Compraste una GPU porque internet decía “más VRAM = más rápido”, y… nada se volvió más rápido.
O peor: tu juego tartamudea, tu ejecución de Stable Diffusion se cae, tu LLM no carga y el administrador de tareas dice que la GPU aún tiene memoria.
Bienvenido a la VRAM: el recurso más malentendido en la informática de consumo y uno de los números más caros en la IA empresarial.
En producción, la VRAM no es una vibra. Es una restricción real con comportamiento extraño: asignación frente a uso, caché, fragmentación, sobrecarga del driver
y memoria “libre” que no se puede usar. La capacidad importa. También el ancho de banda. Y las herramientas que usas para medirla.
Dejemos de comprar por superstición.
Qué es realmente la VRAM (y qué no lo es)
La VRAM es la memoria local de la GPU. Contiene cosas que la GPU necesita acceder rápidamente: texturas, buffers de fotogramas, geometría, estructuras de aceleración para ray tracing,
buffers de cómputo, pesos de modelos, caché KV para transformers y todo el espacio de trabajo transitorio que piden los kernels.
“Local” es la palabra clave. En comparación con la RAM del sistema, la VRAM tiene un ancho de banda mucho mayor y se accede mediante un subsistema de memoria muy distinto.
Esa última frase es donde muere la mayoría del consejo. La capacidad de la VRAM no es un mando universal de rendimiento.
Si tu carga cabe cómodamente, la VRAM extra puede quedarse ahí sin hacer nada—salvo que el driver la use para caché, lo que puede parecer “ocupada”
sin ser un problema. Si tu carga no cabe, la experiencia puede pasar de “bien” a “inusable” de forma abrupta.
Asignación, residencia y por qué “VRAM usada” te miente
Las herramientas muestran cosas diferentes:
“Asignada” es la memoria que las aplicaciones solicitaron.
“Residente” es la que realmente está en VRAM ahora mismo.
“Comprometida” puede incluir memoria respaldada por la RAM del sistema o memoria Pageable que podría migrar.
Los drivers y runtimes también mantienen pools y cachés. Algunos frameworks (hola, deep learning) retienen memoria intencionalmente después de un paso
para evitar pagar costes de asignación otra vez.
En Windows, WDDM y la “memoria GPU compartida” añaden otra capa de diversión: el sistema puede paginar asignaciones GPU, y puedes ver aparentemente VRAM libre
mientras el driver está haciendo malabares con la residencia a tus espaldas. En Linux en modo datacenter, normalmente estás más cerca del metal: si la VRAM se agota,
obtienes un error out-of-memory o una falla dura en esa asignación. Limpio, brutal, honesto.
Broma #1: La VRAM es como las salas de reuniones de la oficina: el calendario dice que están libres, pero de alguna manera siempre hay alguien dentro comiéndose tu almuerzo.
Datos interesantes y breve historia (las partes que la gente olvida)
- SGRAM y las primeras “VRAM”: En los 90, las tarjetas gráficas usaban memorias especializadas (VRAM/SGRAM) afinadas para acceso dúplex o patrones amigables para gráficos.
- AGP existió porque la VRAM era escasa: La era AGP impulsó la idea de usar la memoria del sistema para texturas; “funcionó” pero a menudo dañó la latencia y la consistencia.
- Memoria unificada no es nueva: Las consolas han usado arquitecturas de memoria compartida durante años; las GPUs de PC solo recientemente lo hicieron común para cómputo vía memoria gestionada/unificada.
- GDDR5 cambió la curva de coste: A medida que mejoró el ancho de banda GDDR, las tarjetas pudieron ejecutar shaders más pesados sin necesitar inmediatamente gran capacidad—hasta que llegaron las texturas de alta resolución y la IA.
- HBM no buscaba capacidad primero: High Bandwidth Memory (HBM) apuntó al ancho de banda y eficiencia energética; los aumentos de capacidad vinieron después y con una prima de coste.
- RTX normalizó los “picos de VRAM”: El ray tracing añade estructuras de aceleración y buffers de denoise. Algunos juegos empezaron a reventar 8GB de la noche a la mañana.
