Que signifie la mémoire GPU partagée ?
La mémoire GPU partagée désigne la capacité de mémoire prioritaire spécialement allouée par le système WINDOWS10 pour la carte graphique ; lorsque la mémoire de la carte graphique n'est pas suffisante, le système donnera la priorité à l'utilisation de cette partie de la « mémoire GPU partagée » dans WIN10 ; système, la moitié de la mémoire physique sera allouée. La capacité est "mémoire GPU partagée".
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.
Que signifie la mémoire GPU partagée ?
La « mémoire GPU partagée » est la capacité mémoire prioritaire spécialement allouée par le système WINDOWS10 pour les cartes graphiques. Lorsque la mémoire de la carte graphique est insuffisante, le système donnera la priorité à cette partie de la « mémoire GPU partagée ». Dans le système WIN10, la moitié de la capacité de mémoire physique sera divisée en « mémoire GPU partagée ». Tout comme cette machine dispose de 16 Go de mémoire, la moitié des 8 Go est divisée en « mémoire GPU partagée ».
Remarque :
Lorsque le programme est en cours d'exécution, le système WIN10 donnera la priorité à la mémoire de la carte graphique, mais lorsque le programme nécessite plus de mémoire graphique que la capacité mémoire, afin d'éviter les plantages du programme, le WIN10 le système empruntera à la « mémoire GPU partagée ». La mémoire est utilisée comme mémoire vidéo pour la carte graphique. Cependant, la capacité empruntée ne dépassera pas la capacité totale de la « mémoire GPU partagée ».
Étant donné que la bande passante et la latence de la mémoire sont inférieures à celles de la mémoire vidéo, cela réduira inévitablement l'efficacité de l'exécution du programme s'il est placé dans un jeu, cela entraînera des chutes d'images et des décalages. Cependant, même si la « mémoire GPU partagée » occupe la moitié de la capacité de la mémoire physique, cela ne signifie pas que d'autres programmes ne peuvent pas utiliser cette capacité de mémoire. Il s'agit d'une capacité partagée, mais elle est donnée en priorité à la carte graphique.
Introduction au GPU :
Le processeur graphique (anglais : unité de traitement graphique, abréviation : GPU), également connu sous le nom de noyau d'affichage, processeur visuel, puce d'affichage, est un type de processeur spécialement utilisé dans les ordinateurs personnels, les postes de travail, les consoles de jeux et certains appareils mobiles (tels que les tablettes, les téléphones intelligents, etc.) qui effectuent des opérations liées aux images et aux graphiques.
Le GPU réduit la dépendance de la carte graphique vis-à-vis du CPU et effectue une partie du travail du CPU d'origine, en particulier dans le traitement graphique 3D, les technologies de base utilisées par le GPU incluent le matériel T&L (conversion de géométrie et traitement de l'éclairage), le mappage des matériaux de l'environnement cubique et Les sommets, la compression de texture et le mappage de relief, le moteur de rendu à double texture à quatre pixels de 256 bits, etc., et la technologie matérielle T&L peuvent être considérés comme la marque distinctive du GPU. Les principaux fabricants de GPU sont NVIDIA et ATI.
Pour plus de connaissances connexes, veuillez visiter la rubrique FAQ !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Les amis qui en savent beaucoup sur les ordinateurs doivent savoir que les GPU ont une mémoire partagée, et de nombreux amis craignent que la mémoire partagée réduise la quantité de mémoire et affecte l'ordinateur, ils veulent donc l'éteindre. Voici un moyen de l'éteindre. . Voyons. Désactivez la mémoire partagée win10gpu : Remarque : La mémoire partagée du GPU ne peut pas être désactivée, mais sa valeur peut être définie sur la valeur minimale. 1. Appuyez sur DEL pour accéder au BIOS lors du démarrage. Certaines cartes mères doivent appuyer sur F2/F9/F12 pour entrer. Il existe de nombreux onglets en haut de l'interface du BIOS, notamment « Principal, Avancé » et d'autres paramètres. Recherchez le « Chipset ». " option. Recherchez l'option de configuration SouthBridge dans l'interface ci-dessous et cliquez sur Entrée pour entrer.

