Schede Grafiche

Addio configurazioni multi GPU? Nvidia NVLink è supportato solamente dalla RTX 3090

Nvidia SLI, che ha poi cambiato nome in NVLink, e AMD CrossFire sono le tecnologie dei rispettivi produttori per l’utilizzo combinato di più schede video sullo stesso sistema, grazie all’utilizzo di connettori speciali in grado di permettere la comunicazione diretta tra le GPU. Dopo AMD che ha escluso il supporto alla caratteristica nelle sue più recenti schede video, ora è il turno di Nvidia che ha riservato la possibilità di sfruttare NVLink solamente con la scheda più costosa della nuove serie RTX 3000 basata su Ampere.

NVIDIA RTX 3090

Non è una novità il fatto che entrambe le case stiano cercando di eliminare il supporto alle configurazioni multi GPU visti i bassi guadagni in perfomance e la scarsa richiesta. Non è nemmeno un segreto che l’ottimizzazione software per l’utilizzo di due o più schede, soprattutto in ambito gaming, sia stato altalenante e quasi mai soddisfacente fino in fondo, calcolando anche l’alto budget richiesto per l’acquisto di due schede video uguali da accoppiare.

Nvidia sembra voler dare un ulteriore stretta al numero di utenti in grado di poter sfruttare contemporaneamente più di una scheda video con l’arrivo della seconda generazione di GPU RTX. L’unica scheda a poter contare su un connettore NVLink nella nuova famiglia di GPU è infatti la RTX 3090, il prodotto più costoso annunciato da Nvidia durante l’evento del 1 settembre. Non solo, oltre a dover sborsare 3098 euro per l’acquisto di due RTX 3090 sarà necessario procurarsi anche un nuovo connettore NVLink dal costo di 79$ sul suolo americano (il prezzo in Italia non è ancora stato annunciato sul sito ufficiale).

NVLink RTX 3090

L’ottimizzazione di driver e titoli futuri per le configurazioni NVLink, che nella passata generazione di GPU era riservato ai modelli RTX 2070 Super, RTX 2080 Super, RTX 2080 e RTX 2080 Ti, sembra quindi sempre meno probabile ed è possibile che sia stata inclusa sulla possente RTX 3090 solamente per permettere a professionisti e ricercatori di sfruttare a pieno le potenzialità AI e machine learning della GPU, oltre che a poter espandere il totale di memoria VRAM disponibile per operazioni davvero specifiche.

Voi cosa ne pensate? Siete ancora interessati alle configurazioni multi GPU oppure preferite acquistare con lo stesso budget una scheda più potente, se disponibile?

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