SLI

Steht für "Scalable Link Interface."

SLI ist eine eingestellte Technologie von NVIDIA, mit der zwei oder mehr Grafikkarten zusammenarbeiten konnten, um 3D-Grafiken zu rendern. Sie wurde hauptsächlich in leistungsstarken Gaming-Computern eingesetzt, um die Bildrate zu erhöhen und höhere Auflösungen sowie Grafikeinstellungen zu unterstützen.

Eine SLI-Konfiguration verwendete normalerweise zwei passende NVIDIA-Grafikkarten, die in separate PCI-Express-Steckplätze eingesetzt wurden. Eine kleine SLI-Brücke verband die Karten und ermöglichte ihnen, Daten direkt auszutauschen. Das System teilte die Grafiklast auf ihre GPUs auf, indem es häufig abwechselnde Einzelbilder den verschiedenen Karten zuwies.

SLI erforderte Unterstützung durch die Grafikkarten, das Mainboard, den NVIDIA-Treiber und das jeweilige Spiel oder die jeweilige Anwendung. Diese Voraussetzungen schränkten die Kompatibilität ein, und die zusätzliche Karte erhöhte die Kosten, den Stromverbrauch und die Wärmeentwicklung des Computers. Als einzelne GPUs leistungsfähiger wurden, entfernten sich Spieleentwickler und Hardwarehersteller allmählich von Gaming-Systemen mit mehreren Grafikkarten. NVIDIA stellte 2021 die Erstellung neuer SLI-Treiberprofile ein und beendete damit faktisch die Unterstützung für die Technologie.

Das Hinzufügen einer zweiten Karte konnte die Leistung zwar deutlich verbessern, verdoppelte sie aber selten, und einige Spiele profitierten kaum oder gar nicht davon.

SLI und KI

SLI wird zwar nicht mehr für moderne Gaming-Systeme verwendet, aber die Verarbeitung mit mehreren GPUs ist für künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Berechnungen und andere datenintensive Arbeitslasten immer wichtiger geworden. Diese Systeme verwenden SLI nicht zum Rendern abwechselnder Grafikbilder. Stattdessen teilt die Software Rechenaufgaben auf mehrere GPUs auf, die über Hochgeschwindigkeitsverbindungen wie NVIDIA NVLink miteinander kommunizieren können. Große KI-Systeme können Hunderte oder Tausende GPUs miteinander verbinden, um komplexe Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren und auszuführen.

Aktualisiert September 10, 2026 von Per C.

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