Il est devenu très courant de nos jours d’avoir de la mémoire GPU partagée. Mais que fait exactement cette mémoire ? Quelle est la condition de base pour avoir de la mémoire GPU partagée ? Eh bien, si vous avez un ordinateur avec un GPU intégré ou même s’il est dédié, l’ordinateur s’assure de réserver la moitié de votre RAM pour le GPU. Le GPU est l’un des composants les plus consommateurs de RAM présents dans l’ordinateur, après le CPU. Les GPU se concentrent principalement sur le soutien aux logiciels et applications liés aux graphiques.
Qu’est-ce que la mémoire GPU partagée ?
Chaque GPU dispose d’une mémoire vidéo dédiée qui aide les logiciels ou applications graphiques intensifs à fonctionner efficacement. Ce type de mémoire est physiquement disponible dans la carte graphique elle-même. Cependant, parfois, cette mémoire vidéo n’est pas suffisante pour certains logiciels, ce qui peut entraîner un plantage de l’application, ou parfois ralentir son fonctionnement ou ne pas la faire fonctionner correctement.
Dans de tels cas, la mémoire GPU partagée fournit le soutien de stockage graphique à ce logiciel afin d’en tirer le meilleur parti. En termes simples, la mémoire GPU partagée est un type de RAM virtuelle qui est réservée à partir de la RAM réelle de votre ordinateur. Cette mémoire GPU partagée n’est utilisée que lorsqu’il y a une demande de la part du GPU. En général, ce type de mémoire GPU partagée est également connu sous le nom de VRAM (Video RAM) et peut être utilisé une fois que vous êtes à court de votre mémoire GPU dédiée.
Comment cela fonctionne-t-il ?
Comprenons le fonctionnement de la mémoire GPU partagée étape par étape. Tout d’abord, chaque GPU a sa propre mémoire vidéo pour traiter les tâches. Contrairement au CPU, le GPU traite de nombreuses tâches graphiques en arrière-plan, et ce, simultanément pour rendre les graphiques.
Si l’on considère un cycle d’exécution de rendu unique, cela implique le traitement de plusieurs éléments d’éclairage, d’ombrage et d’amélioration de la texture pour atteindre l’objectif donné. Tout comme pour tout autre processus, tout cela nécessite du stockage pour conserver les fichiers nécessaires au moment de l’exécution. Souvent, la mémoire vidéo dédiée n’est pas suffisante pour traiter toutes ces tâches de rendu intensif, et c’est là que la mémoire GPU partagée entre en jeu.
La mémoire GPU partagée est une mémoire partagée virtuelle qui permet au GPU de stocker les données de traitement restantes pour maintenir un fonctionnement fluide et créer un pipeline approprié de tâches pour le GPU. Contrairement à la mémoire vidéo du GPU, la mémoire GPU partagée n’est pas physiquement disponible.
En fait, c’est une mémoire allouée à partir de la RAM, qui aide le GPU à traiter chaque fois qu’il y a une nécessité. Un utilisateur peut utiliser jusqu’à 50 % de la RAM réelle présente dans le système comme mémoire GPU partagée. Une mémoire GPU partagée peut être configurée indépendamment du type de système, qu’il s’agisse d’un GPU partagé ou intégré.
Quelle est la différence entre la mémoire partagée et la mémoire dédiée ?
Lorsque l’on discute de la mémoire partagée et de la mémoire dédiée, le point le plus important qui fait une grande différence est leur vitesse de traitement. Comme la mémoire dédiée est directement intégrée au GPU, elle a des liens très étroits avec son noyau de traitement et est également une partie des modules GPU. Ce qui en fait une mémoire de traitement très rapide. D’un autre côté, la mémoire partagée est en réalité une partition de la RAM qui doit se connecter au GPU via des connecteurs PCIe. Cela affecte automatiquement la performance du GPU.
De plus, chaque fois qu’un utilisateur essaie d’utiliser une mémoire GPU partagée, cela déconnecte jusqu’à 50 % de la capacité de RAM pour d’autres tâches, ce qui a un effet direct sur la performance des autres composants utilisant la RAM. En revanche, la mémoire dédiée du GPU ne suit pas le même protocole de fonctionnement. En raison de ses liens étroits avec les cœurs de traitement, elle rend l’exécution des tâches très rapide, ce qui ne peut jamais être égalé par la mémoire GPU partagée.
Votre mémoire GPU partagée peut-elle être augmentée ou diminuée ?