- La compresión de texturas trabaja gratis: Formatos como BCn/ASTC reducen enormemente la huella en VRAM; cuando los juegos publican activos de mayor resolución sin buena compresión, la VRAM paga la factura.
- La IA convirtió la VRAM en producto: Para LLMs y diffusion, la capacidad de VRAM puede condicionar si el modelo se ejecuta o no—el rendimiento pasa a segundo plano.
- La sobresuscripción de memoria no es gratis: La “paginación” de memoria GPU a RAM del sistema puede mantener viva una carga pero hundir latencia y rendimiento por órdenes de magnitud.
Los mitos sobre la VRAM que se niegan a morir
Mit o 1: “Si el uso de VRAM es alto, ese es el cuello de botella”
Un alto uso de VRAM a menudo significa “el sistema está cacheando agresivamente”, no “estás atascado”.
Juegos y drivers llenarán felizmente la VRAM con texturas y buffers que podrían reutilizar. Esto es bueno; reduce los tirones por streaming.
Un verdadero cuello de botella de VRAM suele manifestarse como tartamudeos, aparición repentina de texturas, caídas de FPS o errores OOM contundentes—no simplemente un número grande en un monitor.
Mito 2: “Más VRAM siempre significa más FPS”
El FPS suele estar limitado por el rendimiento de cómputo (shaders/núcleos RT), la sobrecarga de draw-calls de la CPU o el ancho de banda de memoria—no por la capacidad.
Cuando la capacidad importa, importa mucho. Cuando no, es básicamente decorativa.
Mito 3: “12GB es automáticamente ‘a prueba de futuro’”
“A prueba de futuro” es la forma del marketing de decir “esperamos que no notes el siguiente cuello de botella.”
Puedes comprar 16GB de VRAM y aún así chocar contra un muro porque la GPU carece de ancho de banda, caché o cómputo para los ajustes que quieres.
O porque la carga quiere 20GB y no negocia.
Mito 4: “VRAM = tamaño del modelo, así que compra más VRAM”
Los pesos del modelo son solo el acto de apertura. La inferencia usa activaciones, caché KV, buffers de trabajo y a veces múltiples copias
por conversión de precisión o compilación de grafo. El entrenamiento es peor.
Además: la fragmentación puede matarte incluso si el cálculo aritmético dice que debería caber.
Mito 5: “Si entra, será rápido”
Caber en VRAM es necesario, no suficiente. El ancho de banda y los patrones de acceso a memoria dominan muchas cargas reales.
Una GPU con menos VRAM pero mucho mayor ancho de banda puede vencer a otra con más VRAM en ciertas tareas, especialmente cuando el conjunto de trabajo cabe de cualquier forma.
Cuándo 8/12/16GB importa de verdad (según la carga)
Jugar a 1080p, 1440p, 4K: la verdad incómoda
A 1080p, 8GB a menudo es suficiente para títulos convencionales si no fuerzas packs de texturas ultra o RT intensivo.
El factor limitante frecuentemente es el núcleo de la GPU o la CPU, no la VRAM. Verás “uso” de VRAM porque el caché llena lo disponible.
No entres en pánico. Busca tartamudeos y picos en los tiempos de cuadro.
A 1440p, 8GB empieza a sentirse justo en juegos modernos con muchos activos si quieres texturas ultra y RT.
12GB da margen para texturas, buffers RT y un streaming menos agresivo. La diferencia tiene más que ver con la fluidez que con el FPS medio.
A 4K, 12GB puede ser suficiente para muchos juegos con ajustes afinados, pero 16GB te permite hacer menos compromisos:
texturas de alta resolución, menos streaming, menos momentos de “¿por qué el suelo se volvió gachas?”.
Si tu objetivo es “máximo en todo, incluido RT”, 16GB es menos un lujo y más “evitar dolor predecible”.
Creación de contenido: la VRAM es irrelevante o lo es todo
La edición de vídeo suele importar más el soporte de códecs, la CPU y el rendimiento de almacenamiento—hasta que apilas efectos GPU, timelines de alta resolución
y denoisers AI. Entonces la VRAM puede convertirse en un techo rígido. El modo de fallo suele ser: la vista previa baja a presentación por diapositivas, las exportaciones fallan
o la app silenciosamente cae a CPU.
