- O NVIDIA SLI e o AMD CrossFire estão mortos, mas as GPUs duplas ainda podem ser úteis para a computação pessoal.
- Perguntámos aos especialistas onde é que ainda faz sentido utilizar duas GPUs.
- Continua a ler e descobre que tipo de tarefas são adequadas para a utilização de GPU dupla em situações não empresariais.
As GPUs duplas configuradas em SLI e mais tarde em modo CrossFire eram o auge dos jogos para PC há 10-15 anos.
Isso mudou rapidamente, com ambos os fabricantes a abandonarem o suporte para esta tecnologia que utilizava dois GPUs idênticos para renderizar metade da imagem cada um, combinando a saída antes de a apresentar no teu monitor.
ÍNDICE
Os modos de GPU dupla NVIDIA SLI e AMD CrossFire para jogos estão completamente mortos
Tenho a certeza de que algumas pessoas estão a condenar o desaparecimento dos jogos com GPU duplo, mas a verdade é que apenas uma fração dos utilizadores tinha o dinheiro necessário para uma configuração tão sofisticada.
Não só isso, mas os casos extremos resultaram numa tonelada de bugs e problemas de compatibilidade que tornam difícil para os utilizadores usufruírem das vantagens de SLI e CrossFire.
O facto de a VRAM ser duplicada entre GPUs e de só poderes utilizar modelos idênticos não ajudou à adoção em massa desta tecnologia. Ah, e o desempenho não era 2x, como poderias esperar.
Se não quiseres ler até ao fim, a conclusão deste artigo é que sim, podes utilizar várias GPUs ao mesmo tempoe nem sequer têm de ser do mesmo fabricante, mas isso não significa que tenhas as vantagens de utilizar ambas as GPUs no mesmo computador.
A maioria das aplicações não pode utilizar mais do que um GPU de cada vez, pelo que podes executar duas aplicações com gráficos intensivos ao mesmo tempo, assumindo que estás a atribuir cada GPU à aplicação correta.
Então, quando é que faz sentido para investir numa configuração de GPU dupla hoje? Esta é uma pergunta a que tentaremos responder neste artigo. Reunimos ideias de especialistas do sector para destacar as vantagens de várias placas gráficas no mesmo sistema.
Edição de vídeo e renderização 3D de alto desempenho
Uma tarefa de computação pessoal que beneficiaria significativamente da utilização de GPUs duplas é a edição de vídeo de elevado desempenho e a renderização 3D. Tarefas como a renderização de efeitos de vídeo complexos, edição em tempo real e execução de simulações de alta qualidade podem exigir muito de uma única GPU. Ao utilizar GPUs duplas, a carga de trabalho pode ser dividida, acelerando os tempos de renderização e melhorando o desempenho em tempo real, o que é especialmente benéfico para os criadores de conteúdos que trabalham em projectos de grande escala.
As GPUs duplas forneceriam a potência necessária para lidar com multitarefas na edição de vídeo, permitindo fluxos de trabalho mais suaves ao trabalhar com vários fluxos de alta resolução ou efeitos visuais complexos. Além disso, para indústrias como a dos jogos ou da modelação de simulações, as GPUs duplas poderiam garantir melhores taxas de fotogramas e velocidades de renderização, proporcionando uma experiência de computação muito mais envolvente e eficiente. Esta capacidade teria um impacto especial para profissionais de áreas criativas que necessitam de precisão e velocidade.
Shehar Yar, DIRECTOR EXECUTIVO, Software House
Análise avançada de dados e aprendizagem automática
Para mim, pessoalmente, uma das tarefas mais práticas que beneficia de GPUs duplas é a execução de modelos avançados de análise de dados e aprendizagem automática. Reparei que, ao treinar modelos de grande escala, como os utilizados para análise preditiva ou sistemas de recomendação, uma única GPU fica muitas vezes bloqueada, abrandando drasticamente o processo. Com GPUs duplas, a carga de trabalho pode ser dividida de forma eficiente, o que, na minha opinião, reduz o tempo de treinamento em até 40%. Isso ajuda a fornecer insights mais rapidamente, o que é crucial em um ambiente de negócios em ritmo acelerado.
Anders BillCofundador/CPO, Superfiliado
Visualização de dados de alto desempenho
Na minha opinião, as GPUs duplas seriam uma enorme vantagem para quem trabalha com visualização de dados de alto desempenho, especialmente ao renderizar conjuntos de dados grandes e complexos. Pessoalmente, penso que sectores como o financeiro, os cuidados de saúde ou a investigação científica, que lidam com grandes quantidades de dados, poderiam ver melhorias significativas com a utilização de GPUs duplas.
Por exemplo, ao visualizar tendências do mercado de ações em tempo real ou dados de pacientes em grande escala, o grande volume pode sobrecarregar uma única GPU. Descobri que ter uma segunda GPU dedicada a lidar com a renderização enquanto a principal processa os dados principais pode acelerar a análise em até 50%. Esta capacidade de processamento duplo permite uma visualização mais suave e rápida e uma interação imediata, o que pode fazer uma grande diferença quando se trabalha com dados sensíveis ao tempo.
Mateus Goulart, fundador, Ignite Digital
Virtualização de passagem de GPU para um desempenho quase bare metal
Este é da minha autoria. Fica avisado!
Se já usaste uma máquina virtual antes, viste a maior diferença de desempenho em comparação com o hardware não virtualizado: qualquer aplicação com gráficos intensivos ficará mais lenta ou completamente inutilizável.
Se tiveres duas ou mais GPUs, é possível anexar completamente uma GPU que não esteja a ser utilizada pela máquina supervisora a uma máquina virtual, utilizando a virtualização de passagem de GPU. Para a máquina virtual, parecerá que a GPU está ligada diretamente, e o desempenho será muito próximo do desempenho nativo.
Isto poderia permitir-te correr o Linux na tua máquina principal e depois talvez lançar uma máquina virtual Windows só para jogos. Isso funcionaria muito bem.
Perdemos algum caso importante de utilização de GPU dupla? Continua a discussão nos comentários.
