Klingt nach einem Machine Learning-Setup. Die Bandbreite eines 1080Ti ist sehr hoch, weit mehr, als Sie für maschinelles Lernen benötigen. Es ist so dimensioniert, dass es Spiele mit 4 K, 60 FPS und 16 Bahnen spielt.
Ja, Sie werden wahrscheinlich auf eine theoretische Verlangsamung stoßen, da es nicht genügend PCI-e-Lanes gibt. Sie benötigen einen AMD-Threadripper, um so viele Karten mit diesen Auflösungen und Bildraten zu fahren. Auf der X99-Plattform mit insgesamt 28 Bahnen können Sie nicht einmal jeder Karte 8 Bahnen zuweisen.
Aber für maschinelles Lernen wird die meiste Zeit mit Mathematik verbracht. Die Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen CPU und GPU ist weit weniger begrenzt. Schließlich erhalten Sie nur die Eingangsdaten von einer einzigen SSD, so dass dies wahrscheinlich das Limit ist. Und selbst wenn die SSD selbst kein Limit wäre, ist der M2-Slot auf nur 4 Spuren begrenzt. Daher ist es auch kein Problem, wenn Sie für jeden 1080Ti 4 Spuren haben.
[edit] Beim Überprüfen des speziellen Setups des Asus X99-WS scheint es, dass zwei PLX-Chips verwendet werden, um 2x16-Spuren in 4x16-Bahnen in Richtung der 4 GPUs zu multiplexen. Das bedeutet, dass jeder eine Suchgeschwindigkeit von x16 erreichen kann, jedoch nicht gleichzeitig. Immer noch egal, es bleibt M2-Engpass.