當然，將這些優化技巧應用之後，程式將獲得更大的加速比，這對於需要跑數小時甚至數天的程式來說，收益非常之大。 不過，在過去十年間，共用顯示系統已有大幅改善。 隨著筆記型電腦變得更小更輕盈，而且使用者也需要進行影片編輯與遊戲等，從而增加了圖像使用的需求，製造商已找到提升共用系統顯示能力的方式。 由於多數使用者都在觀看高解析影片、編輯照片和玩遊戲，圖像運算能力便提升了。 整合系統仍不足以進行複雜的 2D 共用gpu記憶體 遊戲、3D 遊戲、或影片剪輯。
- 使用者具有對 GPU 記憶體和內核獨佔訪問權，沒有共用的 GPU 記憶體或內核，因此不會受到其他用戶的干擾。
- ▲雖然32位元不支援用到4GB以上的記憶體，但是你裝上去系統還是可以辨識出來。
- 屏除攸關個人智力、腦力的差別操控能力，單以硬體設備端來看，所謂的發揮潛能就是要能夠妥善運用電腦系統，以達至最大的遊戲效能。
- 另一種方法是掛起 虛機，等到維護操作結束後再恢復 虛機，從中斷點開始繼續運行。
- 也就是說，錯誤預測會造成一個快取塊長度的延遲。
相反地，存在一種多級排他性（Multilevel exclusion）的設計。 此種設計意指高級快取中的內容和低級快取的內容完全不相交。 這樣，如果一個高級快取請求失效，並在次級快取中命中的話，次級快取會將命中資料和高級快取中的一項進行交換，以保證排他性。 介於處理器和記憶體二者之間的快取有兩個天然衝突的性能指標：速度和容積。 如果只向處理器看齊而追求速度，則必然要靠減少容積來換取存取時間；如果只向記憶體看齊而追求容積，則必然以增加處理器的存取時間為犧牲。 一個簡單的方案就是快取的標籤和索引均使用虛擬地址。
共用gpu記憶體: GPU 加速演算與硬體編碼/解碼
擁有更多的記憶體，系統能即時處理和載入遊戲，使得遊戲操控過程更加流暢。 部署最新的 SOTA 模型（例如：GPT-3）是一個很大的挑戰，在於推理上需要應用分散式記憶體部署。 而這可以透過降低精度或刪除冗餘的參數，來壓縮這些模型，以進行推理。 另一方法是在傳遞過程中只儲存或檢查激勵函數的子集，而不保存所有的激勵函數，儘管會增加運算量，但能有效將記憶體減少 5 倍占用率，且僅增加 20% 的運算量。 微軟的 Zero Redundancy Optimizer 方法（一種萬億級模型參數訓練方法），實現了在相同記憶體下，透過去除多餘的優化狀態變數，來訓練 8 倍大的模型。 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。
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。 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。
共用gpu記憶體: 設計考慮
所以，在你買來記憶體插上去之前，還是先檢查一下作業系統的支援規格。 在這一篇，我們先為你說明目前的系統對於記憶體的支援程度，教你自己檢查目前你所用的作業系統，對於記憶體的支援程度。 然後，再教你找到被浪費的記憶體空間，並且將這些空間拿出來好好的活用。 我在本系列第一篇文章提到，CPU和GPU組成異構計算架構，如果想從記憶體上優化程式，我們必須盡量減少主機與設備間的數據拷貝，並將更多計算從主機端轉移到設備端。 盡量在設備端初始化數據，並計算中間數據，並盡量不做無意義的數據回寫。
Bitfusion 技術可以創建一個 GPU 資源池，提供給多個用戶共用使用，這樣可以充分提高 GPU 資源的整體利用率。 下圖對比了未使用 Bitfusion 時 GPU 和使用 Bitfusion 後 vGPU 的利用率，可以看到利用率的變化還是很顯著的。 這不但讓昂貴的 GPU 設備得到充分利用，同時也讓更多的使用者能夠利用 GPU 來加速機器學習過程。
共用gpu記憶體: 記憶體與儲存裝置專家 (The memory and storage experts.)
