专用GPU和共享GPU主要在硬件独立性、显存分配、性能和应用场景上有显著区别。以下是详细对比：
1. 专用GPU（独显）
独立硬件：拥有独立的显卡芯片、显存（如GDDR6/GDDR6X）和散热系统，不占用系统内存。
性能：通常性能更强，适合图形渲染、游戏、AI计算、专业设计等高性能任务。
功耗与散热：功耗较高，需要独立供电和散热设计。
常见场景：
游戏电脑（如NVIDIA RTX/GTX系列、AMD Radeon RX系列）
工作站（如NVIDIA Quadro、AMD Radeon Pro）
AI训练/高性能计算（如NVIDIA Tesla/A100）
2. 共享GPU（集显/核显）
集成设计：GPU集成在CPU中（如Intel Iris Xe、AMD Radeon Vega）或主板芯片组，无独立显存，需共享系统内存。
性能：满足日常办公、视频播放、轻量游戏等需求，但受内存带宽限制，高性能任务表现较弱。
功耗与散热：功耗低，发热小，适合轻薄本、迷你主机等。
常见场景：
轻薄笔记本电脑
办公电脑、嵌入式设备
低功耗服务器（如Intel UHD Graphics）
技术趋势：混合架构
现代计算中两者界限逐渐模糊：
NVIDIA Optimus/AMD Switchable Graphics：笔记本可根据任务自动切换独显/集显以平衡性能与续航。
Apple M系列芯片：统一内存架构（UMA）让CPU/GPU共享高速内存，提升集成显卡性能。
云GPU虚拟化：云端实例可分配虚拟独显（如NVIDIA vGPU），实现多用户共享物理GPU资源。
选择建议
选专用GPU：需要运行大型游戏、专业设计软件（如Blender、DaVinci Resolve）、深度学习或高负载计算。
选共享GPU：仅用于办公、在线视频、编程或轻度娱乐，注重设备便携性与续航。
根据实际需求权衡性能、功耗和成本即可做出合适选择。
