是否可以将显存提供给CPU使用？
当然可以，不过“提供给CPU使用”这个说法在技术层面需要稍微 уточнить ( уточнить 俄语，意为“澄清”、“说明”) 一下，因为它和我们通常理解的“显存是显卡独有的”有点不一样。更准确地说，CPU 确实可以间接地、或者在特定情况下直接地访问并利用到显存中的数据。
这件事比听起来要复杂一些，也更有趣。我们一点点地来捋清楚。
首先，我们要明白显存（VRAM，Video Random Access Memory）是做什么的。它的主要作用是存储图形处理单元（GPU）需要用到的数据。想想看，我们屏幕上看到的每一个像素的颜色、形状、纹理、光照效果等等，都需要大量的数据来描述和计算。GPU 作为专门处理这些任务的“超级大脑”，需要一个高速、大容量的存储空间来实时存取这些信息。显存就是为了满足这个需求而存在的。它拥有比内存（RAM）更高的带宽和更快的访问速度，这使得 GPU 能够高效地进行图形渲染。
那么，CPU 和显存之间是什么关系呢？
1. 传统的“分工合作”模式：
在绝大多数情况下，CPU 和 GPU 是协同工作的。CPU 负责执行游戏的逻辑、物理计算、AI 行为、用户输入处理等等。它就像是一个总指挥，决定了游戏“应该”发生什么。当 CPU 完成了一项任务，例如计算出角色下一步的位置，它需要将这些信息传递给 GPU，让 GPU 来进行渲染。
这个传递的过程，数据通常是先从 CPU 的内存（RAM） 传输到 显存（VRAM） 的。显卡通过它的显存控制器，能够直接、高效地访问显存中的数据。CPU 本身并不直接操作显存里的数据，而是通过一系列的驱动程序和通信协议，指示 GPU 将数据从显存中读取、处理，然后输出到显示器。
你可以把显存想象成 GPU 的一个非常重要的“工作台”和“零件库”。CPU 需要什么“零件”（数据），就先准备好，然后通过一个“传送带”（PCIe 总线）送到 GPU 的“工作台”（显存）上，让 GPU 去使用。
2. CPU 如何“间接”利用显存数据：
虽然 CPU 不直接“写”显存，但它可以通过 GPU 读取显存中的数据，从而间接地利用到显存的内容。
纹理采样： 当 CPU 处理游戏逻辑时，它可能需要知道某个物体表面的纹理是什么。它会通过 GPU 命令，告诉 GPU 从显存中读取特定的纹理数据，然后 GPU 会将这些纹理数据提供给 CPU 进行处理（例如，CPU 可能需要根据纹理信息来调整物理属性）。
渲染结果的读取： 有时候，CPU 可能需要获取 GPU 渲染出来的某一部分图像信息，例如用于后期处理或者进行一些特定的图像分析。这时，GPU 可以将渲染的结果从显存中传输回内存，再由 CPU 进行访问。
3. “共享显存”和集成显卡（iGPU）：
这里要特别提一下集成显卡（iGPU）。很多现代CPU，尤其是笔记本电脑和一些入门级台式机的处理器，都内置了图形处理单元。这些集成显卡没有独立的显存，它们会直接从系统的 内存（RAM） 中划分出一部分空间作为自己的显存来使用。
在这种情况下，CPU 和 iGPU 同时使用同一块物理内存。内存控制器由 CPU 管理，但 iGPU 同样可以高效地访问这部分内存。所以，从这个角度来说，集成显卡是直接“使用”了CPU和它共享的系统内存，而系统内存对于CPU来说是它最核心的运算和存储区域。这可以说是CPU在最直接的层面上“提供”显存给“自己”的集成显卡使用。
4. 显存的“直接”访问的可能性（比较少见且有特定场景）：
理论上，通过一些特殊的硬件接口或者一些低级操作，CPU 确实有可能直接“触碰”到显存中的数据。但这并不是常规操作，而且需要非常底层的驱动支持和特定的硬件能力。
