比如，Facebook的AI系统每天在其数据中心观察到数万亿次推断，在过去三年，这一数字增加了一倍多。 研究发现，在大型语言模型（LLM）上运行语言翻译推理所消耗的能量是初始训练的两到三倍。 美国劳伦斯伯克利国家实验室在研究中发现，在过去20年，数据中心效率的提高一直在控制能耗的增长，但研究表明，现在的能效措施可能不足以满足未来数据中心的需求，因此需要采用更好的方法。 这里需要指出的是共享内存的带宽和时延受限于PCIe的关系，比专有内存低了很多，这也是Windows会优先使用专有GPU内存的一个重要原因。 这里内存是操作系统Windows从系统内存中划出来，优先给GPU使用。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。 专用gpu内存和共享gpu内存 随着时间的推移，预计IMC将成为AI推理用例的主导架构。 当用户处理大量的数据集和数万亿次的计算时，这是非常有意义的。
专用gpu内存和共享gpu内存: 显卡内存显存频率
Windows很好地管理了这一点，所以如果分配了2GB，你就是在限制操作系统优化系统内存的能力。 AGP Aperture Size选项的含义是AGP有效空间的大小，即划拔内存为显存的大小。 显存容量如何分配一直是集成主板使用者左右为难的问题，显存容量划大了，内存容量就会减少，影响整体性能，显存容量划小了，对显卡的性能又有影响。 应根据自己机器的内存容量来确定，通过实际使用，AGP Aperture Size 选项在64MB显存和128MB显存下，一般的应用性能差别并不明显。 实际上，64MB的显存即可满足多数新型集成显卡的需求，而类似sis630这类几年前的集成显卡仅需16MB的显存。 效率的根源在于GPU和CPU的工作方式，特别是在运行AI推理模型与训练模型的时候。
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多，我们只highlight关键几个知识点。 无法保证核函数2与核函数4的执行先后顺序，因为他们在不同的流中。 他们执行的开始时间依赖于该流中前一个操作结束时间，例如核函数2的开始依赖于核函数1的结束，与核函数3、4完全不相关。 在上一篇文章中，我曾提到，CUDA的执行配置：中的blockDim最大只能是1024，但是并没提到gridDim的最大限制。
专用gpu内存和共享gpu内存: 数据分类分级方法及典型应用场景
然而，在测试了各种各样的配置后，发现这对游戏的性能没有任何影响，当然在游戏时你不会注意到。 使用8GB和16GB的双通道DDR4-3200内存和相同的时间，发现在保留64MB或2GB的系统内存之间没有真正的性能差异。 测试了几个游戏，都是在1080p分辨率下运行，用低到中等质量的设置来调用大约2-3GB的VRAM。
“ChatGPT这样的大规模语言模型在文本理解、文本生成、代码生成等任务上确实取得了惊人的成绩。 首先，ChatGPT使用的GTP 3.5模型用了1750亿个参数，导致GPT 3.5需要巨大的计算量，就当前算力成本来看，大部分应用很难支付如此高昂的算力成本。 但未来随着算力成本的下降，大规模语言模型肯定会得到广泛的应用。 ”2月8日，人工智能企业中科智云高级副总裁李源在接受21世纪经济报道记者采访时表示。 目前硬件加速GPU调度功能仅支持部分型号的显卡并且还在初步测试中 , 所以驱动程序的优化相对来说并不怎样。 英特尔方面动作比较慢暂时还不支持WDDM 2.7版驱动程序模型 , 所以只使用英特尔显卡的用户暂时无缘该功能。
专用gpu内存和共享gpu内存: win10任务管理器中的专用GPU内存 vs 共享GPU内存
AMD在玩数字游戏，说2GB或高达2GB的图形内存听起来要远远好于64MB。 因此，所有结果都表明，将iGPU分配的内存缓冲区设置为超过64MB是毫无意义的，而且对于内存有限的系统，甚至有点愚蠢。 在Ryzen 52400g和Ryzen G的基准测试出来之后，这两个APU的性能都令人印象深刻，但是玩家们讨论最多的问题是关于Vega GPU的内存分配。 今年2月12日，AMD的Raven Ridge系列桌面APU处理器正式解禁，首批上市的两款产品分别为Ryzen G和Ryzen G。
4、在“iGPU Frame Buffer Size”中选择板载显卡共享显存的大小，将其设置为32MB的最小值。 共享茶室近些年陆陆续续在在一线城市开设，虽然叫共享茶室，其实更好理解的应该叫无人自助茶室，它是将传统茶室模式打破，使用智能设备+系统来实现无人茶室，顾客进店、喝茶、… 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。
专用gpu内存和共享gpu内存: 无法通用！曝苹果新品Type C接口已加密 安卓所用不匹配
