* Schaal: Het aantal processors en geheugenmodules. Een oplossing die ideaal is voor een paar processors kan bij honderden een ernstig knelpunt vormen.

* Topologie: Hoe processors en geheugen zijn verbonden (bijvoorbeeld bus, ring, mesh, torus, hypercube, fat-tree). Topologie heeft invloed op de latentie, bandbreedte en schaalbaarheid.

* Verkeerspatronen: De typen geheugentoegang (bijvoorbeeld willekeurig, sequentieel, gelokaliseerd). Verschillende verbindingen kunnen beter met verschillende patronen omgaan.

* Kosten: Hoogwaardige interconnecties zijn vaak duur.

* Stroomverbruik: Verbindingen met een hoge bandbreedte kunnen aanzienlijk stroom verbruiken.

Dat gezegd zijnde presteren sommige interconnect-technologieën over het algemeen beter dan andere in specifieke scenario's:

* Voor grootschalige systemen (honderden of duizenden processors): Netwerken met hoge bandbreedte en lage latentie zoals fat-tree topologieën het gebruik van high-speed fabrics (bijvoorbeeld Infiniband, Ethernet met RDMA) biedt doorgaans de beste prestaties. Deze zorgen voor een hoge totale bandbreedte en efficiënte routering van communicatie, cruciaal voor schaalbaarheid.

* Voor kleinere systemen (enkele tientallen processors): Hogesnelheidsbussen of ringverbindingen kan volstaan ​​en biedt een eenvoudigere en potentieel goedkopere oplossing. Schaalbaarheid wordt echter een beperkende factor naarmate het systeem groeit.

* Voor specifieke productietaken met voorspelbare toegangspatronen: Gespecialiseerde interconnecties kunnen betere prestaties bieden. Een nauw gekoppeld geheugensysteem (zoals NUMA) kan bijvoorbeeld zeer effectief zijn als processors regelmatig toegang hebben tot gedeeld geheugen binnen hetzelfde NUMA-knooppunt.

Samenvattend is de "beste" verbinding een functie van de vereisten en beperkingen van het systeem. Er bestaat geen universeel superieure optie. Moderne krachtige computersystemen maken vaak gebruik van hybride benaderingen die meerdere interconnect-technologieën combineren om de prestaties voor verschillende werklasten te optimaliseren.