如果您對筆記型電腦有完整的圖像運算能力的需求，即使這樣售價會相對高昂，但是還是很值得。 Intel® Server GPU 是以全新 Intel Xe 架構為基礎，適用於資料中心的獨立圖形處理器。 Intel® Server GPU 的設計可大幅擴充，讓 Android 遊戲、媒體轉碼/編碼，以及 OTT 視訊串流體驗更上層樓。 深度學習演算法已適應使用 GPU 加速的方法，效能突飛猛進，進而讓好幾個真實世界的問題的訓練，首度得以付諸實行。 CPU 適合各式的工作負載，尤其是注重延遲時間或每顆核心的效能的工作負載。 CPU 是強大的執行引擎，它會將其較少的核心數量用於個別工作上，並且專注於快速完成各項工作 因此，CPU 適合的工作類型非常多，包括一般計算和資料庫運行。
在解釋記憶體優化前，先填一下之前埋下的多維執行配置的坑。 我們之前使用的threadIdx 和blockIdx變數都是一維的，實際上，CUDA允許這兩個變數最多為三維，一維、二維和三維的大小配置可以適應向量、矩陣和張量等不同的場景。 在上面的程式中，我將向量分拆成了5份，同時也創建了5個流，每個流執行1/5的「拷貝、計算、回寫」操作，多個流之間非同步執行，最終得到非常大的性能提升。 哪個方向有更大收益，最終還是要看具體的計算場景。
共用gpu記憶體: 文章被以下专栏收录
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。 點選上方的「記憶體」頁籤，可以列出你的記憶體使用狀況，可以看出系統雖然查出你已經安裝了8GB的記憶體，但其中「硬體保留」的部份就有5GB左右，有一半以上的記憶體系統根本不會去用到。 前一陣子記憶體賣的很便宜，因此很多人都去店家買了記憶體，為自己的電腦加大了記憶體容量。 但是，記憶體要怎麼「用」，很多人卻不見得知道。 過去我們買了記憶體，插到主機板上，就馬上可以完整地用到這些記憶體空間。
受PCIe限制，相比于专用GPU内存，共享GPU内存的带宽小，延迟大。 所以Windows系统会优先使用专用GPU内存。 共用gpu記憶體 （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）。
共用gpu記憶體: 記憶體優化
當處理器發出記憶體存取請求時，會先查看快取內是否有請求資料。 如果存在（命中），則不經存取記憶體直接返回該資料；如果不存在（失效），則要先把記憶體中的相應資料載入快取，再將其返回處理器。 GPU 已經成為支撐 AI 應用的一種關鍵計算加速設備，GPU 的多處理器架構非常適合用來加快深度神經網路應用中的大量矩陣運算過程。 大量實測資料表明，跟通用處理器相比，GPU 在運行深度神經網路時具有顯著的效能優勢。 在虛擬機器中使用 GPU 主要有三種設置：DirectPath I/O、NVIDIA vGPU、vSphere Bitfusion，我們來比較一下這幾種方法的優缺點。
電腦得以顯示試算表與一般網頁，但通常不足以進行平面設計或進階相片編輯。 整合系統產生的熱量較少且能延長電池壽命，更適合筆記型電腦使用。 它們與 CPU 整合，相較於專用顯示處理器，在空間、成本與能源效率方面佔有優勢。 它們提供的效能，足以為瀏覽網頁、串流 4K 影片與休閒遊戲處理圖形相關資料與指令。 整合式顯示卡或共用顯示卡與 CPU 安裝於相同的晶片上。 某些 CPU 可能內建 GPU，某些則是採用專用或獨立顯示卡。
共用gpu記憶體: 共享GPU内存
如果原始碼的外循環遍歷行，而內循環遍歷列，則總是會造成大量的快取失效。 這是因為當失效時，快取從記憶體中抓取的整個資料塊幾乎都是同行不同列的資料，而這些資料在接下來的內循環中完全無法被重複利用。 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。 也就是說，錯誤預測會造成一個快取塊長度的延遲。
这个 16G 仅仅在显卡需要额外存储的时候才会占用，而且是所有显卡共同使用的最大值。 ——如果不爆显存，理论上是不用的，在任务管理器里边就仅仅只是看看而已。 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。
共用gpu記憶體: 指定 GPU 顯示卡記憶體用量上限
