Le processeur de votre ordinateur a accès à un pool de mémoire ( RAM ) qu'il utilise pour tous ses calculs .
Les processeurs modernes peuvent aussi avoir un GPU intégré , comme le RX vega 8 ou 11 d'AMD , ou les graphiques HD et UHD d'intel . Les GPU sont également un type de microprocesseur , et ont donc besoin d'accéder à un pool de mémoire également , afin de stocker des images de vidéo ou de rendre des graphiques 3D.
Dans le cas de graphiques intégrés , un morceau de la mémoire du CPU est généralement mis de côté pour le GPU à utiliser. Le compromis est que la capacité de mémoire et la bande passante sont partagées entre le CPU et le GPU. Ces GPU sont généralement assez lents, de sorte qu'ils peuvent fonctionner sans problème avec une bande passante limitée. Cette approche réduit le coût global et la complexité .
Cependant, elle ne fonctionne pas vraiment pour les cartes très rapides , comme celles que l'on trouve généralement sur des circuits imprimés dédiés. Ces GPU ont besoin de beaucoup plus de bande passante mémoire que votre RAM système peut même fournir , et ils ont également besoin de beaucoup de capacité aussi . De plus , ils n'ont pas d'accès facile et rapide à la RAM principale à partir de cette carte de circuit imprimé ( ils devraient passer par un connecteur PCIE à haute latence et à faible bande passante ), il est donc logique qu'ils aient leur propre pool de mémoire dédié sur la carte elle-même , ce qui est fait dans le cas des GPU dédiés.