El rendering 3D y CAD pueden escalar el uso de VRAM con la complejidad de la escena. Si la escena completa no cabe, algunos motores hacen render fuera de núcleo
(lento), otros se niegan (crash), y algunos “amablemente” reducen la calidad sin decirte.
Si trabajas con escenas grandes: 16GB no es un alarde; es una herramienta.
Stable Diffusion: la tierra del “casi cabe”
Los pipelines de diffusion son sensibles a la VRAM: pesos del modelo + atención + latentes intermedios + upscalers + pilas de ControlNet.
8GB puede funcionar para resoluciones pequeñas y pipelines optimizados. 12GB hace que los flujos de trabajo “normales” se sientan menos como comprar de saldo.
16GB te da espacio para resoluciones mayores, más condicionamiento y menos compromisos como el tiling agresivo.
Pero el filo agudo es la fragmentación y el pico de memoria durante pasos específicos (como capas de atención o la decodificación VAE).
Puedes ejecutar durante 30 segundos y luego morir. Eso no significa que tu “uso medio” fuera bajo; significa que tu pico fue letal.
Inferencia LLM: la VRAM es la entrada
Para LLMs, la capacidad de VRAM determina qué tamaños de modelo y qué cuantizaciones puedes ejecutar con una longitud de contexto decente.
Si los pesos del modelo más la caché KV no caben, entras en offload a CPU o trucos de mapeo de memoria.
Esto puede funcionar, pero el rendimiento se convierte en una historia de almacenamiento y PCIe, no de GPU.
Regla aproximada: 8GB es “modelos pequeños o cuantización agresiva”, 12GB es “un rango pequeño-medio más cómodo”, 16GB es “inferencia local seria
con contexto razonable”, asumiendo que no persigues recuentos masivos de parámetros. Los puntos de corte exactos cambian constantemente porque las herramientas mejoran,
pero la física no cambia: los bytes deben vivir en algún sitio.
Entrenamiento y fine-tuning de LLM: la VRAM desaparece rápido
El entrenamiento consume mucha más memoria que la inferencia: gradientes, estados del optimizador, activaciones.
Técnicas como gradient checkpointing, ZeRO, LoRA/QLoRA ayudan, pero aún necesitas margen.
Muchos posts “debería caber en 16GB” asumen en silencio tamaños de batch pequeños, secuencias cortas y elecciones conservadoras de optimizador.
Cómputo profesional: cuando 8/12/16GB ni siquiera es la pregunta
En flotas GPU empresariales, la conversación a menudo parte en 24GB y sube. No porque a los ingenieros les gusten los números grandes,
sino porque el tiempo es dinero y los reintentos por OOM son caros. Un clúster que hace OOM a las 2 a.m. no se preocupa de que el uso medio de VRAM sea “solo” 60%.
Se preocupa de que un trabajo alcanzó un pico.
Capacidad vs ancho de banda vs cómputo: elige el cuello de botella real
Capacidad: el precipicio
La capacidad de VRAM se comporta como un precipicio. Si estás por debajo, las cosas están bien. Si das un paso, la carga o bien crashea (OOM),
entra en thrash (paginación/sobresuscripción) o degrada (activos de menor calidad, batch más pequeño, más tiling).
Por eso la gente recuerda las “mejoras de VRAM” con tanta intensidad: la mejora suele ser binaria.
Ancho de banda: el apretón largo y lento
El ancho de banda es la tasa a la que la GPU puede mover datos entre la VRAM y las unidades de cómputo.
Muchos kernels gráficos y de ML están limitados por el ancho de banda de memoria.
En esos casos, duplicar la capacidad de VRAM no hace nada; necesitas más ancho de banda.
El ancho de banda es también donde el ancho del bus y la velocidad de la memoria importan más que el número de VRAM en la caja.
Cómputo: cuando los núcleos son el limitador
Si la utilización de la GPU está al máximo y el throughput de memoria no está saturado, estás limitado por cómputo.