VMware vSAN 是最佳的存儲方案平臺，具有管理簡便、高性能、低成本、易擴展的特點，在 vSAN 平臺上可以支援任何類型的應用。 既可以給應用靜態配置 GPU 份額，也可以動態分配；當不再使用 GPU 時，還可以將其釋放回 GPU 資源池。 VGPU Profile 的資源配置是靜態的，虛機啟動後就不能改變了；要改變 GPU 分配比例需要重新配置虛機。 針對不同的工作負載類型可以選擇多種調度演算法（盡力而為、公平共用、均等共用）來優化物理GPU內核的使用。 更多詳細資訊，可以參考 NVIDIA 的文檔。 所有版本的 vSphere 都支持 DirectPath I/O，虛機的作業系統裡需要安裝 GPU 驅動程式。
它是一个共享容量，只不过优先给显卡使用而已。 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”。
共用gpu記憶體: TensorFlow 與 Keras 指定 NVIDIA GPU 顯示卡與記憶體用量教學
目前已在全球業界的領導零售/電子零售商店、經銷商，以及系統整合業者處銷售；Crucial 產品可增強系統效能和使用者生產力。 如需更多相關資訊，請參訪crucial.com。 整合式繪圖幾乎完全仰賴記憶體來產生所看見的視覺效果，而顯示卡則透過 RAM 發揮效能。 透過絕對最小值的 8GB 遊戲記憶體 (建議 16GB)，遊戲系統就可以持續補足像素並達到更高的畫面速率。 訓練神經網路模型的一大挑戰，就是要進行暴力超參數調整。 雖然可以透過二階隨機優化方法來實現，不過這種方法卻也增加 3-4 倍的記憶體佔用量，這一點仍需解決。
所謂受害者快取（Victim Cache），是一個與直接匹配或低相聯快取並用的、容量很小的全相聯快取。 共用gpu記憶體 當一個資料塊被逐出快取時，並不直接丟棄，而是暫先進入受害者快取。 當進行快取標籤匹配時，在與索引指向標籤匹配的同時，並行查看受害者快取，如果在受害者快取發現匹配，就將其此資料塊與快取中的不匹配資料塊做交換，同時返回給處理器。 Intel的Pentium 4處理器使用了這一複雜技術。 值得一提的是，Pentium 4追蹤快取儲存的不是從記憶體抓取的原始指令，而是已經過解碼的微操作，從而進一步節省掉了指令解碼上要花的時間。 追蹤快取的缺點是實作複雜，因為必須設法連續儲存的資料並不會按照2的冪次字長對齊。
共用gpu記憶體: 硬體實作
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。
在「系統」下方和處理器型號下面是安裝的記憶體數量會以 MB (百萬位元組) 或 GB (十億位元組) 為測量單位。 使用硬體編碼功能時，整合 Intel GPU 中的 GPU 使用量可能會提高，而專用 GPU 則不會。 在電腦遊戲已成為無論是遊戲休閒玩家或是電競族群的娛樂生活重心，相信大家最在乎的是自己如何能在遊戲當中發揮潛能，獲得勝利。 屏除攸關個人智力、腦力的差別操控能力，單以硬體設備端來看，所謂的發揮潛能就是要能夠妥善運用電腦系統，以達至最大的遊戲效能。 雖然在訓練和推理上都可以透過降低精度進行運算，但在訓練上想要將精度降低至 FP16 以下仍相當困難。
共用gpu記憶體: 快取的儲存結構
由於主機板要取用記憶體的內容，是靠預先定義的編碼來取得對映的記憶體位址空間，這種技術稱為MMIO（Memory-Mapped I/O）。 過去在2GB以下的記憶體，MMIO的技術都沒有問題。 但是當記憶體到4GB時，4GB中的某些部分，被主機板中的其它硬體，像是PCI匯流排、顯示卡記憶體定址給定走了，導致記憶體中的這些實體容量也因為無法定址，而無法被使用。 簡單的說，一個4GB的記憶體，大約有750MB左右的空間，會因為MMIO的原因而無法使用，整個浪費掉。 而浪費的空間視主機板、系統設計而定，所能實際用到的記憶體大約從2.96GB到3.5GB不等，總之就是不可能用到4GB。
- 然而，較早一代的硬體具有架構限制，因此繪圖記憶體通常會以 4 GB 的系統記憶體達到上限。
- 在顯示卡視訊記憶體不夠的時候，系統會優先使用這部分“共享GPU記憶體”。
- 這種設計的一個主要缺點是，一旦低級快取由於失效而被更新，就必須相應更新在高級快取上所有對應的資料。
- 需要特別指出的是這裡的「Share」Memory讓很多人產生了誤解，網上很多人都以為這個地方是調節下面要介紹的”共享”GPU內存的。
無法保證核函數2與核函數4的執行先後順序，因為他們在不同的流中。 他們執行的開始時間依賴於該流中前一個操作結束時間，例如核函數2的開始依賴於核函數1的結束，與核函數3、4完全不相關。 這裡仍然以的執行配置為例，該執行配置中整個grid只能並行啟動8個執行緒，假如我們要並行計算的數據是32，會發現後面8號至31號數據共計24個數據無法被計算。 如今，該如何在 CPU 與 GPU 之間抉擇不再是問題。
共用gpu記憶體: 記憶體容量 — 您的電腦需要多少 RAM 才夠用？ DIY in 5 第 27 集
在BIOS中卸载Intel驱动程序和/或禁用Intel HD图形，共享内存将消失。 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。