La mémoire GPU partagée désigne la capacité de mémoire prioritaire spécialement divisée par le système WINDOWS10 pour la carte graphique ; lorsque la mémoire de la carte graphique n'est pas suffisante, le système donnera la priorité à cette partie de la « mémoire GPU partagée » dans le système WIN10 ; de la capacité de la mémoire physique sera divisée en « Mémoire GPU partagée ».

Est-il nécessaire d’activer le GPU à accélération matérielle ? Avec le développement et l’avancement continus de la technologie, le GPU (Graphics Processing Unit), en tant que composant central du traitement infographique, joue un rôle essentiel. Cependant, certains utilisateurs peuvent se demander si l'accélération matérielle doit être activée. Cet article discutera de la nécessité de l'accélération matérielle pour le GPU et de l'impact de l'activation de l'accélération matérielle sur les performances de l'ordinateur et l'expérience utilisateur. Tout d’abord, nous devons comprendre comment fonctionnent les GPU à accélération matérielle. Le GPU est un spécialiste

Selon les informations de ce site Web du 2 janvier, selon TechPowerUp, AMD lancera bientôt des cartes graphiques pour ordinateurs portables basées sur le GPU Navi32. Les modèles spécifiques pourraient être le RX7700M et le RX7800M. Actuellement, AMD a lancé une variété de GPU pour ordinateurs portables de la série RX7000, notamment le RX7900M (72CU) haut de gamme et les séries grand public RX7600M/7600MXT (28/32CU) et RX7600S/7700S (28/32CU). Navi32GPU a 60CU. AMD peut en faire un RX7700M et un RX7800M, ou un modèle RX7900S à faible consommation. AMD devrait

AMD tient sa promesse initiale du 24 mars de lancer FSR 3.1 au deuxième trimestre de cette année. Ce qui distingue vraiment la version 3.1, c'est le découplage entre la génération de trames et la mise à l'échelle. Cela permet aux propriétaires de GPU Nvidia et Intel d'appliquer le FSR 3.

L'une des caractéristiques remarquables du Beelink GTi 14 récemment lancé est que le mini PC dispose d'un emplacement PCIe x8 caché en dessous. Lors du lancement, la société a déclaré que cela faciliterait la connexion d'une carte graphique externe au système. Beelink a n

Sélectionnez "Auto" pour le rendu opengl ; sélectionnez généralement le mode automatique pour le rendu opengl. Le rendu sera automatiquement sélectionné en fonction du matériel réel de l'ordinateur, puis spécifiez la carte graphique appropriée. est plus adapté au rendu de graphiques vectoriels 2D et 3D, la prise en charge de l'API informatique générale OpenGL est plus puissante que celle du processeur.

Comme nous le savons tous, lorsqu'il s'agit de tâches d'apprentissage profond et de réseaux neuronaux, il est préférable d'utiliser un GPU plutôt qu'un CPU, car même un GPU relativement bas de gamme surpassera un CPU en matière de réseaux neuronaux. Le Deep Learning est un domaine qui nécessite beaucoup de calcul. Dans une certaine mesure, le choix du GPU déterminera fondamentalement l’expérience du Deep Learning. Mais voici le problème : comment choisir un GPU approprié est également un casse-tête et une brûlure cérébrale. Comment éviter les pièges et comment faire un choix rentable ? Tim Dettmers, un blogueur d'évaluation bien connu qui a reçu des offres de doctorat de Stanford, UCL, CMU, NYU et UW et qui étudie actuellement pour un doctorat à l'Université de Washington, se concentre sur le type de GPU nécessaire dans le domaine de un apprentissage profond, combiné au sien