Istnieją dwa główne czynniki.
Po pierwsze, masz całkowitą rację, że RAM jest największy. Ponieważ GPU musi współdzielić przepustowość pamięci RAM z procesorem, po prostu nie może zużywać prawie tyle pamięci RAM. Co gorsza, wykorzystuje pamięć RAM, która nie jest zoptymalizowana pod kątem użycia GPU, więc procesor, GPU i RAMDAC walczą o tę samą cenną przepustowość, a ścieżka między GPU a pamięcią RAM jest znacznie mniej bezpośrednia.
Po drugie, dedykowany procesor graficzny może mieć więcej jednostek obliczeniowych. Możesz zmieścić tylko tyle tranzystorów na jednej matrycy, a dedykowany procesor graficzny może poświęcić więcej miejsca jednostkom obliczeniowym GPU.
Nie jestem pewien, co rozumiesz przez „mniejsze opóźnienie”. Jeśli uważasz, że oznacza to, że komunikacja między procesorem a GPU jest bardziej wydajna, to w zasadzie tak nie jest. Nowoczesne karty graficzne mają świetną ścieżkę, która pozwala procesorowi zapisywać bezpośrednio w GPU (i jego pamięci RAM) przez szybkie bufory. Dedykowany procesor graficzny ma więcej miejsca na tego rodzaju bufory, ponieważ nie dzieli przestrzeni matrycy z procesorem i jego pamięciami podręcznymi.
Brakuje pamięci RAM GPU, zintegrowane rozwiązania zazwyczaj wymagają „masowej” komunikacji CPU / GPU, aby przejść przez zwykłą pamięć RAM, która jest mniej wydajna. Procesor nie może przekazać danych zbiorczych bezpośrednio do GPU. Wymagałoby to, aby biegli w ukryciu, co marnowałoby zasoby, ponieważ nigdy nie mają dokładnie tej samej prędkości. A co GPU może zrobić z tak masowymi danymi innymi niż zapisanie ich w pamięci RAM? To nie jest tak, że ma gdzie indziej je zachować podczas przetwarzania.
Komunikacja procesora z GPU polega zasadniczo na zapisaniu informacji do przekazania w miejscu, w którym oba składniki mogą je uzyskać, a następnie nakazaniu GPU przetworzenia informacji. Dzięki zintegrowanemu rozwiązaniu musi to być zwykła pamięć RAM, która jest już czynnikiem ograniczającym. Dzięki dedykowanemu rozwiązaniu, którym może być pamięć RAM GPU, która jest znacznie bardziej wydajna.