Si le apasionan las computadoras o simplemente busca obtener el mejor rendimiento de su equipo, es probable que haya oído hablar de SLI.
En el momento de su creación, muchos consideraban que SLI era el próximo gran paso en el rendimiento de la GPU. Sin embargo, nunca estuvo a la altura de estas grandes expectativas.
Ahora NVLink está dando un paso al frente para hacer lo mismo, pero ¿su destino será diferente? Hablemos de las diferencias entre SLI y NVLink y descubramos cuál es realmente mejor.
¿Qué es NVLink?
NVLink es un enlace de comunicaciones de rango cercano de varios carriles en serie basado en cables. Como puede adivinar por el nombre, es producido por Nvidia.
Si eso suena como que es complicado, no se preocupe. El concepto central es en realidad bastante simple. Efectivamente, NVLink funciona como un conector entre dos tarjetas gráficas.
Entonces, ¿por qué alguien querría conectar dos de sus tarjetas gráficas? Porque en pocas palabras, dos es mejor que uno. Al conectar dos de la misma tarjeta gráfica a través de NVLink, puede lograr una mayor potencia computacional de lo que sería posible de otra manera.
Esto es ideal cuando se trata de lograr resultados realmente de alto nivel con su PC. Digamos, por ejemplo, que ya tiene la GPU más reciente, potente y overclockeada del mercado. Habrá algunas tareas que aún no podrá completar o que tal vez desee completar más rápido.
Ahí es donde brilla NVLink. Sin alguna forma de unir las GPU, tendrá que esperar a que se desarrolle una nueva tarjeta o, potencialmente, resolver una configuración de múltiples PC
¿En qué se diferencia de SLI?
Si sabe algo sobre SLI, es posible que note que la configuración de NVLink descrita se parece mucho a SLI. Entonces, ¿cuál es la diferencia?
SLI trabajaba bajo un sistema de maestro y esclavo. Este es un término informático que significa que una tarjeta controla a la otra tarjeta (o tarjetas) con las que comparte una conexión. Efectivamente, esto significa que una tarjeta (típicamente la primera tarjeta conectada) gasta una gran cantidad de su poder computacional dirigiendo y recopilando los datos producidos por las otras tarjetas.
Como resultado, en realidad no obtiene todo el poder que cada tarjeta tiene para ofrecer. En cambio, obtienes una proporción del poder que cada carta tiene para ofrecer.
Además, los puentes SLI solo podían transferir cierta cantidad de información a la vez. Las GPU realizan muchos cálculos matemáticos complicados. Cuando se trabaja con tanta información sin procesar, las dos (o más) GPU comparten mucha información y, como resultado, los cuellos de botella son comunes.
