Wat is een multi-GPU setup?

Een multi-GPU setup is een pc met twee of meer grafische kaarten die samen aan één taak werken. Jarenlang was dat vooral iets voor gamers: met NVIDIA SLI of AMD CrossFire koppelde je twee kaarten met een brug, zodat ze om de beurt een frame tekenden. Dat tijdperk is voorbij. NVIDIA voegt sinds 2021 geen SLI-ondersteuning meer toe voor nieuwe games, de GeForce RTX 40- en 50-serie hebben geen SLI- of NVLink-aansluiting meer en AMD ondersteunt CrossFire al sinds de RX 5000-serie (2019) niet meer. Wil je meer fps, dan koop je één snellere kaart. Meerdere GPU's in één pc zijn wel nog steeds nuttig, maar dan voor renderen in programma's als Blender, Redshift of Octane en voor AI-toepassingen, waarbij de software zelf het werk over de kaarten verdeelt. In dit artikel lees je hoe dat werkt, wanneer het loont en waar je op let. Terwijl je verder leest, neem ook een moment om deze gerelateerde artikelen te bekijken, die mogelijk ook relevant voor je zijn. Deze informatieve artikelen geven een breder perspectief en kunnen je nieuwe inzichten geven.

Hoe werkt een multi-GPU setup?

Er zijn twee manieren waarop meerdere GPU's samenwerken. Bij de oude gamingtechniek (SLI en CrossFire) deed het stuurprogramma alsof twee kaarten één kaart waren. Meestal tekende de ene kaart de even frames en de andere de oneven frames (alternate frame rendering). Elke kaart had daarvoor een volledige kopie van alle textures nodig, dus twee kaarten van 8 GB gaven samen nog steeds 8 GB bruikbaar videogeheugen. Het werkte alleen als NVIDIA of AMD voor elke game een profiel in de driver had gezet.

Bij de huidige manier ziet de software elke kaart als een apart apparaat en verdeelt zij zelf het werk. Een renderprogramma laat elke GPU een deel van de samples of van het beeld berekenen; een AI-programma zet een deel van het model op elke kaart of laat elke kaart een deel van de data verwerken. Een brug is daarvoor niet nodig: de kaarten wisselen gegevens uit via PCIe. DirectX 12 en Vulkan bieden games dezelfde mogelijkheid (explicit multi-adapter), maar maar een handvol games heeft dat ooit ingebouwd.

Wat zijn de voordelen van een multi-GPU setup?

Het grote voordeel is rekenkracht die je niet in één kaart kunt kopen. Ook de snelste losse GPU heeft een plafond; wie dagelijks rendert of AI-modellen draait, kan met een tweede kaart dat plafond verhogen. Je kunt ook gefaseerd uitbreiden: begin met één kaart en zet er later een tweede bij als het werk daarom vraagt. En je kunt de kaarten verschillende taken geven, bijvoorbeeld de ene laten renderen terwijl je op de andere gewoon doorwerkt in je 3D-programma of video-editor.

Verbetert een multi-GPU setup gamingprestaties?

Nee, niet meer. Bij oudere games met SLI- of CrossFire-ondersteuning leverde een tweede kaart in de beste gevallen 50 tot 80 procent meer fps op, vaak minder, en soms zelfs microstuttering: ongelijkmatige frametijden waardoor het beeld schokkeriger aanvoelde dan de fps deden vermoeden. Nieuwe games ondersteunen multi-GPU niet, en huidige GeForce- en Radeon-kaarten kun je niet eens meer koppelen. Een tweede kaart staat in een game dus stil. Voor gaming is één krachtige GPU altijd de betere keuze.

Er is één uitzondering die je soms tegenkomt: een tweede, goedkopere kaart die alleen frame generation doet met het programma Lossless Scaling, terwijl de hoofdkaart de game rendert. Dat is een hobbyistische oplossing die extra tussenframes oplevert, geen echte extra rekenkracht, en die voegt wat invoervertraging toe.

Hoe kan een multi-GPU setup de prestaties bij rendering verbeteren?