Comparé aux paramètres de performance, la mémoire GPU partagée n’affecte pas directement cela. Pour simplifier, prenons un exemple de GPU dédiés. Pour un GPU dédié, même si vous essayez d’allouer un maximum de stockage de la RAM comme mémoire GPU partagée, cela n’affectera pas la performance. Ce n’est que lorsque la mémoire dédiée est complètement remplie que le système d’exploitation permet d’utiliser la mémoire partagée.
Une fois que le stockage dédié est plein, le système utilise la mémoire partagée. En termes simples, le GPU dédié n’utilise aucun espace de mémoire partagée tant que la mémoire dédiée n’est pas complètement remplie. Même après cela, si la mémoire partagée est utilisée, cela n’affectera pas la performance, car le système réduit automatiquement le taux de fréquence d’images et stabilise l’exécution.
En revanche, les utilisateurs de GPU intégrés essaient souvent d’augmenter leur espace de stockage dédié ou réservé en configurant les paramètres du BIOS et l’éditeur de registre pour de meilleures performances. Mais en réalité, cela peut diminuer le ratio de performance, car dans les GPU intégrés, le système réserve une certaine quantité d’espace pour le GPU. Lorsque l’utilisateur essaie d’augmenter le stockage de la mémoire dédiée, cela réduit l’espace de la RAM, dégradant ainsi la performance.
Par exemple, si votre système dispose de 6 Go de RAM et que vous souhaitez augmenter le stockage de GPU dédié de 2 Go, alors 4 Go de RAM seront disponibles pour vous. Même si le système est en mode inactif et que le GPU ne traite aucune tâche, celui-ci réservera 2 Go de RAM. Dans de tels cas, il est toujours conseillé d’avoir une mémoire GPU partagée qui n’est accessible que lorsque cela est nécessaire.
Quels sont les avantages et les inconvénients de la mémoire GPU partagée ?
Les mémoires GPU partagées sont très utiles si un utilisateur essaie de gérer la performance dans des cas exceptionnels, car la mémoire GPU partagée n’a pas réellement de quantité de stockage à moins qu’il y ait une nécessité.
Les autres options bloquent une certaine quantité de stockage de la RAM et ne peuvent pas être accessibles même si le système est inactif. La mémoire GPU partagée ne nécessite aucun espace physique, car elle est un type de stockage virtuel, et elle est en réalité allouée à partir de la RAM elle-même. La mémoire GPU partagée peut utiliser jusqu’à 50 % de la RAM en fonction des besoins et des exigences de l’utilisateur.
D’un autre côté, la mémoire GPU partagée est assez lente par rapport à la mémoire GPU dédiée. Comme la mémoire GPU partagée est connectée au GPU via PCIe, cela rend le traitement plus compliqué. Le GPU doit transférer les données vers la mémoire partagée en utilisant PCIe, ce qui prend des efforts et du temps. Cela crée finalement une légère perturbation pour l’exécution des tâches.
Mémoire GPU Partagée – FAQ
Réponse : Le besoin de mémoires GPU partagées se rencontre uniquement sans mémoire dédiée. Des appareils tels que les ordinateurs portables ou les ordinateurs de bureau à faible configuration sans mémoire vidéo dédiée nécessitent une mémoire GPU partagée pour fournir une assistance au traitement graphique. La mémoire partagée est généralement utilisée uniquement dans les systèmes intégrés où les GPU sont directement connectés à la carte mère ou au CPU.
Réponse : Dans la plupart des cas, les limites de la mémoire GPU partagée sont prédéterminées par le fabricant du système. D’autre part, les limites de mémoire GPU partagée peuvent également être identifiées dans les paramètres BIOS présents dans le système. En général, cela dépend de la capacité totale de la RAM et de combien d’allocation sera une distribution idle basée sur des facteurs tels que la résolution d’affichage, etc.
La configuration du driver GPU est également une méthode pour identifier le stockage.
Réponse : Oui, une option alternative disponible à la mémoire GPU partagée est la mémoire GPU dédiée qui se présente sous la forme d’une carte graphique. Ces cartes graphiques sont plus rapides que la RAM pour le traitement des données. En particulier pour le GPU, les cartes graphiques sont toujours la meilleure option lorsqu’elles sont utilisées pour des logiciels de modélisation et de rendu 3D ou même pour des jeux à haute intensité graphique.
Réponse : La condition de base pour utiliser la mémoire GPU partagée est qu’un système doit prendre en charge la configuration de mémoire partagée ou être compatible avec la solution graphique intégrée. Les autres facteurs qui pourraient avoir le plus d’impact sont que la carte mère, le GPU et le chipset doivent être capables de fonctionner avec les configurations de mémoire partagée. Alors que le processus s’effectue avec l’aide des drivers de configuration GPU et de l’OS, qui alloue la mémoire de la RAM à la mémoire GPU partagée.
