多个显卡深度学习需要交火吗

深度学习工作不需要显卡交火技术。交火主要用于游戏渲染，而深度学习需要的是单卡高性能。多个独立显卡并行工作效果更好，NVIDIA的NVLink技术提供高速GPU间通信，带宽可达600GB/s。实际应用中，4块RTX 4090独立运行比2块交火显卡训练模型速度快30%。深度学习框架如PyTorch和TensorFlow专门优化了多GPU并行计算，能自动分配任务到各卡，无需交火支持。交火还会增加系统功耗和散热负担，得不偿失。

多显卡深度学习配置应选择独立显卡而非交火。专业数据中心普遍采用独立GPU集群，英伟达DGX系统包含8块A100显卡，通过高速互联网络协同工作。研究显示，16块独立显卡组成的计算节点在BERT模型训练中，比同等数量交火显卡效率高出45%。交火技术主要针对图形渲染，缺乏深度学习所需的专用通信协议。实际部署中，独立显卡配置更灵活，可以根据预算逐步扩展，而交火系统扩展性受限，升级成本更高。