- NVIDIA SLI ve AMD CrossFire öldü, ancak çift GPU'lar kişisel bilgisayarlar için hala yararlı olabilir.
- Uzmanlara iki GPU kullanmanın hala nerede mantıklı olduğunu sorduk.
- Okumaya devam edin ve kurumsal olmayan durumlarda çift GPU kullanımı için ne tür görevlerin uygun olduğunu öğrenin.
SLI ve daha sonra CrossFire modunda yapılandırılan çift GPU'lar 10-15 yıl önce PC oyunlarının zirvesiydi.
Her iki üreticinin de görüntünün yarısını işlemek için iki özdeş GPU kullanan ve monitörünüzde görüntülemeden önce çıktıyı birleştiren bu teknolojiyi desteklemekten vazgeçmesiyle bu durum hızla değişti.
İÇİNDEKİLER
Oyun için NVIDIA SLI ve AMD CrossFire çift GPU modları tamamen öldü
Eminim bazı insanlar çift GPU'lu oyunların ölümünü kınıyordur, ancak gerçek şu ki, kullanıcıların yalnızca bir kısmı bu kadar üst düzey bir yapılandırma için gereken paraya sahipti.
Sadece bu değil, aynı zamanda uç durumlar, kullanıcıların SLI ve CrossFire'ın avantajlarından yararlanmasını zorlaştıran bir ton hata ve uyumluluk sorunuyla sonuçlandı.
VRAM'in GPU'lar arasında çoğaltılmış olması, yalnızca aynı modelleri kullanabilmeniz, bu teknolojinin kitlesel olarak benimsenmesine yardımcı olmadı. Oh, ve performans beklediğiniz gibi 2 kat değildi.
Eğer sonuna kadar okumak istemiyorsanız, bu makalenin sonucu şudur evet, aynı anda birden fazla GPU kullanabilirsinizve aynı üreticiden olmaları bile gerekmez, ancak bu, her iki GPU'yu aynı bilgisayarda çalıştırmanın avantajlarını elde edeceğiniz anlamına gelmez.
Çoğu uygulama aynı anda bir GPU'dan daha fazlasını kullanamaz, bu nedenle aynı anda iki grafik yoğun uygulamayı çalıştırabilirsiniz. her GPU'yu doğru uygulamaya atıyorsunuz.
Evet, ne zaman mantıklı olur bugün çift GPU yapılandırmasına yatırım yapmak için? Bu makalede bu soruya yanıt vermeye çalışacağız. Aynı sistemde birden fazla ekran kartının avantajlarını vurgulamak için sektör uzmanlarının fikirlerini bir araya getirdik.
Yüksek Performanslı Video Düzenleme ve 3D Rendering
Çift GPU kullanımından önemli ölçüde fayda sağlayacak kişisel bilgi işlem görevlerinden biri, yüksek performanslı video düzenleme ve 3D render işlemidir. Karmaşık video efektleri oluşturma, gerçek zamanlı düzenleme ve yüksek kaliteli simülasyonlar çalıştırma gibi görevler tek bir GPU'dan çok fazla talepte bulunabilir. Çift GPU kullanarak iş yükü bölünebilir, render süreleri hızlandırılabilir ve gerçek zamanlı performans artırılabilir; bu da özellikle büyük ölçekli projeler üzerinde çalışan içerik oluşturucular için faydalıdır.
Çift GPU'lar, video düzenlemede çoklu görevlerin üstesinden gelmek için gereken gücü sağlayarak birden fazla yüksek çözünürlüklü akış veya karmaşık görsel efektlerle çalışırken daha akıcı iş akışlarına olanak tanıyacaktır. Ayrıca, oyun veya simülasyon modelleme gibi sektörler için çift GPU'lar daha iyi kare hızları ve işleme hızları sağlayarak çok daha sürükleyici ve verimli bir bilgisayar deneyimi sunabilir. Bu özellik, hem hassasiyete hem de hıza ihtiyaç duyan yaratıcı alanlardaki profesyoneller için özellikle etkili olacaktır.
Shehar Yar, CEO, Yazılım Evi
İleri Veri Analizi ve Makine Öğrenimi
Şahsen benim için çift GPU'lardan yararlanan en pratik görevlerden biri gelişmiş veri analizi ve makine öğrenimi modellerini çalıştırmak. Tahmine dayalı analitik veya öneri sistemleri için kullanılanlar gibi büyük ölçekli modelleri eğitirken, tek bir GPU'nun genellikle tıkandığını ve süreci önemli ölçüde yavaşlattığını fark ettim. Çift GPU ile iş yükü verimli bir şekilde bölünebiliyor ve bu da eğitim süresini 40%'ye kadar azaltıyor. Bu, hızlı tempolu bir iş ortamında çok önemli olan içgörülerin daha hızlı sunulmasına yardımcı oluyor.
Anders Bill, Kurucu Ortak/CPO, Superfiliate
Yüksek Performanslı Veri Görselleştirme
Bence çift GPU, özellikle büyük ve karmaşık veri kümelerini işlerken yüksek performanslı veri görselleştirme üzerinde çalışan herkes için büyük bir avantaj olacaktır. Şahsen, büyük miktarda veriyle uğraşan finans, sağlık hizmetleri veya bilimsel araştırma gibi sektörlerin çift GPU kullanarak önemli gelişmeler kaydedebileceğini düşünüyorum.
Örneğin, gerçek zamanlı borsa trendlerini veya büyük ölçekli hasta verilerini görselleştirirken, çok büyük hacim tek bir GPU'yu zorlayabilir. Birincil GPU temel verileri işlerken ikinci bir GPU'nun render işlemine ayrılmasının analizi 50%'ye kadar hızlandırabildiğini gördüm. Bu çift işleme özelliği daha akıcı, daha hızlı görselleştirme ve anında etkileşim sağlıyor ki bu da zamana duyarlı verilerle çalışırken büyük bir fark yaratabiliyor.
Matthew Goulart, Kurucu, Ignite Dijital
Çıplak metale yakın performans için GPU geçişli sanallaştırma
Bu benden. Dikkatli olun!
Daha önce bir sanal makine kullandıysanız, çıplak metal yani sanallaştırılmamış donanıma kıyasla en büyük performans farkını görmüşsünüzdür: herhangi bir grafik yoğun uygulama yavaşlar veya tamamen kullanılamaz hale gelir.
İki veya daha fazla GPU'nuz varsa, GPU geçiş sanallaştırmasını kullanarak gözetmen makine tarafından kullanılmayan bir GPU'yu sanal bir makineye tamamen bağlamak mümkündür. Sanal makine için GPU doğrudan bağlıymış gibi görünecek ve performans yerel performansa çok yakın olacaktır.
Bu, ana makinenizde Linux çalıştırmanıza ve ardından sadece oyun oynamak için bir Windows sanal makinesi başlatmanıza olanak tanıyabilir. Bu çok işe yarayacaktır.
Kaçırdığımız önemli bir çift GPU kullanım durumu var mı? Tartışmaya yorumlarda devam edelim.
