多GPU交火被放弃的核心原因是性能提升有限、开发成本高、兼容性差，且单卡性能飞跃使多卡失去必要性。1. 性能瓶颈在于内存同步、帧间微卡顿与CPU调度开销；2. 开发者因用户基数小、优化复杂而缺乏动力；3. 现代API和渲染技术加重多GPU负担；4. 单卡如RTX 4090已可满足高端需求，结合DLSS/FSR更高效稳定；5. 新技术如光追依赖专用硬件，多卡难有增益。最终，市场选择转向更高性价比、更低复杂度的单卡方案，多GPU逐渐被淘汰。
多GPU交火技术之所以逐渐被游戏开发者放弃，核心原因在于其性能提升的边际效益递减，以及随之而来的开发复杂度、驱动兼容性问题、微卡顿现象，再加上如今单颗GPU性能的飞速发展，使得双卡甚至多卡配置的必要性大打折扣。在我看来，这不仅仅是技术上的抉择，更是一种市场与投入产出比的权衡。
回溯多GPU技术，无论是NVIDIA的SLI还是AMD的CrossFire，它们最初的设想是美好的：通过协同工作，将两颗或更多颗GPU的渲染能力叠加，从而实现更强大的游戏性能。然而，现实往往骨感。 性能的“叠加”并非简单的1+1=2。在大多数情况下，性能提升往往只能达到50%到80%，甚至在某些优化不佳的游戏中，性能反而可能下降。这主要是因为渲染任务的并行化并非易事，数据需要在多颗GPU之间传输、同步，这本身就会带来延迟和开销。例如，最常见的“帧交替渲染”（AFR, Alternate Frame Rendering）模式，一颗GPU渲染奇数帧，另一颗渲染偶数帧，这种模式虽然理论上能提升帧率，但它对帧间的同步要求极高，一旦出现任何偏差，就很容易导致“微卡顿”（micro-stuttering）——即便是高帧率下，画面也可能出现不连贯的顿挫感，极大影响游戏体验。 对于游戏开发者而言，支持多GPU意味着巨大的开发成本和时间投入。他们需要专门针对多GPU配置进行渲染管线的优化、资源管理，确保游戏在不同厂商、不同型号的组合下都能稳定运行。考虑到多GPU用户群体的比例一直在萎缩，这笔投入的ROI（投资回报率）显然是极低的。大多数工作室更倾向于将有限的资源投入到单GPU性能优化、新特性（如光线追踪、DLSS/FSR等）的实现上，这才是能惠及绝大多数玩家的方向。 驱动层面的复杂性也是一个难以逾越的障碍。NVIDIA和AMD需要为每款新游戏发布专门的SLI/CrossFire配置文件，以告知驱动程序如何有效分配渲染任务。这不仅增加了驱动团队的工作量，也意味着新游戏发布初期，多GPU用户往往需要等待驱动更新才能获得较好的支持，甚至有些游戏永远得不到良好的多GPU优化。 值得一提的是，现代图形API，如DirectX 12和Vulkan，虽然提供了“显式多GPU”（Explicit Multi-GPU）功能，理论上允许开发者更精细地控制多GPU资源。但这反而将原本由驱动程序承担的复杂性，直接甩给了游戏开发者。对于本就不愿投入的开发者来说，这无异于雪上加霜，使得多GPU的支持变得更加遥远。
多GPU技术在游戏中的性能瓶颈，远不止是简单的“优化不足”那么笼统。深入来看，它涉及到多个层面的技术挑战。最核心的瓶颈之一是内存同步与复制。在AFR模式下，为了渲染下一帧，两颗GPU可能都需要访问同一份纹理、模型数据。虽然理论上每颗GPU都有自己的显存，但在实际操作中，为了保持数据一致性，一些关键数据需要在GPU之间进行复制或同步，这会消耗宝贵的带宽和时间。如果数据量巨大，这种复制操作甚至可能抵消掉一部分并行计算带来的优势。 另一个显著的瓶颈在于渲染帧的同步与呈现。即便两颗GPU能以极高的效率各自渲染帧，但这些帧最终需要以流畅、连续的方式显示在屏幕上。如果两颗GPU渲染帧的速度不一致，或者帧的交付时间存在微小偏差，就会导致我们常说的“微卡顿”。