En juegos, eso puede significar complejidad de shaders, rayos RT, o simplemente una escena pesada.
En ML, puede significar que estás haciendo grandes matmuls y la GPU finalmente está trabajando como toca.
PCIe y RAM del sistema: el villano oculto en “funciona pero va lento”
Cuando las cargas vierten a la RAM del sistema o dependen de transferencias constantes, PCIe se convierte en el cuello de botella.
PCIe es rápido comparado con red y discos, pero lento comparado con el ancho de banda en tarjeta.
Esta es la razón silenciosa por la que algunas configuraciones “técnicamente funcionan” se sienten como un castigo.
“La esperanza no es una estrategia.” — Gral. Gordon R. Sullivan
No es una cita GPU, pero es la guía más precisa para planificar VRAM en operaciones: mide, presupuest a y deja margen.
Guion rápido de diagnóstico: encuentra el cuello de botella rápidamente
Primero: decide si fallas por capacidad o por rendimiento
- Si ves errores OOM, resets del driver o la app se niega a cargar un modelo/escena: trátalo primero como capacidad/fragmentación.
- Si ves FPS bajos / bajo throughput pero sin errores: trátalo primero como ancho de banda/cómputo/CPU/IO.
- Si ves tartamudeos: sospecha streaming, paginación, scheduling de CPU o presión de VRAM que causa churn de expulsiones.
Segundo: confirma qué significa realmente “VRAM usada” en tu plataforma
- Linux + NVIDIA datacenter mode: nvidia-smi es bastante directo; memory used suele ser asignaciones en el dispositivo.
- Windows WDDM: “Dedicated” vs “Shared” memory y la residencia pueden engañar; un alto “uso” puede seguir siendo caché, y “libre” puede ser compromisos no residentes.
- Pools de frameworks: PyTorch y otros pueden retener memoria incluso después de que los tensores se liberen; usa estadísticas específicas del framework.
Tercero: comprueba los tres limitadores clásicos
- Margen de capacidad: ¿Qué tan cerca estás del precipicio? Si estás dentro de ~5–10% en picos, espera inestabilidad y dolor por fragmentación.
- Saturación de ancho de banda: ¿Estás maximizando el throughput de memoria? Entonces más VRAM no ayudará; necesitas una GPU/memoria más rápida.
- Saturación de cómputo: Si la utilización de SM es alta y la memoria no, estás limitado por cómputo; otra vez, más VRAM no ayudará.
Cuarto: busca retrocesos silenciosos
Las apps adoran “ayudar” retrocediendo a CPU, desactivando características o usando modos fuera de núcleo.
Tu trabajo es detectar eso temprano, no después de que se atrase el informe mensual.
Tareas prácticas: comandos, salidas y decisiones
Estas son tareas reales que puedes ejecutar hoy en un host Linux con una GPU NVIDIA. Cada una incluye (1) comando, (2) salida de ejemplo,
(3) qué significa, (4) qué decisión tomar.
Task 1: Identify the GPU and its VRAM size
cr0x@server:~$ nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A10 (UUID: GPU-2b7f3c2a-7c8a-3c2a-9db2-9b5d5c0d3e21)
Significado: Confirma qué GPU tiene realmente el nodo. Suena trivial; no lo es. Las imágenes cloud y las etiquetas bare-metal mienten.
Decisión: Si el modelo de GPU no es el que crees, detente. Arregla el inventario/colocación antes de afinar nada.
Task 2: Check VRAM usage and active processes (capacity pressure)
cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 13 10:12:03 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14 Driver Version: 550.54.14 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 NVIDIA A10 On | 00000000:65:00.0 Off | 0 |
| 0% 54C P0 132W / 150W | 21540MiB / 23028MiB | 92% Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|========================================================================================|
| 0 N/A N/A 9132 C python3 21310MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
Significado: La memoria está casi llena y un solo proceso posee la mayor parte. Esto es una conversación de capacidad o dimensionamiento, no “activa DLSS”.
Decisión: Si estás a unos pocos puntos porcentuales de la VRAM, espera OOM en picos o dolor por fragmentación. Reduce batch/secuencia/resolución o muévete a una GPU más grande.
