共享 GPU 内存指的是将系统内存的一部分分配给 GPU 使用，以扩展 GPU 的内存容量，但在实际应用中却很少使用，主要有以下原因：

性能问题

• GPU 性能下降：共享 GPU 内存需要将显存中的一部分空间分配给 CPU 使用，这会直接影响 GPU 的性能。在需要大量使用 GPU 计算能力的场景下，如进行复杂的图形渲染、深度学习模型训练等，将显存分配给 CPU 使用可能会导致 GPU 可使用的内存带宽和计算资源减少，从而使 GPU 性能大幅下降，影响程序的运行效率.
• 数据传输延迟：当 CPU 访问显存中的数据时，需要通过 PCIe 总线进行数据传输。与 GPU 内部的高速显存相比，PCIe 总线的带宽相对较低，且数据传输延迟较高。因此，共享 GPU 内存可能会导致数据传输延迟增加，进而影响程序的效率，尤其是对于对实时性要求较高的应用程序，如视频编辑、游戏等，这种延迟可能会导致画面卡顿、响应迟缓等问题.

内存限制问题

• GPU 内存不足：GPU 内存通常比 CPU 内存小很多，而且在一些应用场景中，GPU 对内存的需求非常大，如处理高分辨率的图像、大规模的数据集等。如果将显存中的一部分空间分配给 CPU 使用，可能会导致 GPU 内存不足的问题，从而影响 GPU 的正常工作.
• 地址空间差异：由于 GPU 内存和 CPU 内存的地址空间不同，因此在共享 GPU 内存时需要进行一些额外的操作，如内存映射、地址转换等。这些操作可能会导致一些内存限制问题，如内存碎片、内存泄漏等，从而影响系统的稳定性和性能.

兼容性问题

• 硬件支持不足：并不是所有的 GPU 都支持共享内存，一些较老的 GPU 型号或者低端的集成显卡可能不具备共享内存的功能。因此，在使用共享 GPU 内存时，需要确保硬件设备支持该功能，否则无法实现共享内存的使用.
• 软件兼容性差：不同的操作系统和应用程序对共享内存的支持程度也不同。一些操作系统可能需要特定的驱动程序或设置才能支持共享 GPU 内存，而一些应用程序可能无法正确地识别或使用共享内存。因此，在使用共享 GPU 内存时，需要考虑软件的兼容性问题，否则可能会导致程序无法正常运行或出现错误.

安全问题

共享 GPU 内存可能会导致数据泄露和安全问题。如果多个应用程序共享同一块 GPU 内存，它们可能会访问彼此的数据，从而导致敏感数据泄露的风险。尤其是在云计算、多用户系统等环境中，不同用户的应用程序可能会共享 GPU 资源，如果不加以严格的权限控制和数据隔离，就可能会出现数据安全问题.