AIDA64、内存复制测试
使用AIDA64 GPGPU基准测试工具，我们可以测量CPU和GPU之间的读写性能，从而有效衡量GPU可以将数据移入和移出自己的设备内存到系统内存的性能。这也称为设备到主机带宽。
更重要的是，对于我想要展示的属性，我们也可以看看内存复制性能。该测试通过将数据从自己的设备内存复制到相同设备内存中的另一个位置来度量GPU内存的性能。在RX 550的情况下，是GDDR5内存，但在Raven Ridge APU的情况下，它是系统内存。
在这里我们可以看到，在分配64MB内存的情况下，Ryzen3 2200G的Vega 8 GPU从系统内存中复制数据时的吞吐量为33.4GB/s，这与访问DDR4-3200内存时的35GB/s相当。
如果我们将分配大小增加到2GB，这对带宽没有影响。基于平均三次运行，我们看到略有下降，但这在误差范围内。假设我们传输的数据超过2GB是安全的，所以它不仅仅是在已分配的缓冲区中进行基准测试。如果我们看RX 550，它的理论峰值带宽是112GB/s，我们在这个测试中看到的是88GB/s。我们还选择了Vega 56来进行比较，它达到了321GB/s，理论峰值带宽为410GB/s
总结：APU显存设置多最好？集成显卡的显存给多少合适？
所有结果都表明，将GPU分配的显存容量设置为超过64MB意义不大，甚至会起反作用。不过需要注意一点，64MB是一个极端的例子，对于8GB或更少内存的用户，集成显卡的显存设置在64-512MB之间比较合适。