Task 3: Log VRAM over time to catch peaks (not averages)
cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=timestamp,memory.used,memory.total,utilization.gpu --format=csv -l 1
timestamp, memory.used [MiB], memory.total [MiB], utilization.gpu [%]
2026/01/13 10:12:10, 21540 MiB, 23028 MiB, 91 %
2026/01/13 10:12:11, 22112 MiB, 23028 MiB, 94 %
2026/01/13 10:12:12, 22910 MiB, 23028 MiB, 88 %
Significado: Estás viendo los momentos de presión pico. Esa última línea es “una asignación lejos del OOM”.
Decisión: Ajusta pensando en el pico. Si el pico excede ~90–95%, planifica cambios; no finjas que los promedios importan.
Task 4: Check whether ECC errors or hardware issues are causing weirdness
cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d ECC | sed -n '1,80p'
ECC Mode
Current : Enabled
Pending : Enabled
ECC Errors
Volatile
Single Bit
Device Memory : 0
Double Bit
Device Memory : 0
Aggregate
Single Bit
Device Memory : 0
Double Bit
Device Memory : 0
Significado: Sin errores ECC; la inestabilidad probablemente sea software/config/carga.
Decisión: Si ves errores de doble bit incrementando, deja de culpar al tamaño de VRAM y empieza a planear un camino de hardware/RMA.
Task 5: Confirm CUDA and driver versions (compatibility and hidden regressions)
cr0x@server:~$ nvidia-smi | head -n 5
Tue Jan 13 10:12:03 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14 Driver Version: 550.54.14 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------|
Significado: Muestra el driver cargado y la versión de CUDA soportada. Las ruedas de frameworks pueden no coincidir con lo que creíste desplegar.
Decisión: Si un cambio reciente de driver se correlaciona con nuevos picos de VRAM o OOM, realiza un bisección de drivers antes de reescribir código.
Task 6: Check GPU clock/power limits (performance that looks like “VRAM issue”)
cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d CLOCK,POWER | sed -n '1,120p'
Power Readings
Power Management : Supported
Power Draw : 132.45 W
Power Limit : 150.00 W
Default Power Limit : 150.00 W
Clocks
Graphics : 1680 MHz
SM : 1680 MHz
Memory : 6251 MHz
Significado: Si la GPU está limitada por potencia o atascada a relojes bajos, puedes ver bajo throughput y asumir “necesito más VRAM”.
Decisión: Arregla la refrigeración/política de potencia primero. Una GPU de 16GB térmicamente estrangulada sigue siendo una GPU lenta.
Task 7: Observe PCIe link width/speed (oversubscription pain and data transfer bottlenecks)
cr0x@server:~$ nvidia-smi -q | sed -n '/PCI/,+25p'
PCI
Bus : 0x65
Device : 0x00
Domain : 0x0000
Bus Id : 00000000:65:00.0
PCIe Generation
Max : 4
Current : 4
Link Width
Max : 16x
Current : 8x
Significado: La tarjeta está funcionando a x8 en lugar de x16. Eso puede perjudicar cargas que hacen streaming de datos, offload a CPU o reordenan tensores.
Decisión: Revisa la ubicación del slot, la configuración BIOS, la bifurcación y los risers. No compres más VRAM para compensar un bus a media velocidad.
Task 8: Identify who is using the GPU (multi-tenant reality check)
cr0x@server:~$ sudo fuser -v /dev/nvidia0
USER PID ACCESS COMMAND
/dev/nvidia0: alice 9132 F.... python3
Significado: Confirma el usuario/proceso propietario en un host compartido.
Decisión: Si esperabas una GPU inactiva, tienes un problema de scheduling o de política de tenencia, no de dimensionamiento de VRAM.
Task 9: Check Linux memory pressure and swap (GPU stalls blamed on VRAM)
cr0x@server:~$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 251Gi 238Gi 2.1Gi 1.2Gi 11Gi 4.8Gi
Swap: 32Gi 29Gi 3.0Gi
Significado: La RAM del sistema está agotada y el swap está muy usado. Si estás utilizando memoria unificada o offload a CPU, estás en territorio a cámara lenta.