它的读取周期是从DRAM阵列中某一行的触发开始，然后移至内存地址所指位置，即包含所需要的数据。 第一条信息必须被证实有效后存至系统，才能为下一个周期作好准备。 这样就引入了“等待状态”，因为CPU必须傻傻的等待内存完成一个周期。 专用gpu内存和共享gpu内存 FPM之所以被广泛应用，一个重要原因就是它是种标准而且安全的产品，而且很便宜。 但其性能上的缺陷导致其不久就被EDO DRAM所取代，此种显存的显卡已不存在了。
被广泛使用的显存类型是SDRAM和SGRAM，性能更加优异的DDR内存首先被应用到显卡上，促进了显卡整体性能的提高。 DDR以在显卡上的成功为先导，全面发展到了主板系统，一个DDR“独领风骚三两年”的时代即将呈现在世人面前。 Dedicated vs Shared System Graphics memory？ 在计算机体系结构中，共享显存是指图形芯片没有自己的专用内存，而是与 CPU 和其他组件共享主系统 RAM 的设计。 计算机可以具有带有板载专用内存 的专用图形卡，也可以具有集成（共享）系统，其中图形组件是处理器 的一部分。
专用gpu内存和共享gpu内存: 共享 GPU 内存 Windows 10
将GPU与CPU和其他组件在同一芯片中集成可以降低成本和能耗，并可以带来其他性能提升。 Intel的高端Iris Xe版本称为Xe-HPG（高性能图形），正在推动Intel的Arc Alchemist独立GPU。 通常在笔记本电脑，平板电脑和智能手机上发现集成图形，这些设备空间有限，加入独立GPU显得不合理。 然而，像UHD和Iris Xe这样的集成图形芯片，也不再需要配置在专用GPU相同级别的图形处理的计算机上，尽管这两种集成图形选项都可用于游戏。
- 卸载Intel驱动程序和/或禁用BIOS和共享内存中的Intel HD图形将消失。
- 根据微软的说法，硬件加速GPU调度还应该减少GPU调度的开销，并使图形子系统的一个基本支柱现代化，为 “未来的事情做好准备”。
- 内存墙指的是限制数据进出内存速度的物理屏障，这是传统架构的一个基本限制。
- 在最近的活字格项目中使用ActiveReports报表设计器设计一个报表模板时，遇到一个多级分类的难题：需要将某个部门所有销售及下属部门的销售金额汇总，因为下属…
- 根据使用经验，很多的集成显卡都正常使用Fast Write选项。
当内存不足时，多余的数据存储在内存中，但有许多Win10系统用户担心共享内存会导致内存编号更改。 GPU共享内存实际上无法关闭，但您可以将其设置为最低限度，让我们向您介绍如何做到这一点，感兴趣的朋友不要错过它。 其使用方法与CPU中的相应函数类似，更加具体的参数以及使用参加官方的文档：CUDA Documentation。 CudaMalloc()分配的是线性内存，对应的释放内存的API是cudaFree()。 线性内存也可以采用cudaMallocPitch()以及CUDAMalloc3D()来分配。 专用gpu内存和共享gpu内存 这两个函数更加推荐用于2D以及3D数组的分配，这样可以保证内存的对齐要求。
专用gpu内存和共享gpu内存: 电脑垃圾太多？这款神器一键清理10G垃圾，翻新电脑只需一秒
这有一个好处就是保证了计算结果已经完全从GPU端拷贝到了CPU。 同时CUDA也提供了非阻塞拷贝的API：cudaMemcpyAsync()， 非阻塞拷贝也称为异步拷贝，指的是该API在拷贝完成之前就返回，使得CPU可以继续处理后续的代码。 异步拷贝API使得CPU与GPU之间的数据拷贝与CPU计算的并发称为可能。 如果该API与CUDA中流（Stream）相结合使用，也可以实现数据的拷贝与GPU计算进行并发执行，这一点会在流与并发这一部分进行介绍。
如何通过MAAS方式对外提供服务将是AI领域值得积极探索的方向。 总体来说，ChatGPT揭示了模型的重要性，但与此同时，还需要有能力快速训练模型。 云计算的核心是计算与存储，由于云计算的数据存储在云端，它为大量数据运行提供了一个可靠的处理方式。 人的大脑也具备信息计算和存储的能力，可以说云计算也具有一定的智能条件。 因此，云计算和人工智能常常互为支撑、互为促进。
专用gpu内存和共享gpu内存: 内存优化
寄存器内存（Register memory）位于每个流处理器组中（SM）中，访问速度最快的存储体，用于存放线程执行时所需要的变量。 对于一般的主板，其显卡的AGP速率越高越好，但对集成显卡却未必是这样，因为集成显卡只会用AGP通道传送少量指令数据，真正吃带宽的图形数据早已走“显示核心一内存”专用通道． 所以AGP速率的高低不会成为集成显卡的性能瓶颈，但过高的AGP速率却会给系统带来不稳定的因素．