GPGPU (GeneralPurpose computing on Graphics Processing Units)： 随着 GPGPU 的兴起，GPU 的计算能力被广泛用于非图形领域，比如科学计算、机器学习、深度学习等。在这些场景下，CPU 和 GPU 的配合更加紧密。CPU 会将大量数据准备好，然后通过 PCIe 总线传输到显存中，让 GPU 进行大规模并行计算。计算完成后，GPU 可能会将结果直接写回显存，然后 CPU 再通过指令告诉 GPU 将显存中的结果读取出来。这里的“读取”过程，CPU 并非直接操作显存的物理地址，而是通过 GPU 的接口发送请求。
CUDA / OpenCL 等： 这些编程模型允许开发者在 GPU 上编写代码。当 CPU 调用这些库中的函数来启动 GPU 计算时，它实际上是在发送一系列指令，这些指令包含了数据传输的指令（从内存到显存）和计算任务的指令。GPU 接收到指令后，便会利用显存进行计算。
总结一下：
CPU 不直接控制显存的读写，它通过 GPU 来间接地与显存交互。
显存是 GPU 专用的高速存储，用于存放图形渲染所需的数据。
集成显卡（iGPU）是 CPU 直接利用系统 内存 作为显存的例子，这是最接近“CPU 提供显存给自身使用”的情况。
在 GPGPU 等高级应用中，CPU 通过 PCIe 总线和 GPU 驱动，将数据传输到显存供 GPU 计算，并最终将结果从显存读取回来，这个过程是 间接但高效 的。
所以，与其说“将显存提供给CPU使用”，不如说是 CPU 指挥 GPU 去使用显存，或者CPU 和集成显卡共享系统内存。这两者都实现了 CPU 对图形处理流程的控制和参与，只是实现方式有所不同。
希望这样的解释够详细，也希望能摆脱那种“AI”的痕迹，毕竟这是一件很有意思的技术细节。有什么不清楚的地方，咱们再细聊！
这件事比听起来要复杂一些，也更有趣。我们一点点地来捋清楚。
首先，我们要明白显存（VRAM，Video Random Access Memory）是做什么的。它的主要作用是存储图形处理单元（GPU）需要用到的数据。想想看，我们屏幕上看到的每一个像素的颜色、形状、纹理、光照效果等等，都需要大量的数据来描述和计算。GPU 作为专门处理这些任务的“超级大脑”，需要一个高速、大容量的存储空间来实时存取这些信息。显存就是为了满足这个需求而存在的。它拥有比内存（RAM）更高的带宽和更快的访问速度，这使得 GPU 能够高效地进行图形渲染。
那么，CPU 和显存之间是什么关系呢？
1. 传统的“分工合作”模式：
在绝大多数情况下，CPU 和 GPU 是协同工作的。CPU 负责执行游戏的逻辑、物理计算、AI 行为、用户输入处理等等。它就像是一个总指挥，决定了游戏“应该”发生什么。当 CPU 完成了一项任务，例如计算出角色下一步的位置，它需要将这些信息传递给 GPU，让 GPU 来进行渲染。
这个传递的过程，数据通常是先从 CPU 的内存（RAM） 传输到 显存（VRAM） 的。显卡通过它的显存控制器，能够直接、高效地访问显存中的数据。CPU 本身并不直接操作显存里的数据，而是通过一系列的驱动程序和通信协议，指示 GPU 将数据从显存中读取、处理，然后输出到显示器。
你可以把显存想象成 GPU 的一个非常重要的“工作台”和“零件库”。CPU 需要什么“零件”（数据），就先准备好，然后通过一个“传送带”（PCIe 总线）送到 GPU 的“工作台”（显存）上，让 GPU 去使用。
2. CPU 如何“间接”利用显存数据：
虽然 CPU 不直接“写”显存，但它可以通过 GPU 读取显存中的数据，从而间接地利用到显存的内容。
纹理采样： 当 CPU 处理游戏逻辑时，它可能需要知道某个物体表面的纹理是什么。它会通过 GPU 命令，告诉 GPU 从显存中读取特定的纹理数据，然后 GPU 会将这些纹理数据提供给 CPU 进行处理（例如，CPU 可能需要根据纹理信息来调整物理属性）。
渲染结果的读取： 有时候，CPU 可能需要获取 GPU 渲染出来的某一部分图像信息，例如用于后期处理或者进行一些特定的图像分析。这时，GPU 可以将渲染的结果从显存中传输回内存，再由 CPU 进行访问。