Decisión: Arregla la presión de RAM del host. Las actualizaciones de VRAM no salvarán un sistema que se está paginando hasta el suelo.
Task 10: Check I/O throughput when models are memory-mapped or offloaded
cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.8.0-41-generic (server) 01/13/2026 _x86_64_ (64 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
18.21 0.00 4.12 9.88 0.00 67.79
Device r/s rkB/s rrqm/s %rrqm r_await rareq-sz w/s wkB/s w_await aqu-sz %util
nvme0n1 250.0 30200.0 0.0 0.00 6.40 120.8 10.0 900.0 1.20 1.60 78.0
Significado: Alta utilización de disco y iowait sugiere que estás limitado por almacenamiento, común con offload a CPU o cargas que recargan modelos masivamente.
Decisión: Cachéa modelos localmente, evita cargas repetidas, fija datasets o muévete a NVMe más rápido. Más VRAM solo ayuda si elimina el offload.
Task 11: Observe per-process GPU memory and utilization continuously
cr0x@server:~$ nvidia-smi pmon -s um -c 5
# gpu pid type sm mem enc dec mclk pclk fb command
0 9132 C 92 87 0 0 6251 1680 21310 python3
0 9132 C 90 88 0 0 6251 1680 21310 python3
0 9132 C 93 87 0 0 6251 1680 21310 python3
0 9132 C 91 88 0 0 6251 1680 21310 python3
0 9132 C 92 87 0 0 6251 1680 21310 python3
Significado: Confirma si estás limitado por la GPU (SM alto) y si el controlador de memoria (mem) está estresado.
Decisión: Si SM está bajo pero la memoria alta, puede que estés limitado por ancho de banda o sufriendo malos patrones de acceso; considera cambios en el kernel/modelo, no en la capacidad de VRAM.
Task 12: Detect container cgroup memory limits that cause GPU workloads to behave oddly
cr0x@server:~$ cat /sys/fs/cgroup/memory.max
34359738368
Significado: El contenedor está limitado a 32GiB de RAM host. Si tu carga GPU usa offload a CPU/memoria unificada, puede fallar a pesar de “VRAM libre”.
Decisión: Aumenta el límite de memoria del contenedor o desactiva el offload. El tamaño de VRAM no arreglará un contenedor sin RAM.
Task 13: Check NVIDIA kernel module health (when “VRAM bug” is actually a driver hang)
cr0x@server:~$ dmesg -T | tail -n 12
[Tue Jan 13 10:10:58 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 31, pid=9132, name=python3, Ch 0000002a, MMU Fault: ENGINE GRAPHICS GPCCLIENT_T1_0 faulted @ 0x0
[Tue Jan 13 10:10:58 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 43, pid=9132, name=python3, Ch 0000002a, GPU stopped processing
Significado: Los errores Xid indican fallos de GPU. Estos pueden parecer “OOM aleatorio” o “corrupción de VRAM” para la aplicación.
Decisión: Trátalo como incidente de fiabilidad: captura repro, versión de driver, firmware, termales; considera fijar driver o reemplazar hardware.
Task 14: Verify NUMA locality (CPU-GPU data path surprises)
cr0x@server:~$ nvidia-smi topo -m
GPU0 CPU Affinity NUMA Affinity
GPU0 X 0-31 0
Significado: Muestra los cores de CPU y el nodo NUMA cercano a la GPU. Una mala afinidad puede aumentar la latencia en transferencias y buffers de staging.
Decisión: Fija los hilos de CPU y los data loaders al nodo NUMA local; si la topología está mal, arregla BIOS/colocación de slots.
Task 15: Confirm your model process isn’t leaking GPU memory (basic watch)
cr0x@server:~$ watch -n 1 -- "nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv,noheader"
21540 MiB
21580 MiB
21640 MiB
21710 MiB
Significado: Una VRAM que sube lentamente sugiere fuga, crecimiento de caché o un patrón de fragmentación que nunca devuelve memoria.
