对于集显，专用GPU内存是指BIOS从系统内存中分配给集显GPU专用的内存，也称为stolen memory。 Zhuanlan.zhihu.com簡單的來說，就是BIOS把一部分內存在內存初始化後保留下來給GPU專用，叫做Stolen Memory。 它的大小從16M到1024M不等，不同代集顯可以支持的保留內存內存各不相同，譬如我的HD4000，它支持的顯存最大256M，也不是內存土豪想要多大就能多大的。 獨顯是指單獨的GPU PCIe卡，在它上面有單獨的GDDR內存，而這裡的專有GPU內存就是指該GPU顯卡上自帶的內存，它只能夠被GPU使用，而且帶寬很高，延遲很小。 需要特别指出的是这里的“Share”Memory让很多人产生了误解，网上很多人都以为这个地方是调节下面要介绍的”共享”GPU内存的。 这个说法是错误的，这里的值最终会反应到集显的专有GPU内存项。
它也可以不是真实存储器而是仅对应于GPU存储器的存储器映射区域。 查看NVIDIA驱动程序的高级设置以获取控制此设置的设置。 哇塞，有两个GTX 1080T的显卡和高达32G的内存！ 其实我猜这位朋友应该是用这台机器来做机器学习的，否则一定是位骨灰级游戏发烧友。
共用gpu記憶體: 記憶體世界正在進行一場安靜的革命。究竟發生了什麼事？
由於可關閉專屬顯示卡，筆記型電腦可以在不犧牲顯示能力之下以較小的冷卻系統運轉，同時擁有可接受的電池壽命。 可切換系統在過去十年間問世，涵蓋大部分的價格帶。 雙系統讓使用者在不使用圖像密集應用程式時節省電池壽命，需要時又能提供進階顯示能力。 近代技術已能讓更多製造商將獨立專屬顯示卡放進更大型的高階筆記型電腦中。 如果您對筆記型電腦有完整的圖像運算能力的需求，即使這樣售價會相對高昂，但是還是很值得。 Intel 共用gpu記憶體 Server GPU 是以全新 Intel Xe 架構為基礎，適用於資料中心的獨立圖形處理器。
它不会有用，因为系统RAM带宽大约是GPU内存带宽的10倍，而且您必须以某种方式通过慢速(和高延迟)PCIE总线来回与GPU进行数据传输。 2008 年以後生產的 Mac 就可以支援 64 位元的系統核心，不過預設是用 32 位元，享用 64 位元需要時手動啟用。 2010 年以後生產的 Mac，預設就是以 64 位元模式啟動。 點選上方的「記憶體」頁籤，可以列出你的記憶體使用狀況，可以看出系統雖然查出你已經安裝了8GB的記憶體，但其中「硬體保留」的部份就有5GB左右，有一半以上的記憶體系統根本不會去用到。
共用gpu記憶體: 指令-資料分離快取
1、GPU 在进行通用运算时，和 CPU 是一个数量级的。 在进行重复劳动时，效率是 CPU 共用gpu記憶體 的几百倍了。 GPU，相当与 Windows 中的批处理。
每個快取塊有一個索引（Index），它一般是記憶體地址的低端部分，但不含塊內偏移和位元偏移所占的最低若干位。 一個資料總量為4KB、快取塊大小為16B的直接映射快取一共有256個快取塊，其索引範圍為0到255。 使用一個簡單的移位函數，就可以求得任意記憶體地址對應的快取塊的索引。 由於這是一種多對一映射，必須在儲存一段資料的同時標示出這些資料在記憶體中的確切位置。 拼接標籤值和此快取塊的索引，即可求得快取塊的記憶體地址。 如果再加上塊內偏移，就能得出任意一塊資料的對應記憶體地址。
共用gpu記憶體: gpu cpu 共享内存 提高传输速度_GPU编程3–GPU内存深入了解
隨著各類遊戲的圖像效果愈來愈精細，視覺效果直接影響遊戲的體驗，玩家們務必要提供給 CPU 和 GPU 其可採用的足夠數量的 RAM，持續達到高畫面速率。 當 CPU、GPU 和 RAM 全部一起運作，各自擁有更多的資源，圖像效果當然就更好。 以上需求，都只要使用一種最簡單的方式來升級系統即可達成，就是搭載足夠的 Ballistix Sport 遊戲記憶體，為系統裝置的遊戲引擎加足馬力，激發完全潛能，獲致勝利。 當然也有一些自力救濟的方法，可以透過一些修補程式，來強制讓系統重新去定位，抓到完整的4GB的記憶體定址。 不過由於這牽扯到主機板、CPU、記憶體三方面的硬體設計，一種方法很難讓所有的硬體方案都能解決，硬套用在不對的硬體上，可能會造成系統的危害。