3. “共享显存”和集成显卡（iGPU）：
这里要特别提一下集成显卡（iGPU）。很多现代CPU，尤其是笔记本电脑和一些入门级台式机的处理器，都内置了图形处理单元。这些集成显卡没有独立的显存，它们会直接从系统的 内存（RAM） 中划分出一部分空间作为自己的显存来使用。
在这种情况下，CPU 和 iGPU 同时使用同一块物理内存。内存控制器由 CPU 管理，但 iGPU 同样可以高效地访问这部分内存。所以，从这个角度来说，集成显卡是直接“使用”了CPU和它共享的系统内存，而系统内存对于CPU来说是它最核心的运算和存储区域。这可以说是CPU在最直接的层面上“提供”显存给“自己”的集成显卡使用。
4. 显存的“直接”访问的可能性（比较少见且有特定场景）：
理论上，通过一些特殊的硬件接口或者一些低级操作，CPU 确实有可能直接“触碰”到显存中的数据。但这并不是常规操作，而且需要非常底层的驱动支持和特定的硬件能力。
GPGPU (GeneralPurpose computing on Graphics Processing Units)： 随着 GPGPU 的兴起，GPU 的计算能力被广泛用于非图形领域，比如科学计算、机器学习、深度学习等。在这些场景下，CPU 和 GPU 的配合更加紧密。CPU 会将大量数据准备好，然后通过 PCIe 总线传输到显存中，让 GPU 进行大规模并行计算。计算完成后，GPU 可能会将结果直接写回显存，然后 CPU 再通过指令告诉 GPU 将显存中的结果读取出来。这里的“读取”过程，CPU 并非直接操作显存的物理地址，而是通过 GPU 的接口发送请求。
CUDA / OpenCL 等： 这些编程模型允许开发者在 GPU 上编写代码。当 CPU 调用这些库中的函数来启动 GPU 计算时，它实际上是在发送一系列指令，这些指令包含了数据传输的指令（从内存到显存）和计算任务的指令。GPU 接收到指令后，便会利用显存进行计算。
总结一下：
CPU 不直接控制显存的读写，它通过 GPU 来间接地与显存交互。
显存是 GPU 专用的高速存储，用于存放图形渲染所需的数据。
集成显卡（iGPU）是 CPU 直接利用系统 内存 作为显存的例子，这是最接近“CPU 提供显存给自身使用”的情况。
在 GPGPU 等高级应用中，CPU 通过 PCIe 总线和 GPU 驱动，将数据传输到显存供 GPU 计算，并最终将结果从显存读取回来，这个过程是 间接但高效 的。
所以，与其说“将显存提供给CPU使用”，不如说是 CPU 指挥 GPU 去使用显存，或者CPU 和集成显卡共享系统内存。这两者都实现了 CPU 对图形处理流程的控制和参与，只是实现方式有所不同。
希望这样的解释够详细，也希望能摆脱那种“AI”的痕迹，毕竟这是一件很有意思的技术细节。有什么不清楚的地方，咱们再细聊！
网友意见
真想用也不是不可以，甚至都不用改现在的硬件，改改os kernel和显卡驱动就行。
显卡是一个挂在pcie总线上的设备，也会占用一段虚拟地址空间来做dma，当你设定好映射之后事实上就把一块显存映射到cpu能访问的区域里了，只要os kernel和驱动不给你下绊子，这块区域就可以当作内存用，放数据放代码都随你。
那么为什么现在大家都不这么做呢？主要原因就是慢，显存一般是带宽大延迟高的内存比如GDDR5，主要适用于批量向显卡传递数据，但内存的延迟一般都要很低，否则CPU的运行效率会大打折扣，而且显卡使用PCI总线传递数据，速度相比于内存和CPU之间的专用通道慢很多。
另外还有一个小问题就是DMA映射的地址空间一般都不大且基本固定，也就是说你没办法直接映射全部的显存，只能用类似古老的DOS下overlay的方式，用哪块映射哪块，很不方便。
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