Decisión: Si la memoria solo crece, reproduce con una prueba mínima y luego arregla el código (detach de tensores, evita almacenar salidas en GPU) o reinicia workers periódicamente.
Task 16: Check hugepages configuration (sometimes affects pinned memory performance)
cr0x@server:~$ grep -E 'HugePages_Total|Hugepagesize' /proc/meminfo
HugePages_Total: 0
Hugepagesize: 2048 kB
Significado: No es una métrica de VRAM, pero la memoria fija del host y el staging pueden importar para cargas con muchas transferencias.
Decisión: Si haces enormes transferencias host↔device, considera ajustar la memoria del host y el uso de pinned-memory—después de verificar que realmente lo necesitas.
Broma #2: Si tu solución para la memoria GPU es “solo agrega swap”, has inventado un calefactor espacial muy caro.
Tres microhistorias corporativas desde las trincheras GPU
Microhistoria 1: El incidente causado por una suposición equivocada (“12GB es suficiente”)
Un equipo de producto lanzó una nueva función de generación de imágenes. Nada exótico: un modelo de diffusion, un par de módulos de condicionamiento
y una resolución por defecto más alta porque marketing quería capturas nítidas. Probaron en una máquina de desarrollo con una GPU más grande y luego desplegaron en
nodos de producción que tenían tarjetas de 12GB—porque eso fue lo que compras estandarizó.
La primera semana fue bien. Luego llegó un pico de tráfico y los workers empezaron a reiniciarse. On-call vio “CUDA out of memory” en logs,
pero los dashboards mostraban VRAM promedio alrededor del 70%. La tentación fue culpar una fuga de memoria. La gente siempre culpa fugas; es emocionalmente satisfactorio.
El problema real fue la VRAM pico. Ciertas combinaciones de petición—resolución alta más un módulo de control extra más un sampler específico—golpearon un pico corto
que excedió el margen. El uso medio se veía bien porque la mayoría de peticiones eran más pequeñas. La tasa de crash se correlacionó con un rollout de feature flag,
no con el tiempo en proceso.
La solución fue aburrida: bajar la resolución por defecto, limitar módulos opcionales por petición y añadir control de admisión que rechazara combinaciones “grandes” a menos que el worker tuviera suficiente VRAM libre.
Más tarde introdujeron una cola que enrutaba peticiones pesadas a GPUs mayores. La lección del postmortem no fue “compra GPUs más grandes.”
Fue: deja de dimensionar VRAM por promedios y empieza a dimensionar por la petición peor que estás dispuesto a aceptar.
Microhistoria 2: La optimización que se volvió en contra (“cachea todo en la GPU”)
Otro equipo estaba corriendo inferencia para un modelo de lenguaje con un SLO de latencia estricto. Alguien tuvo una idea sensata: mantener más cosas en la GPU.
Precargar tokenizers, mantener caché KV caliente, fijar múltiples variantes de modelo en memoria para evitar recargas. La latencia mejoró en pruebas single-user.
Aplausos. Merge. Deploy.
Dos días después, los nodos GPU estaban inestables. No caídos consistentemente—solo lo bastante erráticos como para ser infuriantes.
Algunas peticiones eran rápidas. Otras colgaban. Algunas devolvían errores que parecían no relacionados: timeouts, OOM ocasional y un pico en la latencia de cola
que hacía que la gráfica del SLO pareciera un sismógrafo.
Habían creado fragmentación y contención en VRAM. Múltiples modelos y cachés compartían el mismo pool de memoria del dispositivo. Asignaciones de tamaños variables
iban y venían; el asignador de memoria no siempre encontraba un bloque contiguo para un buffer temporal grande. En papel había suficiente VRAM libre.
En la práctica, estaba libre en pequeños fragmentos, como una ventana hecha pedazos.
El rollback redujo el caching y movió parte del estado “caliente” a memoria host. El throughput mejoró porque el sistema dejó de thrashear.
Luego implementaron una estrategia correcta de enrutamiento de modelos: un proceso por GPU por modelo, formas de asignación estables y límites explícitos de caché.
La lección: “cachea todo” no es una optimización; es un presupuesto. Si no haces cumplir el presupuesto, la GPU lo hará por ti.
