我的问题很简单：在 Windows 10 上，当我将某些程序（如 Spotify 或 Microsoft Office 应用程序）强制安装在 nvidia 显卡上而不是集成 GPU 上时，它们的运行似乎更差。但我不明白为什么，因为 dGPU 应该比 iGPU 快得多。
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我的问题很简单：在 Windows 10 上，当我将某些程序（如 Spotify 或 Microsoft Office 应用程序）强制安装在 nvidia 显卡上而不是集成 GPU 上时，它们的运行似乎更差。但我不明白为什么，因为 dGPU 应该比 iGPU 快得多。
因为在 dGPU 上工作意味着您必须将完成的工作复制回 iGPU 进行显示。
您的实际显示器已连接到您的 iGPU。那是存储输出帧缓冲区的地方。您的 dGPU 可能有自己的专用内存，但那是 GPU 本身的工作内存。您的 dGPU 缺乏显示输出功能，因为它旨在输出到缓冲区，然后复制到 iGPU 进行显示。
对于在 dGPU 上渲染的每个帧或窗口，您必须将该窗口复制到主机内存以进行显示。
如果您有 60Hz 的全屏 1920x1080 图像更新，那么您每秒复制 (1920 x 1080 x 32 x 60)/8 字节数据。497,664,000。每秒 486 兆字节的数据只是为了显示一个窗口。现在想象一下，您刚刚使用 10、20 或 30 个 Windows 执行此操作，强制所有内容在 dGPU 上渲染。
PCIe 第 3 代链路的带宽很高，但不是无限的。由于空间和处理速度在 1 到 4GB/s 之间的任何地方，笔记本电脑可能只有 x4 PCIe 链路，具体取决于代数。您将很快用多个窗口耗尽您的系统带宽。
如果您只在 dGPU 上运行一件事，那么这种开销可能是可以接受的，但是一旦您将每个应用程序都强制到 dGPU 上，那么它很快就会成为瓶颈。还会为要在 dGPU 上渲染、复制然后显示的每一帧添加少量延迟。它应该很快，但是使用带宽的许多程序可能会发生延迟。
从技术上讲，您的 dGPU 在很多工作中可能更快，但对于一般的“显示窗口”工作，iGPU 将不仅有能力，而且因为它是实际连接到显示器的设备，不会有与显卡。与完全渲染每个窗口、复制它然后（在工作完成并且带宽已经浪费之后）丢弃它不需要的东西相比，它可以做更智能的桌面组合和渲染。
在现代系统中，iGPU 仍然非常强大。好吧，你不会以 120fps 甚至 30fps 的速度玩 4k 游戏，但对于一般的桌面、互联网、视频播放和类似的任务，他们可以处理它，并有足够的余量。
当您在应用程序（例如游戏或繁重的图形方面）中确实需要额外的处理能力时，请使用您的 dGPU 。否则，你会大量惩罚性能而没有真正的好处。