Explication de la signification de la mémoire GPU partagée par rapport à la mémoire GPU dédiée

Si vous voulez connaître la différence entre la mémoire GPU partagée et la mémoire GPU dédiée , lisez ce post. Les GPU sont devenus une partie intégrante des ordinateurs modernes. Bien qu’initialement conçus pour accélérer les charges de travail graphiques 3D, ils sont devenus une technologie informatique fondamentale pour un large éventail d’applications, telles que la production créative, les jeux et l’apprentissage automatique.

Les GPU sont disponibles en 2 variantes de base : Intégré (partagé) et Dédié . Un GPU dédié est livré avec sa propre carte discrète. Il possède sa propre mémoire graphique (appelée VRAM) et est connecté à la carte mère principale via un emplacement dédié. Un GPU intégré, d’autre part, est intégré à la carte mère à côté du CPU. Il ne possède pas sa propre RAM. Il partage la mémoire système avec le CPU.

De nos jours, la plupart des processeurs modernes sont équipés de graphiques intégrés. Ils sont compacts, économes en énergie et moins chers que les graphiques dédiés. Cependant, les graphiques dédiés ont plus de puissance pour gérer les jeux haut de gamme et l’informatique complexe. En effet, ils disposent de leur propre mémoire physique (modules haute vitesse) située à proximité des cœurs GPU , ce qui accélère le traitement.

Qu’est-ce qu’une mémoire GPU dédiée ?

Qu’est-ce qu’une mémoire GPU partagée ?

Les graphiques intégrés ne sont pas livrés avec leur propre mémoire exclusive. Ils « sourcent » la mémoire à partir de la RAM du système. Le système d’exploitation alloue également une partie de la RAM à utiliser par le GPU dédié lorsqu’il manque de sa propre mémoire.

Ainsi, la mémoire GPU partagée est une mémoire virtuelle (une allocation de RAM) utilisée par le GPU intégré ou le GPU dédié pour gérer les fonctions gourmandes en ressources graphiques sur un système informatique.

Mémoire GPU partagée contre mémoire GPU dédiée, quelle est la meilleure solution ?

Que vous disposiez d’un GPU intégré ou d’un GPU dédié, votre système allouera jusqu’à 50 % de la mémoire de votre système à une utilisation en tant que mémoire GPU partagée.

Pour comprendre cela, jetez un oeil à l’image suivante:

L’appareil ci-dessus dispose de 8 Go de RAM système, dont environ 4 Go sont réservés en tant que mémoire GPU partagée. Lorsque la puce graphique de cet appareil utilise une quantité spécifique de RAM pour ses propres besoins, cette quantité de RAM deviendra indisponible pour d’autres applications, ce qui finira par faire fonctionner l’appareil à un rythme beaucoup plus lent.

Regardez maintenant l’image suivante :

Que vous ayez vraiment besoin ou non d’une carte graphique avec mémoire dédiée dépend du type d’applications que vous souhaitez exécuter sur votre PC. Si vous souhaitez exécuter des applications vidéo haut de gamme, vous aurez peut-être besoin d’une carte graphique dédiée. La mémoire GPU dédiée évite les problèmes graphiques que vous pouvez rencontrer avec la mémoire GPU partagée et améliore les performances graphiques globales . Il offre des fréquences d’images stables, un chargement plus rapide des textures et moins de pop-ins graphiques .

Cependant, les GPU dédiés sont souvent chers. Si vous n’avez pas le budget pour acheter une nouvelle carte graphique, vous pouvez modifier les paramètres de Windows pour réaffecter la RAM système en tant que VRAM dédiée.

J’espère que vous trouverez le message ci-dessus utile. Partagez vos commentaires dans la section des commentaires ci-dessous.

Qu’est-ce que la mémoire GPU partagée et dédiée ?

Quel est le meilleur graphisme partagé ou dédié ?

Cela dépend des exigences individuelles. Les graphiques dédiés sont généralement meilleurs pour les tâches gourmandes en ressources graphiques, telles que les jeux haut de gamme, le montage vidéo et le rendu 3D. Pour tout le reste, une carte graphique intégrée est suffisante. Il utilise moins d’énergie et est moins cher par rapport aux graphiques dédiés.