Hello Fadge,
Je ne suis pas du tout expert en la matière, je ne peux que me baser sur des sites qui en parlent.
Sur le site officiel de NVidia ils parlent bien de la compatibilité des RTX20xx avec le NVLink Bridge. Mais ils n'abordent QUE la notion de bande passante entre GPU, sans évoquer la mémoire de ces GPUs.
https://www.nvidia.com/fr-fr/geforce/graphics-cards/rtx-2080-super/#nvlinkEn lisant ce lien, ils expliquent que les NVLink Bridges pour GeForce et Quadro sont différents. Ainsi, impossible de faire fonctionner un bridge de Quadro sur des RTX.
https://www.pugetsystems.com/labs/articles/NVLink-on-NVIDIA-GeForce-RTX-2080-2080-Ti-in-Windows-10-1253/Autre chose, ils expliquent que de base et sous Windows, le bridge de GeForce ne permet pas de faire du peer-to-peer directement (driver pour Windows) entre GPUs, donc de regrouper toute la mémoire des GPUs. Apparemment, il faut que le logiciel l'implémente.
La bonne nouvelle, c'est qu'ils expliquent que le peer-to-peer fonctionne sous Linux (tout en bas de la page).
Voici le post Reddit qui m'a mené à Puget System, si tu y trouves un complément d'informations.
https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/9jcyln/hardware_nvlink_on_geforce_rtx_does_it_pool_memory/
EDIT: Le gars qui a fait ces tests semble plutôt orienté sur TensorFlow (réseau de neurones), donc rien à voir avec Blender.
Ce qu'il serait intéressant de voir, c'est si Blender peut profiter du peer-to-peer sous Linux donc. Mais bon, acheter deux RTX2080 Super et un NVLink pour voir qu'au final ça marche pas dans Blender, c'est un peu dommage.
Donc pourquoi pas voir avec les développeurs de Blender si on peut en profiter sous Linux ?
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