本文針對這兩種方向，分別介紹了多流和共享記憶體技術。 這兩種技術有一定的學習成本，但收益非常大，建議有計算密集型任務的朋友花一些時間了解一下這兩種技術和背景知識。 本文展示的CUDA介面均為Python Numba版封裝，其他CUDA優化技巧可能還沒完全被Numba支援。
也叫Collision misses 或者 Interference 共用gpu記憶體 misses。 為失效代價（Miss Penalty）：從定位快取塊、經標籤比較判定失效，然後再從記憶體中定位資料並載入快取，最後直到把目標資料返回所需的時間。 不同大小、不同組相聯快取運行SPEC CPU2000整數程式的失效率比較。 注意每條曲線均呈三段式下降，這實際上分別體現了容量失效（容量過小時）、衝突失效和強制失效（容量逼近無限大時）。
共用gpu記憶體: 共享GPU內存
這雖可讓玩家進入遊戲，但是當視覺效果不穩定時，玩家所想要的遠超過系統的最低需求。 這時就必須透過增添更多記憶體，將補足像素所需的資源提供給系統，以優化系統效能。 要用到超過4GB以上的記憶體，就必須要改安裝Windows 64位元的版本。 多流不僅需要程式設計師掌握流水線思想，還需要用戶對數據和計算進行拆分，並編寫更多的程式碼，但是收益非常明顯。 對於計算密集型的程式，這種技術非常值得認真研究。 之前我們討論的並行，都是執行緒級別的，即CUDA開啟多個執行緒，並行執行核函數內的程式碼。
- 不同於 MHz，MT/s 可以準確衡量 DDR SDRAM 在傳輸資料時每個時脈週期的上升與下降期。
- 这个说法是错误的，这里的值最终会反应到集显的专有GPU内存项。
- 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。
- 因此，在程序中，对于那种循环操作的变量，我们可以放到寄存器中；同时要尽量减少寄存器的使用数量，这样线程块的数量才能增多，整个程序的运行速度才能更快。
- 其实我猜这位朋友应该是用这台机器来做机器学习的，否则一定是位骨灰级游戏发烧友。
這個問題現在被問到的很多，網上有很多朋友都覺得可惜，尤其是那些不怎麼打遊戲的朋友，覺得專有GPU內存完全夠用了，都在琢磨怎麼降低這個共享內存。 不过一般来说，系统内存的速度比显卡显存速度慢，因此爆显存使用到系统共享内存会降低显卡性能。 ——但如果本来就是集成显卡，则爆显存也没有太大影响，反正都是同样速度的系统内存。 这个问题实际上是多虑了，这个共享内存不仅仅是多GPU共享，而且是GPU和其他应用共享，只不过GPU优先级高些罢了。 而且Windows也尽量会使用专有GPU内存，而共享GPU内存完全可以在其它应用程序大量消耗内存后归他们使用。
共用gpu記憶體: 指令-資料分離快取
Intel 最近舉行了 Interconnect Day 2019 ，當中詳細介紹了處理器與處理器之間的 Compute Express Link（CXL）超高速互聯新標準。 儘管一般而言，在記憶體階層結構中低級儲存總是包含高級儲存的全部資料，但對於多級快取則未必。 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。
- 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。
- 因此，程式設計師通常無法直接干預對快取的操作。
- 要開始使用，請按下下面的“接受”以顯示Cookie 管理面板。
- 然而，使用 Cuda 变量时事情会变得很奇怪，有时不重启内核就无法清除 GPU 内存。
- 搭載第 11 代 Intel® Core™ 處理器的系統，採用最新的整合式 Intel® Iris® Xe 顯示晶片。
- 經驗規則表明，在快取小於128KB時，欲達到相同失效率，一個雙路組相聯快取僅需相當於直接匹配快取一半的儲存空間。
Transformer 模型中的參數數量（紅色）呈現出 2 年 240 倍的超指數增長，而單個GPU 記憶體（綠色）僅以每 2 年 2 倍的速度擴大。 AI 訓練的運算量每年都在大幅增長，最近有研究指出，AI 訓練未來的瓶頸不是被運算能力限制，而是被 GPU 記憶體阻礙。 在CUDA中，VRAM和RAM之间的共享内存称为统一内存。 但是，由于性能原因，TensorFlow不允许这样做。
