SLI

Significa «Scalable Link Interface».

SLI es una tecnología de NVIDIA descontinuada que permitía que dos o más tarjetas gráficas trabajaran juntas para representar gráficos 3D. Se usaba principalmente en computadoras para videojuegos de alto rendimiento con el fin de mejorar las frecuencias de cuadros y admitir resoluciones y configuraciones gráficas más altas.

Una configuración SLI normalmente usaba dos tarjetas gráficas NVIDIA iguales instaladas en ranuras PCI Express separadas. Un pequeño puente SLI conectaba las tarjetas, lo que les permitía intercambiar datos directamente. El sistema dividía la carga de trabajo gráfica entre sus GPU, a menudo asignando cuadros alternos a tarjetas diferentes.

SLI requería compatibilidad de las tarjetas gráficas, la placa base, el controlador de NVIDIA y cada juego o aplicación. Estos requisitos limitaban la compatibilidad, y la tarjeta adicional aumentaba el costo, el consumo de energía y la producción de calor de la computadora. A medida que las GPU individuales se volvieron más potentes, los desarrolladores de juegos y los fabricantes de hardware fueron abandonando gradualmente los sistemas de videojuegos con varias tarjetas. NVIDIA dejó de crear nuevos perfiles de controladores SLI en 2021, lo que puso fin efectivo a la compatibilidad con la tecnología.

Aunque agregar una segunda tarjeta podía mejorar considerablemente el rendimiento, rara vez lo duplicaba y algunos juegos obtenían poco o ningún beneficio.

SLI e IA

Aunque SLI ya no se usa en los sistemas de videojuegos modernos, el procesamiento con varias GPU se ha vuelto cada vez más importante para la inteligencia artificial, la computación científica y otras cargas de trabajo con gran cantidad de datos. Estos sistemas no usan SLI para representar cuadros gráficos alternos. En su lugar, el software divide las tareas informáticas entre varias GPU, que pueden comunicarse mediante conexiones de alta velocidad como NVIDIA NVLink. Los sistemas de IA grandes pueden enlazar cientos o miles de GPU para entrenar y ejecutar modelos complejos de aprendizaje automático.

Actualizado September 10, 2026 por Per C.

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