3 sposoby SLI NVIDIA GTX 980 i 2 TITAN X

W moim zestawie mam GTX980 i potrzebuję rozszerzenia, szczególnie w odniesieniu do pamięci GPU RAM (używam komputera do uczenia maszynowego, więc grafika nie jest ważną sprawą). Moje pytanie brzmi: czy można wykonać konfigurację SLI z GTX980 i 2 TITAN X. To link w nvidia faq mówi, że oba GPU muszą mieć tę samą architekturę. Cóż, wszystkie te karty są GTX i na podstawie tego wyjaśnienia, tak krótkie jak to jest, ma działać. Ale biorąc pod uwagę cenę TITAN, chciałbym być w 100% pewien :) Byłbym wdzięczny za każdą pomoc

graphics-card gpu

— mdabiri
źródło

Możesz zdobyć 3 1080 w cenie 2 Tytanów X Szybciej i taniej.

— Tetsujin

@Tetsujin, dzięki za napiwek. W rzeczywistości preferuję większe porcje pamięci na GPU, które lepiej sprawdzają się w mojej konfiguracji. W przeciwnym razie, szczególnie pod względem ceny, masz całkowitą rację.

— mdabiri

Zamiast tego pobierz nowy TITAN X oparty na Pascalu.

— bwDraco

Nie możesz SLI różnić się od GPU. Jako taki możesz SLI Tytani lub 980s, ale nie 980 dla Tytana

Jeśli jednak używasz procesorów graficznych do uczenia maszynowego, SLI ma ograniczone zastosowanie - jest w całości przeznaczone do renderowania. W tym przypadku ty powinien aby móc korzystać z GPU niezależnie

Nie jestem zbyt zaznajomiony z specyfika ale podręcznik dla używanego oprogramowania będzie zawierał kopię zapasową.

TLDR: Brak SLI z różnymi modelami gpu, ale nie powinieneś potrzebować gier na zewnątrz.

— Journeyman Geek
źródło

dzięki za wyjaśnienia. Używam Tensorflow na CUDA. Zrobiłem więcej czytania i, jak powiedziałeś, SLI nie nadaje się do zadań CUDA. I najwyraźniej jest to przyszłość komunikacji danych w świecie NVIDIA: nvidia.com/object/nvlink.html

— mdabiri

nvlink to „zamiennik” dla PCIe - system zdolny do obsługi nvlink musiałby zostać zbudowany od podstaw. SLI tutaj nie ma sensu, ponieważ SLI zasadniczo dzieli renderowanie między kartami - możesz po prostu uruchamiać zadania osobno i wysyłać je według potrzeb.

— Journeyman Geek