共用gpu記憶體: 揮別 CPU 或 GPU 的年代，同時擁抱 CPU 與 GPU
這樣，快取因為a失效而從記憶體中抓取的資料塊實際上覆蓋了a到a的全部資料（假定使用32位元組大小的快取塊，每個整型值占四位元）。 實快取（physical cache）完全使用物理地址做快取塊的標籤和索引，故地址翻譯必須在存取快取之前進行。 共用gpu記憶體 這種傳統方法所以可行的一個重要原因是TLB的存取周期非常短（因為本質上TLB也是一個快取），因而可以被納入管線。 虛索引、實標籤快取的翻譯步驟：1，存取TLB，將虛擬地址轉換成物理地址；同時，以虛擬地址的頁內偏移（但不含最後若干位的快取段內偏移）直接作為索引定位快取。 2，用物理地址的標籤段進行比較以決定是否命中。
1、GPU 在进行通用运算时，和 CPU 是一个数量级的。 在进行重复劳动时，效率是 CPU 的几百倍了。 GPU，相当与 Windows 中的批处理。
共用gpu記憶體: 您是否應該升級記憶體或是儲存裝置以獲得更好的 PC 效能？
為了便於資料查找，一般規定記憶體資料只能置於快取的特定區域。 對於直接映射快取，每一個記憶體塊地址都可通過模運算對應到一個唯一快取塊上。 注意這是一種多對一映射：多個記憶體塊地址須共享一個快取區域。
共用gpu記憶體: 個讓 Photoshop 執行更順暢的方法
對於一個兩級快取系統，一級快取可能會使用寫通來簡化實作，而二級快取使用寫回確保資料一致性。 通常，更接近記憶體的快取有著更大容積，但是速度也更慢。 共用gpu記憶體 以AMD Opteron X4處理器為例，見右表比較。 先進先出算法（FIFO）替換掉進入組內時間最長的快取塊。 最久未使用算法（LRU）則跟蹤各個快取塊的使用狀況，並根據統計比較出哪個塊已經最長時間未被存取。
共用gpu記憶體: 支援
這種技術仍然從記憶體塊的起始位置按常序傳輸資料，但是一旦關鍵詞資料返回，就將其傳回處理器。 可見，這種方法在減少處理器停滯上遜於關鍵詞優先法。 對於使用寫緩衝器的快取，當出現讀失效時會遇到一個問題：所要讀取的資料已經被修改，但是還沒有更新到記憶體。
記憶體的執行速度比最快速的 SSD 固態硬碟還要快得多，所以配備較多的記憶體並將應用程式及資料保留在處理器附近，有助於電腦快速且有效率地運作。 典型的硬體指令預取會在快取因失效從記憶體載入一個塊的同時，把該塊之後緊鄰的一個塊也傳輸過來。 第二個塊不會直接進入快取，而是被排入指令流緩衝器（Instruction Stream Buffer）中。
共用gpu記憶體: GPU 資源管理與 AI 開發解決方案
因為記憶體相對於視訊記憶體來說頻寬和時延都比較小，不可避免會帶來程式執行效率降低，如果放在遊戲中就是掉幀卡頓的問題。 而“共享GPU記憶體”是WINDOWS10系統專門為顯示卡劃分的優先記憶體容量。 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”。 在進行快取性能研究時，通常使用軟體模擬技術。 有許多這樣的開源軟體，包括CACTI（Norm Paul Jouppi等人），以及SimpleScalar（Todd Austin， 威斯康星大學麥迪遜分校）等。 寫緩衝器通常可以令1到4個快取塊排隊等待回寫。
共用gpu記憶體: 解決pytorch GPU 計算過程中出現記憶體耗盡的問題
當您在評估記憶體需求時，請考慮三件事：作業系統的最低記憶體需求、主機板通道架構需求 (是否需要安裝 2 或 4 件套組)，以及您常使用的應用程式記憶體需求。 如果選項在「偏好設定」面板中顯示為灰色，則可能原因有 CPU 不支援 Intel® Quick Sync、整合 GPU 未啟用，或 Intel® 顯示卡驅動程式需要更新。 訓練 AI 模型的記憶體需求，通常是參數數量的好幾倍。 因為訓練過程中需要儲存中間激勵函數（intermediate activations），通常會比參數（不含嵌入）的數量增加 3-4 倍的記憶體。 另外，X86 XP 可使用實體記憶體的限制不是 4G 而是 3G 多一點，這是微軟刻意強加給作業系統的限制，據說是為了顯示卡驅動程式的相容性。