンスの違いを目の当たりにしたことがあるだろう。
2つ以上のGPUがある場合、GPUパススルー仮想化を使用することで、スーパーバイザーマシンで使用されていないGPUを仮想マシンに完全にアタッチすることができる。仮想マシンにとっては、GPUが直接アタッチされているように見え、性能はネイティブ性能に非常に近くなる。
これにより、メインマシンでLinuxを走らせ、ゲームのためだけにWindowsの仮想マシンを立ち上げることができる。これは非常にうまくいくだろう。
デュアルGPUの重要なユースケースを見逃しただろうか？コメントで議論を続けよう。