Hier blinkt multi-GPU nog steeds uit. GPU-renderers zoals Blender Cycles, Redshift, Octane en V-Ray GPU kunnen alle kaarten tegelijk gebruiken, en de winst schaalt bijna lineair: twee gelijke kaarten renderen een frame ongeveer twee keer zo snel. Je zet dit gewoon aan in het programma; in Blender bijvoorbeeld onder Voorkeuren > Systeem > Cycles Render Devices, waar je beide kaarten aanvinkt.

Let op het videogeheugen. Bij renderen moet de hele scène meestal in het geheugen van elke kaart passen. Twee kaarten van 16 GB laten je dus niet een scène van 30 GB renderen. Past je scène niet, dan heb je meer aan één kaart met meer VRAM.

Hoe helpt een multi-GPU setup bij AI?

Bij AI telt het videogeheugen van meerdere kaarten wel op. Programma's als llama.cpp, Ollama, vLLM en PyTorch kunnen een taalmodel over meerdere GPU's verdelen, zodat je met twee kaarten van 24 GB een model draait dat 40 GB nodig heeft. Dat gaat iets langzamer dan op één kaart met evenveel geheugen, omdat de kaarten via PCIe tussenresultaten uitwisselen, maar het is een stuk goedkoper. Bij het trainen van modellen laat je elke kaart een deel van de data verwerken, wat de trainingstijd flink verkort.

Wat zijn de nadelen van een multi-GPU setup?

Een multi-GPU setup is duur, groot, warm en luid. Je hebt een zwaardere voeding nodig, een behuizing met ruimte en luchtstroom voor twee kaarten, en een moederbord dat beide kaarten genoeg PCIe-lanes geeft. Het voordeel is beperkt tot software die meerdere GPU's echt gebruikt: games, de meeste videobewerking en gewoon pc-gebruik halen er niets uit. En het stroomverbruik loopt flink op tijdens lange renders of AI-taken.

Zijn er compatibiliteitsproblemen bij multi-GPU setups?

De meeste problemen zijn praktisch, niet softwarematig:

• Ruimte: high-end kaarten zijn tegenwoordig drie tot vier slots dik. Op veel moederborden zitten de PCIe-sloten te dicht bij elkaar voor twee van zulke kaarten, of de bovenste kaart krijgt nauwelijks lucht. Kaarten met een blower-koeler, waterkoeling of een riser-kabel lossen dat op.
• PCIe-lanes: consumentenprocessors hebben 16 lanes voor grafische kaarten. Met twee kaarten draaien ze op de beste moederborden elk op x8, op veel andere borden krijgt de tweede kaart maar x4 via de chipset. Voor renderen maakt dat weinig uit; voor AI-modellen die over twee kaarten verdeeld zijn wel wat. Workstationplatforms zoals AMD Threadripper hebben veel meer lanes.
• Software: niet elk programma ondersteunt meerdere GPU's, en kaarten van NVIDIA en AMD mengen werkt in de meeste renderers en AI-programma's niet, omdat die op CUDA (NVIDIA) of ROCm (AMD) draaien. Houd het bij twee kaarten van hetzelfde merk, het liefst hetzelfde model.

Hoe zit het met de kosten en stroomverbruik van een multi-GPU setup?

Een high-end kaart verbruikt onder volle belasting 300 tot 575 watt (een RTX 5090 zit aan de bovenkant). Met twee zulke kaarten plus processor kom je al snel boven de 1000 watt, dus reken op een voeding van 1200 tot 1600 watt met voor elke kaart de juiste aansluiting (bij NVIDIA de 12V-2x6-stekker). Een stopcontact op een gewone groep van 16 ampère kan dat aan, maar zet er dan geen andere zware apparaten bij. Draait zo'n pc dagelijks een paar uur vol, dan merk je dat op je energierekening. Twee middenklassekaarten zijn vaak een betere deal dan één topkaart, mits je software goed schaalt en je werk in hun geheugen past.

