专用GPU内存
就是只能被GPU使用的内存。
对于独显，专用GPU内存就是GPU显卡上自带的内存，特点是带宽大，延迟小。
对于集显，专用GPU内存是指BIOS从系统内存中分配给集显GPU专用的内存，也称为stolen memory。
共享GPU内存
就是GPU(s)和其他应用可以共享的系统内存，其中，GPU的使用优先级最高。
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。
共享GPU内存值的大小由Windows系统根据系统内存大小来分配，用户无法修改。
以联想笔记本thinkpad e14为例，共享gpu内存的意思是系统中专门为显卡分配的优先内存容量。显卡显存不足时，系统会优先考虑这部分“共享GPU内存”。显卡上都有GPU，它是区别显性能的最主要元件之一。
独显占用内存的处理方法：
1、遇到这样的情况，通常是主板BIOS没有自动关闭集显。
2、启动电脑，在启动过程中按"Del"键，进入BIOS设置界面。
3、在“AdvancedChipsetFeatures”选项中，将“on-chipVGA”项的值为“Disabled”保存即可。
4、与系统有关，安装64位系统。
5、另外，显存不够，可以向系统内存借一些，以满足高负荷时显卡需求。
是真的，无论是独立显示，还是核显，当显存不足时系统会自动调用主板内存来当显存用。在Windows 10 1709更新中，任务管理器增加了GPU信息，共享GPU那一项显示了分配给显卡用的内存量。
内存顶显存当然是1换1啦，不过毕竟不是显存，性能会有下降。
1、重启电脑，不停按键盘的“Del”或“Delete”键，进入主板BIOS。
2、进入主板BIOS后，鼠标左键单击上方的“高级模式”，切换到BIOS设置的高级模式。
3、切换到“高级模式”后，点击界面左侧的“SETTINGS（设置）”，再点击“高级”。
4、点击“内建显示配置”。
5、点击“集显共享内存”。
6、可见“共享内存的显存”容量可选32MB~1GB，点选一项即可。
7、修改完后按键盘上的F10，保存修改的BIOS设置，并退出BIOS，自动重启，进入Windows桌面后，共享显存设置就修改完毕了。
可以使用核显玩游戏，但是其游戏性能较低，与独立显卡相比存在一定差距。以下是核显玩游戏的详细介绍：
1. 什么是核显？
核显是指集成在主板或处理器中的显卡，由于其与CPU核心共享部分内存，因此又称为共享显存。如果您的电脑没有独立显卡，那么就是使用的核显。
2. 核显的游戏性能
核显虽然不如独立显卡强大，但经过多年的发展，其游戏性能也有所提高。对于一些图形要求不高，画面较为简单的游戏，如《英雄联盟》、《穿越火线》等，一般来说可以通过降低画面质量来适配核显，达到比较流畅的游戏体验。但是一些图形要求较高，画面细腻且要求流畅体验的大型游戏，如《GTA V》、《WOW》等，核显会面临较大的挑战。
3. 如何优化核显游戏性能
优化核显游戏性能的方法主要有以下几个：
- 升级显卡驱动程序。
- 降低游戏画面质量，如降低分辨率、关闭阴影、降低画面细节等。
- 关闭不必要的后台程序、服务。
- 优化游戏设置，如关闭垂直同步、最大帧率等。
- 使用游戏优化软件进行优化，例如Game Booster、Razer Cortex等。
- 增加内存条，提升游戏运行速度。
总的来说，虽然核显可以玩游戏，但是其游戏性能有限，比较适合那些游戏画面简单，要求不高的游戏。如需玩大型游戏或有较高的画面要求，建议配备独立显卡。
其实共享gpu内存的意思是系统中专门为显卡分配的优先内存容量。显卡显存不足时，系统会优先考虑这部分“共享GPU内存”。显卡上都有GPU，它是区别显性能的最主要元件之一。显卡有两种，如果独立的显卡，一般它就在显卡的那个板上，位置在风扇下面。如果是另一种显卡，这个时候GPU一般就和CPU组合在一起。
在使用GPU共享内存时，可以考虑以下步骤来实现stable diffusion：
1.在kernel中定义shared memory数组：在kernel函数里，使用CUDA提供的__shared__关键字定义一个shared memory数组，比如：
```
__shared__ float sharedMemory[1024];
```
这个数组的大小应该是你所需的数据的大小，这里以1024为例。
2.将全局内存中的数据拷贝到shared memory中：在kernel中使用threadIdx和blockIdx来计算每个线程要从哪个位置开始读取数据，然后将这些数据从全局内存中拷贝到shared memory中。比如：
```
int globalIdx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int localIdx = threadIdx.x;
sharedMemory[localIdx] = globalData[globalIdx];
```
其中，globalIdx是全局内存的索引，localIdx是shared memory中的索引，globalData是全局内存中的数据。
3.在shared memory中进行计算：使用shared memory中的数据进行计算，比如：
```
sharedMemory[localIdx] = (sharedMemory[localIdx-1]+sharedMemory[localIdx]+sharedMemory[localIdx+1])/3.0;
```
这里的计算是一个简单的stable diffusion的计算，可以根据实际需求修改。
4.将计算结果从shared memory中拷贝回全局内存：最后，将计算结果从shared memory中拷贝回全局内存中，比如：
```
globalData[globalIdx] = sharedMemory[localIdx];
```
这里的globalData和globalIdx与上面相同。
注意事项：使用shared memory时需要考虑块大小、线程数等参数，以及shared memory的大小限制。同时，在计算过程中需要考虑边界情况，比如说shared memory中的第一位和最后一位是没有前/后一个元素的。