虽然GPU具有强大的算力，但GPU不能单独工作，需要与CPU一起并作为CPU的协处理器才能工作。 CPU与GPU分别具有独立的内存系统，见下图。 CPU端也称为Host端，CPU内存称为Host（主机）内存;GPU端也成为Device（设备）端，其内存称为Device内存。 一般情况下，如果我们要在GPU端进行计算，就需要把待处理的数据拷贝到到Device内存中，待数据处理完成之后，还需要把计算结果拷贝到Host端做进一步的处理，比如存储到硬盘中或者打印到显示器上。 这一小节主要介绍如何在GPU端分配与释放内存以及如何在CPU与GPU之间进行数据的拷贝。 在 中更改用作共享 GPU 内存的 RAM 量 在详细信息选项卡上，右键单击任何列标题，然后单击“选择列”选项。
专用gpu内存和共享gpu内存: 内存条推荐性价比排行榜（光威天策登顶第一）
据分析师称，大部分图形内存（Radeon RX 专用gpu内存和共享gpu内存 5000、6000 和 NVIDIA RTX 20 和 30 系列的 GDDR6）由三星、SK 海力士和美光制造。 苹果M1处理器亮相：8核心整合显卡内存 世界最快 就在刚刚，苹果“返场”的发布会中，MAC即将于大家见面，但在此之前，苹果公布了第一款自研处理器芯片，最终命名为“M1”。 公开信息显示，GPU芯片厂商中已上市的公司有景嘉微、AI芯片厂商寒武纪，后起之秀则有壁仞科技、摩尔线程、天数智芯、燧原科技等。 在这个过程中对于CPU处理器来说可以降低负担 , 对于GPU处理器来说则可以提高效率不需要等待CPU进行处理。
专用gpu内存和共享gpu内存: 显卡内存综述
一般情况下，仅有早期机型如 2006 年前甚至更早的机型，共享显存容量的调整功能。 所谓共享GPU内存就是系统内存，是win10开始做的优化，本质上就是系统内存，cpu和显卡都可以用，当显存不够用时，可以借用一部分给显卡，防止程序崩溃，但明显训练的速度也会减慢。 许多GPU通常没有足够的VRAM来存储并训练这些模型。 在这篇文章中，将对现有不同型号的GPU进行测试，给出在不超过它们显存的条件下，可以支持训练SOTA的语言/图像模型大小进行测试；还将对每个GPU的训练性能进行基准测试。 给需要采购GPU进行可以和工程部署的朋友一些建议。
专用gpu内存和共享gpu内存: GPU 显存 – Caffe 内存优化
第一句话比较难度，大致意思是在进行纹理贴图操作或几何表面访问的操作时，由于访问数据的方式不符合访问全局内存和常量内存的访问规律，导致访问速度下降，但是纹理内存可以解决这一问题。 显卡的内存可以分为GPU片内（On-Chip）存储体和位于DDR3存储芯片中的存储体。 片内存储体的访问延迟（Latency）远低于片外存储体的访问延迟（Latency），当然片内存储体也有更快的传输速度。 Fast Wrtte是快速写入的意思，这个选项能提高集成显卡的性能． 但它也可能有负作用，对系统的稳定性有一定影响。 根据使用经验，很多的集成显卡都正常使用Fast Write选项。
显存频率是指默认情况下，该显存在显卡上工作时的频率，以MHz（兆赫兹）为单位。 显存频率随着显存的类型、性能的不同而不同，SDRAM显存一般都工作在较低的频率上，一般就是133MHz和166MHz，显存频率，主要在中低端显卡上使用，DDR2显存由于成本高并且性能一般，因此使用量不大。 DDR3显存是目前高端显卡采用最为广泛的显存类型。 不同显存能提供的显存频率也差异很大，主要有400MHz、500MHz、600MHz、650MHz等，高端产品中还有800MHz、1200MHz、1600MHz，甚至更高。
专用gpu内存和共享gpu内存: 专用GPU内存 vs 共享GPU内存
常量内存（Constant memory）位于每个流处理器（SM）中和片外的RAM存储器中。 常量内存是只读的，不能在核函数执行的过程中被修改。 但是可以在核函数执行前，通过重新传入数据进行修改。 全局内存（Global memory），位于片外存储体中。
电脑显卡分为核显和独显，独显基本是NVIDIA一家独大，如果没有英伟达，显卡性能将会退一大步。 而专有的GPU内存就是指在这个GPU显卡上面自己包含的内存，它只可以被GPU使用，而且带宽很高，延迟非常的小。 就像我本机拥有16G内存，所以被划分了一半8G为“共享GPU内存”。 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。 这不在您的NVIDIA GPU上，CUDA无法使用它。
正如你在BF1中看到的，所有的结果都在误差范围内三次平均，我们不仅讨论平均帧率，还包括帧时间性能。 在比较1%的低结果时，2GB的配置速度提高了9%，但是如果我们接受在这里有一个+/- 1fps的误差范围，那么差异可能只有3%。 在任何情况下，当真正玩游戏时，都不可能发现这一差别。 当一个线程束中的各个线程访问的不是一段连续的内存时，如果访问的是全局内存，则可能会访问多次，造成时间的浪费；但如果访问的是常量内存，只要访问的数据是在一级缓存内，则立刻取得数据。 另外，显存划拔的大小与内存大小密切相关（Intel 81X等集成主板除外），如果你的内存为 256MB，建议设置显存容量为64MB以内，如果你的内存为 128MB以，建议设置显存容量为32MB以内。