NVIDIA 提供了非常強大的性能分析器nvprof和可視化版nvvp，使用性能分析器能監控到當前程式的瓶頸。 據我了解，分析器只支援C/C++編譯後的可執行文件，Python Numba目前應該不支援。 傳統上若您有圖像需求，專屬顯示卡是不二之選。 獨立的專屬顯示卡可迅速提供銳利清晰的畫面，讓影片剪輯與多層次的平面設計變得可能。
共用gpu記憶體: CXL 支援 CPU 與 GPU 共享記憶體 Intel Xe 顯示卡或勝 NVIDIA NVLink
無論是資料中心和雲端的高效能 Intel Xeon 可擴充處理器，還是邊緣的節能 Intel Core 處理器，Intel 都提供了可以滿足任何需求的 CPU。 對於許多用途來說，CPU 的價值格外顯著，例如語言、文字和時間序列資料的高解析度 3D 非影像式深度學習。 對於複雜的模型或深度學習用途（例如 2D 影像偵測），CPU 能夠支援的記憶體容量，甚至遠超過現今最頂尖的 GPU。 中央處理器 和繪圖處理器 是基礎的運算引擎。 但隨著運算需求的演變，CPU 和 GPU 之間的差異，以及各自適合搭配哪一種工作負載的答案便未必明確。 注意所報告的共用系統記憶體並非持續保留的系統記憶體。
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？
這種設計的一個主要缺點是，一旦低級快取由於失效而被更新，就必須相應更新在高級快取上所有對應的資料。 因此，通常令各級快取的快取塊大小一致，從而減少低級對高級的不必要更新。 一個折中方案是同時使用虛索引和實標籤（virtually indexed, physically tagged）。 這種快取利用了頁面技術的一個特徵，即虛擬地址和物理地址享有相同的頁內偏移值（page offset）。 這樣，可以使用頁內偏移作為快取索引，同時使用物理頁面號作為標籤。 這種混合方式的好處在於，其既能有效消除諸如別名引用等純虛快取的固有問題，又可以通過對TLB和快取的並行存取來縮短管線延遲。
共用gpu記憶體: 加快個人電腦 (PC) 執行 Windows 10 的 10 種方法
1990年Norman Paul Jouppi在一篇論文中介紹了受害者快取並研究了使用流緩衝器進行預取的性能。 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）。 共用gpu記憶體 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。
共用gpu記憶體: 什麼是 DDR4 記憶體？更高效能
這種技術非常適合於投機執行（Speculative Execution）處理器，因為這種處理器有完善的機制來保證在投機失敗之後取消已經派發的指令。 所謂路預測（Way prediction），是指在組相聯快取中，跟蹤同一組內不同快取塊的使用情況，然後在存取到來時，不經比較直接返回預測的快取塊。 當然，標籤比較仍然會進行，並且如果發現比較結果不同於預測結果，就會重新送出正確的快取塊。
共用gpu記憶體: Win10任務管理器中的”共享GPU內存”是怎麼回事？
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。 要瞭解更多 共用gpu記憶體 Bitfusion 解決方案，請進一步閱讀方案介紹系列文章“Bitfusion 工作原理”和 “Bitfusion 性能資料”。 Bitfusion 特別適用於教學和科研這一類應用場景，特點是使用者數量多，但是單個用戶對於 GPU 的利用率不高。
（2）使用行程標識符（PID）作為快取標籤的一部分，以區分不同行程的地址空間。 共用gpu記憶體 如果 Intel GPU 未列在其中，請檢查該項目是否在「裝置管理員」中啟用，並將 Intel 顯示卡驅動程式更新至最新版。 閱讀完前兩篇文章後，相信讀者應該能夠將一些簡單的CPU程式碼修改成GPU並行程式碼，但是對計算密集型任務，僅僅使用前文的方法還是遠遠不夠的，GPU的並行計算能力未能充分利用。 本文將主要介紹一些常用性能優化的進階技術，這部分對編程技能和硬體知識都有更高的要求，建議讀者先閱讀本系列的前兩篇文章，甚至閱讀NVIDIA 官方的編程手冊，熟悉CUDA編程的底層知識。
共用gpu記憶體: 操作方法
我查看了CUDA文件，但未找到對效能监视器中使用的专用和共享概念的引用. CUDA中有一个共享記憶體的概念，但是我认為它是設備上的东西，而不是我在效能监视器中看到的RAM，它是BIOS从CPU RAM分配的。 執行TensorFlow作業時，有時会出現非致命錯誤，提示GPU記憶體已超出，然後在windows 10的效能监视器上看到”共享記憶體GPU使用率”上升。 GPU 計算能力可能沒有得到充分利用，機器學習作業無法保證 100% 利用 GPU 的全部計算能力或記憶體容量。 事實證明 DirectPath I/O 所提供的計算性能與物理 GPU 相比差距僅在幾個百分點之內，它是在虛機中使用 GPU 能夠達到最高性能的一種方法。 這種方法是在 vSphere 虛機上使用 GPU 的“最小干預”途徑，ESXi hypervisor 把 GPU 設備直接映射成虛機中的 GPU 設備，供應用使用。