Welke technologieën ondersteunen multi-GPU setups?

Een overzicht van wat er was en wat er nu is:

• NVIDIA SLI: koppelde twee tot vier GeForce-kaarten met een brug voor games. Sinds 2021 geen nieuwe profielen meer; de RTX 3090 was de laatste GeForce met een aansluiting ervoor.
• AMD CrossFire: de AMD-tegenhanger, later mGPU genoemd. Werkt niet meer met kaarten vanaf de RX 5000-serie.
• NVLink: een snelle directe verbinding tussen NVIDIA-GPU's. Op GeForce- en de meeste workstationkaarten verdwenen; in datacenters is het juist de standaard.
• PCIe: de manier waarop huidige multi-GPU setups thuis werken. Software verdeelt het werk zelf, via CUDA (NVIDIA), ROCm of HIP (AMD) of Vulkan.

Wat is het verschil tussen SLI en CrossFire?

SLI (Scalable Link Interface) van NVIDIA en CrossFire van AMD deden hetzelfde: twee of meer kaarten samen één beeld laten tekenen in games. SLI was strenger: je had twee kaarten met dezelfde GPU nodig en altijd een SLI-brug. CrossFire was flexibeler; je kon kaarten uit dezelfde familie combineren en vanaf de R9 290 liep de verbinding via PCIe, zonder brug. Beide technieken worden niet meer ontwikkeld en werken alleen nog in oudere games op oudere kaarten.

Hoe werkt NVLink in een multi-GPU setup?

NVLink is een directe verbinding van NVIDIA tussen GPU's, veel sneller dan PCIe. Kaarten kunnen daarmee elkaars geheugen lezen zonder tussenkomst van de processor. Op de RTX 2080, 2080 Ti en 3090 diende een NVLink-brug als opvolger van de SLI-brug, en sommige renderers konden het geheugen van twee kaarten zo samenvoegen. Op GeForce-kaarten vanaf de RTX 40-serie zit het niet meer. In datacenter-GPU's zoals de H100 en de Blackwell-chips is NVLink juist essentieel: daar haalt het bij de nieuwste generatie tot 1,8 TB/s per GPU en verbindt het tientallen GPU's die samen grote AI-modellen trainen. Voor een pc thuis speelt het geen rol meer.

Hoe installeer je een multi-GPU setup?

Een tweede kaart voor renderen of AI plaatsen is niet moeilijk, als de ruimte, het moederbord en de voeding kloppen. Controleer dat eerst: twee vrije PCIe x16-sloten (elektrisch minstens x4, liever x8) met genoeg tussenruimte, en een voeding met genoeg vermogen en aansluitingen voor beide kaarten.

1. Sluit Windows af, zet de schakelaar op de voeding uit en haal de stekker uit het stopcontact. Druk daarna een paar seconden op de aan-knop om restspanning weg te laten lopen.
2. Raak een metalen deel van de behuizing aan om statische lading kwijt te raken.
3. Plaats de eerste kaart in het bovenste PCIe x16-slot en de tweede in het volgende slot dat x8 of x16 levert (zie de handleiding van je moederbord).
4. Sluit beide kaarten aan met eigen voedingskabels van de voeding, zonder splitters, en druk de stekkers helemaal aan.
5. Sluit je monitor aan op de kaart in het bovenste slot, zet de stekker terug en start de pc.
6. Installeer de nieuwste driver en controleer in Apparaatbeheer of in nvidia-smi dat beide kaarten zichtbaar zijn.
7. Kies in je software welke kaarten hij moet gebruiken, bijvoorbeeld in Blender onder Cycles Render Devices of in je AI-programma via de GPU-instellingen.

Een brug en een SLI- of CrossFire-instelling heb je niet nodig. Houd tijdens de eerste lange render de temperaturen van beide kaarten in de gaten, bijvoorbeeld met HWiNFO of GPU-Z.

Heb je gevonden wat je zocht? Er is altijd meer te ontdekken! Neem een kijkje bij onze andere artikelen voor verdiepende informatie.