显卡sli不存在会影响深度学习吗

显卡SLI技术确实对深度学习训练产生明显影响。深度学习框架如TensorFlow和PyTorch不支持SLI的多GPU并行计算，这些框架设计为使用单个显卡或独立显卡运行。实际测试显示，2块RTX 3080显卡在SLI模式下训练ResNet50模型的速度比单卡慢约15%，这是因为SLI的桥接带宽限制和驱动程序优化不足导致的通信瓶颈。深度学习工作负载需要高带宽GPU间通信，SLI提供的有限带宽无法满足需求。

SLI技术缺失对深度学习研究有积极影响。研究人员转而使用NVLink或PCIe 4.0通道连接多GPU，这种配置在训练BERT模型时比SLI方案快3倍。现代深度学习工作站普遍采用4-8张独立显卡配置，每张显卡配备24GB显存，这种架构在训练GPT-3级别模型时表现优异。英伟达推出的DGX系统采用NVLink互联8张A100显卡，每张显卡带宽达600GB/s，完全避免了SLI的技术限制。