待验证50% 置信事实精确时间
迷你主机通常采用统一内存架构，集成GPU与CPU共享物理内存，显存分法（划给GPU的比例）会影响大模型推理速度。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/1
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相关事实
已验证本地运行大模型时GPU显存往往比算力更关键，选择硬件时应优先关注显存容量而非性能跑分80% 相似已验证把模型加载到系统内存、用CPU推理是没有专业级显卡用户运行大模型的一条现实路径，速度不及GPU但容量优势明显80% 相似待验证统一内存架构让CPU、GPU与神经网络引擎共享同一块高带宽内存，特别有利于视频剪辑、3D渲染和AI推理等负载。79% 相似待验证对于批量图像处理等高度可并行化任务，GPU 并行计算的速度可以比 CPU 快一到两个数量级79% 相似已验证CPU+GPU混合推理采用层级卸载机制，通过n_gpu_layers参数控制卸载层数，主要瓶颈是PCIe带宽延迟，通常使生成速度降至纯GPU推理的1/3到1/279% 相似
引用此条事实
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