本地部署AI大模型之GPU:专用GPU内存和共享GPU内存的区别
一文了解专用GPU内存和共享GPU内存的区别
我们在电脑中打开“任务管理器”->“性能”->“GPU”的时候,会看到两个名词“专用GPU内存”和“共享GPU内存”,如下图所示:

那么,什么是“专用GPU内存”和“共享GPU内存”,以及它们两个之间有什么区别呢?(通过Kimi获得了解答)
专用GPU内存(Dedicated GPU Memory)
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定义:
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专用GPU内存是独立于系统内存(RAM)的物理内存,专门用于GPU的计算和图形处理任务。
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特点:
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独立性:专用GPU内存是独立的,不依赖于系统内存。这意味着GPU可以直接访问这部分内存,而不会与CPU或其他系统进程竞争。
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高性能:专用GPU内存通常具有较高的带宽和较低的延迟,适合高性能图形处理和计算任务。
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固定容量:专用GPU内存的容量是固定的,由显卡的硬件规格决定。常见的容量有2GB、4GB、8GB等。
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用途:
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专用GPU内存主要用于图形渲染、深度学习、科学计算等需要高性能计算的任务。
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共享GPU内存(Shared GPU Memory)
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定义:
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共享GPU内存是指GPU使用系统内存(RAM)的一部分作为其工作内存。这种内存不是独立的,而是与系统内存共享。
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特点:
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灵活性:共享GPU内存可以根据需要动态分配,系统可以根据当前的工作负载动态调整分配给GPU的内存大小。
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性能:共享GPU内存的性能通常低于专用GPU内存,因为系统内存的带宽和延迟通常不如专用GPU内存。
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可扩展性:共享GPU内存的容量可以动态调整,理论上可以使用系统中所有可用的RAM。
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用途:
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共享GPU内存通常用于集成显卡或低功耗设备,这些设备没有独立的GPU内存。它也适用于一些不需要高性能图形处理的轻量级任务。
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区别总结
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独立性:专用GPU内存是独立的,不依赖于系统内存;共享GPU内存是系统内存的一部分,依赖于系统内存。
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性能:专用GPU内存通常具有更高的带宽和更低的延迟,适合高性能任务;共享GPU内存的性能通常较低。
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容量:专用GPU内存的容量是固定的,由显卡硬件决定;共享GPU内存的容量可以动态调整,取决于系统内存的可用性。
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用途:专用GPU内存适用于高性能图形处理和计算任务;共享GPU内存适用于轻量级任务或集成显卡。
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