因為是將整個 GPU 資源池共用給多個用戶使用，避免了很多閒置場景，對於 GPU 資源的利用效率整體上要高於前面兩種方案。 Bitfusion 軟體分為用戶端和伺服器端部分，這兩個部分都在使用者空間中運行，並且本身不包含任何驅動程式。 伺服器端只需要 GPU 驅動程式軟體，用戶端需要部分 CUDA 軟體堆疊。 Bitfusion 的用戶端支援多種作業系統版本，最常用的是 共用gpu記憶體 Linux。
共用gpu記憶體: 加快個人電腦 (PC) 執行 Windows 10 的 10 種方法
有效利用這種局部性，快取可以達到極高的命中率。 三種 GPU 加速方案各有優缺點，大家可以根據自己的實際情況加以選擇。 對於絕大多數機器學習應用場景來說，Bitfusion 是一個經濟適用的 GPU 共用解決方案，值得大家採用。
一級快取一般與處理器同片封裝，二級快取則不一定。 一種實作是把標籤儲存集成到片內，而把資料儲存放到片外。 這樣，快取因為a失效而從記憶體中抓取的資料塊實際上覆蓋了a到a的全部資料（假定使用32位元組大小的快取塊，每個整型值占四位元）。 實快取（physical 共用gpu記憶體 cache）完全使用物理地址做快取塊的標籤和索引，故地址翻譯必須在存取快取之前進行。 這種傳統方法所以可行的一個重要原因是TLB的存取周期非常短（因為本質上TLB也是一個快取），因而可以被納入管線。
共用gpu記憶體: 硬體加速解碼、Mercury Playbck Engine (GPU Acceleration) 與硬體加速編碼間的差異
Intel Iris Xe MAX 顯示晶片是第一款以 Intel Xe 架構為基礎，適用於輕薄筆記型電腦的獨立圖形處理器。 為搭配第 11 代 Intel Core 處理器最佳化，您將獲得更強大的效能以及強化的內容創作和遊戲的新功能。 無論是針對深度學習應用程式、大型平行、密集的 3D 遊戲，還是其他繁重的工作負載，當今的系統都必須展現比以往優異的效能。
我們也知道，夢幻的遊戲效能展現就取決於系統中的處理器和主機板，接著是顯示卡、記憶體、儲存裝置、顯示器和其他周邊。 每個元件都非常重要，但如果沒有足夠的RAM，也就無法提供每個元件所需的資源，以維持遊戲的致命殺傷力。 任何玩家在遊戲過程中所體驗的一切幾乎都要經過 RAM，因此在系統中增加儘可能多的 RAM，是能立即改善遊戲效能且最具經濟效益的一種方法。 理論上，完全使用虛擬地址可以獲得更快的快取存取速度，因為這樣僅在快取失效時才會進行地址翻譯。 但是，如前所述，這種純虛地址快取由於繞開了作業系統對行程存取地址的軟體控制，會存在不少問題。
共用gpu記憶體: 技術服務供應商如何運用 Kingston 的記憶體和 SSD 固態硬碟來建立可靠的聲譽
先講回 Intel CXL 標準的原意——作為 CPU 與 Accelerator 加速器（如 FPGA / GPU 顯示卡）之間的互聯通信。 使用 tf.distribute.Strategy可以將模型拷貝到每個GPU上，然後將訓練資料分批在不同的GPU上執行，達到資料並行。 預設情況下，為了通過減少記憶體碎片更有效地利用裝置上相對寶貴的GPU記憶體資源，TensorFlow程式會使用所有可見的GPU。
而且Windows也尽量会使用专有GPU内存，而共享GPU内存完全可以在其它应用程序大量消耗内存后归他们使用。 而且这个值无法设置，由Windows根据系统内存大小自行设定。 共用GPU記憶體，就是記憶體的1/2，例如你的記憶體是16G，1/2就是8G，在顯示卡記憶體不夠的時候，系統會優先使用這部分的「共享GPU記憶體」。 之前，TensorFlow会預先分配約90％的GPU記憶體.由於某些未知的原因，即使模型可以完全適合GPU記憶體，這也会在以後匯致記憶體不足錯誤.通過使用上面的代碼，我不再有OOM錯誤。 早期的快取設計主要考慮的是儲存器成本和平均存取速度。
共用gpu記憶體: 操作方法
物色新電腦及比較規格時，瞭解兩者的角色是關鍵。 例如以上範例中，記憶體8G，設定1G（1024MB）共用視訊記憶體再重啟電腦後，工作管理員就顯示記憶體容量變為7G，此時集顯獨佔的共用視訊記憶體為1G。 這個問題實際上是多慮了，這個共享內存不僅僅是多GPU共享，而且是GPU和其他應用共享，只不過GPU優先順序高些罷了。 而且Windows也盡量會使用專有GPU內存，而共享GPU內存完全可以在其它應用程序大量消耗內存後歸他們使用。 而且這個值無法設置，由Windows根據系統內存大小自行設定。 編譯器則負責分析代碼，並把預取指令適當地插入其中。
