共享gpu内存没有用,共享gpu内存会影响显卡性能吗

共享gpu内存没有用,共享gpu内存会影响显卡性能吗

使用共享GPU内存会导致明显的速度下降。方法1今天更新启动器后，添加了以下可直接设置的开关。 方法2使用NvidiaControlPanel设置。 桌面右键，打开Nvidia控制面板，按gpu。共享内存几乎没有用过。共享gpu内存不能用。1.共享内存确实可以防止内存爆炸。不过需要注意的是，如果使用独立显存，比如1050，其带宽是128bitGDDR5。 宽带，112GB/s当独立显存用完并转移到共享显存部分时，注释

这个问题其实是过度担心了。这个共享内存不仅是多个GPU共享的，也是GPU和其他应用程序共享的，只不过GPU的优先级更高。 而且，Windows会尽量使用专用GPU内存，而共享GPU内存可以与其他消耗大量GPU内存的应用程序共享。这里的内存是指从系统内存中取出并优先使用GPU的内存。 如果有32G内存和16G共享内存，并且有两个GPU，实际上系统内存没有被完全占用。这16G是两个GPU总共使用的，而不是每个16G。

内存，x86不能这样称呼，因为所谓的共享显存只是切掉了一块内存的地址空间，专门供核心显示使用。TensorCore是一个微核心，执行非常高效的矩阵乘法。 张量核非常有用，因为任何深度神经网络中计算成本最高的部分是矩阵乘法。 它们非常强大。如果你想做深度学习，我不推荐任何人没有

当然，并不是所有的显卡都有大显存，很多创意应用其实都相当灵活。当GPU的显存不足时，可以从系统内存共享中借用。 例如，某些3D渲染软件有一个无核渲染机。这个问题实际上过于令人担忧。这个共享内存不仅由多个GPU共享，而且还由GPU和其他应用程序共享，但GPU优先级更高。 而且，Windows会尽力使用专用GPU内存，而共享GPU内存则可以被其他应用程序充分消耗。

共享GPU内存这里的内存是指从系统内存中取出并优先分配给GPU的内存。 如果有32G内存和16G共享内存，并且有两个GPU，实际上系统内存没有被完全占用。这16G是两个GPU总共使用的，而不是每个16G。 然而，共享内存作为GPU内存的内存大小并不大：最大只有4到8GB（取决于处理器）。 和国子仓组合M1Ultra