显存是专用gpu内存吗 GPU内存的差异和选择：专用内存与共享内存的优缺点

　　显存是专用gpu内存吗，对于那些对计算机图形学或深度学习有所涉猎的人来说，GPU（图形处理器）内存是非常重要的。当涉及到显存的选择时，人们通常会遇到两种选择：专用GPU内存和共享GPU内存。这两种内存类型之间有着明显的区别，以及各自的优缺点。在本文中我们将深入探讨这些差异，以及如何为不同的应用场景选择正确的GPU内存。

GPU内存的差异和选择：专用内存与共享内存的优缺点

************************************************************************ 结论：训练时，可以使用共享GPU内存。能解决由num_works设置大于0引起的问题**********************************************************************

共享内存是主系统的一个区域RAM为图形保留。参考文献：

这种类型的内存是集成显卡，例如Intel HD系列通常使用的内存。

这不在您的NVIDIA GPU上，CUDA无法使用它。 Tensorflow在GPU上运行时无法使用它，因为CUDA无法使用它，并且在CPU上运行时也是如此，因为它是为图形保留的。

即使CUDA可以某种方式使用它。它没有用，因为系统RAM带宽比GPU内存带宽小约10倍， 和 你必须以某种方式通过慢速（和高速）从GPU获取数据延迟）PCIE总线。

带宽数据供参考：GeForce GTX 980：台式机主板上的224 GB/s DDR4：约25GB/s PCIe 16x：16GB/s

这没有考虑延迟。在实践中，对数据进行GPU计算任务太大而不适合GPU内存并且每次访问时必须通过PCIe进行传输对于大多数类型的计算来说都是如此慢。以至于在CPU上执行相同的计算会快得多。

当你的机器上有NVIDIA显卡时，为什么会看到这种内存被分配？好问题。我可以想到几种可能性：

（a）您同时激活了NVIDIA和Intel图形驱动程序（例如，在两者上运行不同的显示时）。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。

（b）NVIDIA正在使用它。这可以是例如额外的纹理存储器等。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。

无论如何，不​​，Tensorflow没有任何东西可以使用。

Win10任务管理器中的"共享GPU内存"是什么意思？-win10,任务管理器,gpu,内存

显存是专用gpu内存吗

就是只能被GPU使用的内存。

对于独显，显存是专用gpu内存吗就是GPU显卡上自带的内存，特点是带宽大，延迟小。对于集显，显存是专用gpu内存吗是指BIOS从系统内存中分配给集显GPU专用的内存，也称为stolen memory。共享GPU内存

就是GPU(s)和其他应用可以共享的系统内存，其中，GPU的使用优先级最高。

受PCIe限制，相比于显存是专用gpu内存吗，共享GPU内存的带宽小，延迟大。所以Windows系统会优先使用显存是专用gpu内存吗。共享GPU内存值的大小由Windows系统根据系统内存大小来分配，用户无法修改。

WIN10任务管理器中的“共享GPU内存”首次在WINDOWS任务管理器中集成。

红框内中显存是专用gpu内存吗自然不用说，那是显卡带的内存也就是显存容量

GPU内存是“显存是专用gpu内存吗”和“共享GPU内存”加一块的容量。

而“共享GPU内存”是WINDOWS10系统专门为显卡划分的优先内存容量。在显卡显存不够的时候，系统会优先使用这部分“共享GPU内存”。

在WIN10系统中，会划分一半容量的物理内存容量为“共享GPU内存”。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”。

不知你听过“显存不够内存凑，内存不够硬盘凑”这句话没。在程序运行时，WIN10系统会优先使用显卡显存。但程序需要显存超过显存容量的时候，为了避免程序崩溃WIN10系统就会在“共享GPU内存”中借用内存给显卡当显存。但借用容量不会超过“共享GPU内存”总容量。

因为内存相对于显存来说带宽和时延都比较小，不可避免会带来程序运行效率降低，如果放在游戏中就是掉帧卡顿的问题。

不过“共享GPU内存”虽然占据一半物理内存容量，却并不是说其他程序就不能使用这些内存容量。它是一个共享容量，只不过优先给显卡使用而已。

GPU内存

显存是专用gpu内存吗+共享GPU内存。

综上所述，显存是专门为GPU所设计的内存，可以显著提高GPU的性能。专用内存和共享内存各有优缺点，选择适合自己需求的GPU内存类型是至关重要的一步。随着科技的发展和GPU应用的普及，GPU内存的不断升级和优化也将成为未来发展的重要方向。