CPU 是Host, GPU 是Device, 系统内存分配策略如下:

 这段话的翻译如下：

集成的GPU会和CPU以及其他Tegra引擎共享DRAM（动态随机存储器），并且CPU可以通过将DRAM的内容移动到交换区域（SWAP area）或者相反来控制DRAM的内容和释放DRAM内存。而目前的cudaMemGetInfo API并不考虑交换内存区域，因此该API返回的可用内存大小可能会比实际可分配的内存小，因为CPU可以通过将页面移动到交换区域来释放一些DRAM区域，而这部分被释放的内存并未被cudaMemGetInfo API计算在内。

所以，为了估算可分配的设备内存量，CUDA应用程序开发者应该考虑以下几点：

• 当使用cudaMemGetInfo API获取可用内存大小时，需要意识到其可能并未考虑交换内存区域的情况，因此实际可分配的内存可能会比API返回的值大。
• CPU可以通过将页面移动到交换区域来释放一些DRAM区域，从而增加可分配的设备内存。
• 应用程序开发者需要综合考虑这些因素，以便更准确地估算出系统中可供设备使用的内存总量。

1. "Host allocated memory = Total used physical memory – Device allocated memory" 这里的"Host allocated memory"指的是主机（CPU）已分配的内存，它等于系统中总物理内存减去已经分配给设备的内存。

2. "If (Host allocated memory < Free Swap Space) then Device allocatable memory = Total Physical Memory – already allocated device memory" 这条语句表示，如果CPU已分配的内存小于可用交换空间，则设备可分配内存等于总物理内存减去已经分配给设备的内存。

3. "If (Host allocated memory > Free Swap Space) then Device allocatable memory = Total Physical Memory – (Host allocated memory - Free swap space) 这个公式感觉是错的" 这一条是在描述当主机已分配的内存大于可用的交换空间时，设备可分配内存等于总物理内存减去（已分配给主机的内存减去可用的交换空间），即考虑了交换空间的情况。

详细解释下这三条规则

1. Host allocated memory (CPU已分配内存） = 总已用的物理内存（DRAM + SWAP 缓冲区） - 分配给GPU 的内存，注意：分配给GPU 的内存是无法移动到缓冲区（swap area的）

2. 如果（CPU已分配的内存< 可用的交换区内存），GPU可分配的内存= 总的物理内存- 已经分配给GPU的内存，原因是因为CPU 已分配的内存可以全部放到交换区中，所以整个物理内存都可以用来给GPU使用

3. 如果（CPU 已分配的内存> 可用的交换区内存）， GPU可分配的内存= 总的物理内存 - （主机已分配的内存- 可用的交换区内存）， 原因是因为CPU已分配的内存无法完全放到交换区，所以会留一部分在DRAM中，这时候GPU可分配的内存就等于总物理内存- 未放入缓冲区的CPU 内存部分 - 已分配给GPU的内存 （原文我感觉是错的，如果大家有更好的解释，欢迎回复）