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显存共享
lxw580
2003-09-02 10:49:16
各位好:
请问显存共享是怎么回事!我机子是128M的,可是现实96M,
32M是否为现存占用,这样有什么好处吗?还有一台256M显示
128M。请解释一下!
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显存共享
各位好: 请问显存共享是怎么回事!我机子是128M的,可是现实96M, 32M是否为现存占用,这样有什么好处吗?还有一台256M显示 128M。请解释一下!
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No001
2003-09-03
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有条件的话,还是用独立显卡
No001
2003-09-03
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集成显卡就是要共享你的内存,而独立显卡则不用。
lijiuhua0721
2003-09-03
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呵呵,就是因为你的显卡是固化在主板上的,也就是说是集成显卡的,所以就要划分一些内存来做显存,也就是所谓的内存共享了!!
可能是你的256的内存是单面的,有的主板不支持单面的256内存换一个双面的或者是用两条128的都可以
小白兔
2003-09-03
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AGP 显示本来用于解决 PC 机显示内存太贵,而内存便宜又比较大,因此 AGP 的巨大优势在于可以在需要时把内存的一部分作为显存使用。后来,被某些厂家用来生产廉价机器,没有显存,全部占用内存。由于必须有一部分显存存在,因此内存就相应减少。在 Cmos 中可以调节显存的占用比例,一般在 16-64 之间。唯一的好处是便宜。坏处是档次低,而且不好升级。
256 显示 128 估计是主板不认识这个 256 条子(我的 512 在 815 主板上认做 128),很少见有共享 128M 显存的集成显卡……
chaonet
2003-09-02
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如果是板子自带显卡的话那自带的显卡的闪存会占用相同的内存容量,比如32m的占用32m
。
pcclever
2003-09-02
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具体的你可以看一下AGP缝隙尺寸这个概念,在BIOS里有这一项。
主要是用物理内存模拟一部分显存进行数据的预处理存放,以保证AGP输出的画质稳定。
解决Tensorflow占用GPU
显存
问题
我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于
显存
的占用并不明显,但是对应的转换为tensorflow后(权重也进行了转换),发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有
显存
,并且不手动终结程序的话
显存
并不释放...
DSP中的DSP + FPGA 结构的嵌入式图形处理设(二)
在FPGA 中主要完成对PCI 总线、外围编解码芯片、
显存
和VESA 时序的控制,依据OpenGL 接口标准对光栅处理渲染的要求完成诸如点、直线和圆等基本图元的绘制和处理。在FPGA 内设置一个
共享
存储区,该存储区由PCI 总线...
OpenGL
第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-
显存
的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua
将SE模块与密集连接网络结合的代码
主要是将SE模块融合到密集连接模块,并使用
共享
显存
的方式减少
显存
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