MultiGPUArchitekturen

MultiGPUArchitekturen beziehen sich auf Systeme, in denen mehrere Grafikprozessoren oder Recheneinheiten zusammenarbeiten, um Leistung in grafikintensiven Anwendungen sowie in GPGPU- bzw. HPC-Aufgaben zu erhöhen. Sie kommen in Heimsystemen, Workstations und Rechenclustern vor und verwenden je nach Ziel unterschiedliche Koordinationsmodelle.

Historisch dominieren Technologien wie NVIDIA SLI und AMD CrossFire das Feld der Grafikdarstellung. Diese Ansätze verteilen Rendering-Aufgaben oder wechseln zwischen Renderpfaden, um die Bildausgabe zu beschleunigen. Die Skalierbarkeit hängt stark von Treibern, APIs und der konkreten Anwendung ab. Moderne Strategien setzen außerdem auf direkte Inter-GPU-Kommunikation über schnelle Verbindungen wie NVLink oder PCIe, um Speicher- und Rechenressourcen besser zu verknüpfen.

Für Compute- und Wissenschaftsanwendungen kommen Multi-GPU-Setups häufig mit CUDA, OpenCL oder ROCm zum Einsatz. Dabei können mehrere Geräte gemeinsam auf Daten zugreifen oder Kernel-Instanzen parallel ausführen. APIs wie DirectX 12 oder Vulkan ermöglichen explizites Multi-GPU-Rendering, während viele Spiele und Anwendungen oftmals nur begrenzt von der Skalierung profitieren.

Zu den Vorteilen gehören potenziell höhere Rechenleistung und größere Speicherkapazität; zu den Nachteilen gehören höherer Energiebedarf, Wärmeentwicklung, Kosten sowie komplexes Debugging und begrenzte Softwareunterstützung. Einsatzgebiete sind professionelle Visualisierung, Simulationen, Deep Learning, HPC sowie Cloud- bzw. Server-Umgebungen. In der Spielewelt hat die Bedeutung klassischer Multi-GPU-Lösungen in den letzten Jahren abgenommen, während Compute-orientierte Anwendungen weiter profitieren.