这种现象在高帧率下尤为明显，它不是简单的帧率低，而是帧与帧之间间隔的不稳定，给人一种画面“不跟手”的感觉。这背后是复杂的调度和同步机制在起作用，任何一个环节出现问题，都会影响最终的体验。 此外，CPU的调度开销也不容忽视。驱动程序需要协调两颗GPU的工作，分配任务，收集结果，这本身就会增加CPU的负担。在一些CPU密集型游戏场景下，即使GPU有余力，CPU也可能成为瓶颈，无法及时喂饱两颗GPU，导致其中一颗或两颗GPU都无法达到满载状态。这在一定程度上解释了为什么多GPU的性能扩展往往达不到理论值。
游戏开发者对多GPU支持的冷淡，其实是基于非常现实的投入产出比考量。用户基数过小是根本原因。根据Steam硬件调查等数据，拥有多GPU配置的玩家比例一直维持在极低的水平，甚至不足1%。这意味着，即便投入大量资源优化，能从中受益的玩家也寥寥无几。对于任何一个商业公司来说，将宝贵的开发时间和资金投入到这样一个小众市场，显然是不明智的。 开发复杂性与风险极高。为多GPU优化游戏，需要深入理解不同GPU架构、驱动行为，并针对性地调整渲染管线。这不仅仅是写几行代码那么简单，它可能需要重构部分引擎逻辑，进行大量的测试和调试，以确保在各种硬件组合下都能稳定运行。一旦出现bug，定位和修复的难度也远超单GPU环境。这种高风险、高投入、低回报的特性，自然让开发者望而却步。 现代游戏渲染技术的演进也使得多GPU优化变得更加困难。例如，延迟着色（Deferred Shading）、全局光照（Global Illumination）、以及最新的光线追踪（Ray Tracing）等技术，其计算依赖性更高，数据共享和同步需求更复杂，将这些任务有效并行到多颗GPU上，其挑战远超传统的前向渲染。开发者更倾向于将精力集中在如何让这些先进技术在单颗高性能GPU上跑得更好，而不是为了小众用户去解决多GPU的“兼容性噩梦”。这种战略选择，无疑加速了多GPU技术的边缘化。
单GPU性能的飞速提升，无疑是压垮多GPU技术骆驼的最后一根稻草。曾几何时，为了在4K分辨率下流畅运行游戏，或者达到144Hz甚至更高的帧率，双卡交火似乎是唯一的选择。然而，随着半导体工艺的进步和GPU架构的革新，单颗GPU的性能已经强大到足以满足绝大多数玩家的需求。 以NVIDIA的RTX 4090或AMD的RX 7900 XTX为例，这些顶级单卡在2K甚至4K分辨率下，都能提供令人满意的游戏体验，即便开启光线追踪等高负载特效，配合DLSS或FSR这样的AI超采样技术，也能保持较高的帧率。这意味着，玩家不再需要通过购买两块中高端显卡来“堆叠”性能，一块顶级单卡就能提供更好的、更稳定的、更少麻烦的性能。 从成本效益的角度看，购买一块顶级单卡通常比购买两块中高端显卡更划算，不仅总价可能更低，而且功耗更低、散热更简单、系统更稳定，并且完全避免了多GPU带来的各种兼容性问题和微卡顿。玩家的预算现在可以更集中地投入到一块高性能GPU上，而不是分散到两块可能效果不佳的GPU上。 此外，新一代GPU所集成的技术也进一步削弱了多GPU的吸引力。例如，NVIDIA的DLSS和AMD的FSR，通过AI算法提升帧率，效果远比双卡交火带来的性能提升更稳定、更易用，并且兼容性更好。光线追踪作为当前图形技术的热点，其实现也主要依赖于单颗GPU内的专用硬件单元（如RT Cores），多GPU对其性能的提升效果并不明显，反而可能因为同步问题而带来负优化。这些新技术的出现，为玩家提供了更直接、更有效的性能提升路径，使得多GPU的优势荡然无存。
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