- 建議使用 16GB 或以上的 RAM，才能取得更佳效能。
- 每个SM都有一个一级缓存，所有SM公用一个二级缓存，GPU读操作是可以使用缓存的，但写操作不能被缓存。
- 本文針對這兩種方向，分別介紹了多流和共享記憶體技術。
- 如果是按寫分配，則先如處理讀未命中一樣，將未命中資料讀入快取，然後再將資料寫到被讀入的字單元。
從上圖中可以看出，每當 GPU 記憶體容量增加時，開發人員就會設計出新模型；2019 年 GPT-2 所需的記憶體容量，已經是 2012 年 AlexNet 的 7 倍以上。 於是，AI 訓練不可避免地遇上了「記憶體撞牆」（Memory Wall），記憶體撞牆不僅是記憶體容量問題，也包括記憶體傳輸的頻寬。 Transformer 模型中的參數數量（紅色）呈現出 2 年 240 倍的超指數增長，而單個GPU 記憶體（綠色）僅以每 2 年 2 倍的速度擴大。 AI 訓練的運算量每年都在大幅增長，最近有研究指出，AI 訓練未來的瓶頸不是被運算能力限制，而是被 GPU 記憶體阻礙。 在CUDA中，VRAM和RAM之间的共享内存称为统一内存。 但是，由于性能原因，TensorFlow不允许这样做。
共用gpu記憶體: Win10任務管理器中的”共享GPU內存”是怎麼回事？
作用范围栏定义了程序的哪个部分能使用该存储器。 而生存期定义了该存储器中的数据对程序可见的时间。 除此之外，Ll和L2缓存也可以用于GPU程序以便更快地访问存储器。
共用gpu記憶體: CPU快取
這個快取共有四個快取塊，每個塊16位元組，即4個字，因此共有64位元組儲存空間。 使用寫回（Write back）策略以保證資料一致性。 結構上，一個直接映射（Direct Mapped）快取由若干快取塊（Cache Block，或Cache Line）構成。 每個快取塊儲存具有連續記憶體地址的若干個儲存單元。
共用gpu記憶體: GPU 資源管理與 AI 開發解決方案
當發生寫失效時，快取可有兩種處理策略，分別稱為按寫分配（Write allocate）和不按寫分配（No-write allocate）。 顯然，最理想的替換塊應當是距下一次被存取最晚的那個。 這種理想策略無法真正實作，但它為設計其他策略提供了方向。 經驗規則表明，在快取小於128KB時，欲達到相同失效率，一個雙路組相聯快取僅需相當於直接匹配快取一半的儲存空間。 此外，在不增大快取大小的前提下單純地增加組相聯的路數，將不會改變快取和記憶體的對應比例。
寫回是指，僅當一個快取塊需要被替換回記憶體時，才將其內容寫入記憶體。 為了減少記憶體寫操作，快取塊通常還設有一個髒位（dirty bit），用以標識該塊在被載入之後是否發生過更新。 如果一個快取塊在被置換回記憶體之前從未被寫入過，則可以免去回寫操作。 組相聯（Set Associativity）是解決這一問題的主要辦法。
共用gpu記憶體: 使用 Windows 11 進行遊戲：對新的 PC 效能特性有何期待
硬體編碼的啟用/停用與否需視所用 Intel CPU 類型而定。 如果您並未使用接受支援的 CPU，或 Intel Quick Sync 已從 BIOS 停用，則您可能無法使用該選項。 Mercury Playback Engine 如在專用 GPU 上運作，就不會用於處理與 GPU 相關的任何工作。 整合 GPU 可用於處理編碼/解碼某些轉碼器和監控 GPU 使用量時會顯示的使用者介面 活動等特定工作。 除了處理上述效果以外，Mercury Playback Engine 還可用於影像處理、調整大小、色域轉換、重新著色等功能。
当我开始训练模型时，VRAM将填满，并且如果内存要求超过这些4GB，TensorFlow将崩溃并显示”资源耗尽”错误消息。 全局内存，就是我们常说的显存，就是GDDR的空间，全局内存中的变量，只要不销毁，生命周期和应用程序是一样的。 每个SM中都有共享内存，使用__shared__关键字（CUDA关键字的下划线一般都是两个）定义，共享内存在核函数中声明，生命周期和线程块一致。 我们在”GPU中的基本概念”这一节中，讲到过GPU中的内存模型，但那一节只是对模型的简单介绍，这一节，我们对GPU的内存进行更加深入的说明。