Microhistoria 3: La práctica aburrida pero correcta que salvó el día (margen + canarios)
Un equipo de plataforma corría un clúster GPU mixto: trabajos de rendering, entrenamiento ocasional e inferencia. Tenían una regla que sonaba conservadora:
ningún trabajo de producción debería planear exceder ~85% de VRAM en pico basado en perfilado medido, no en conjeturas. Los ingenieros se quejaban de que esto era derrochar.
Finanzas preguntó por qué no “usaban lo que pagaron”. El equipo mantuvo la regla de todos modos.
Entonces se lanzó una actualización de driver con un cambio sutil en el comportamiento de memoria. Algunas cargas tuvieron picos de asignación ligeramente mayores.
Nada dramático—solo lo suficiente para empujar nodos “perfectamente empaquetados” al rojo. Los equipos que corrían cerca del precipicio tuvieron una mala semana.
El equipo de plataforma no. Sus nodos canario mostraron el nuevo comportamiento de picos en pruebas controladas. Porque tenían margen,
las fallas canario no se propagaron a producción. Pausaron el despliegue, fijaron el driver para pools afectados y abrieron un ticket al proveedor
con evidencia real en lugar de sensaciones.
La práctica no fue emocionante. No hizo un demo más rápido. Salvó dinero real y evitó muchas llamadas de incidentes nocturnas.
La fiabilidad a menudo parece “desperdiciar” capacidad hasta que la comparas con el coste del downtime y compras de GPU de emergencia.
Errores comunes: síntomas → causa raíz → solución
1) Síntoma: VRAM parece llena en reposo
Causa raíz: Caché del driver/aplicación, pools de memoria o un proceso en segundo plano (navegador, compositor, telemetría, otro inquilino).
Solución: Identifica procesos en nvidia-smi. Si es caché, valida que el rendimiento esté bien. Si es un proceso inesperado, detén/limita o aísla GPUs.
2) Síntoma: “CUDA out of memory” aunque los monitores muestran VRAM libre
Causa raíz: Pico de asignación que excedió la capacidad, fragmentación o comportamiento del allocator/caché del framework.
Solución: Perfilado de picos a lo largo del tiempo. Reduce batch/secuencia/resolución. Usa formas de asignación más consistentes. Considera reiniciar trabajadores de larga vida si la fragmentación crece.
3) Síntoma: Tartamudeos en juegos a pesar de “VRAM suficiente”
Causa raíz: Presión de streaming de activos, cuello de botella de CPU, latencia de almacenamiento o churn de expulsiones de VRAM al rozar el precipicio.
Solución: Reduce la calidad de texturas un nivel, verifica la velocidad de almacenamiento, limita tareas en segundo plano y observa gráficos de frametime en vez del FPS promedio.
4) Síntoma: Inferencia LLM funciona pero inexplicablemente lenta
Causa raíz: Offload a CPU / paginación de memoria unificada / cuello de botella PCIe / presión de RAM del host.
Solución: Asegura que el modelo + caché KV quepan en VRAM. Reduce la longitud de contexto o cuantiza. Aumenta RAM host y reduce swapping.
5) Síntoma: El rendimiento retrocedió tras cambios “para ahorrar VRAM”
Causa raíz: Recomputation agresiva (checkpointing), overhead por tiling, conversiones de precisión que generan copias extra o más lanzamientos de kernel.
Solución: Mide throughput. Ahorra VRAM solo hasta que quepas con margen; luego optimiza por velocidad otra vez.
6) Síntoma: Nodo multi-GPU rinde menos aunque cada GPU tenga bastante VRAM
Causa raíz: Problemas de topología PCIe, desajustes NUMA o cuellos de botella en interconexión, no capacidad de VRAM.
Solución: Revisa nvidia-smi topo -m, ancho de enlace PCIe, afinidad de CPU. Fija procesos y coloca GPUs correctamente.
7) Síntoma: Fallos aleatorios de GPU tras ejecuciones largas
Causa raíz: Bugs de driver, sobrecalentamiento, hardware marginal o alimentación inestable—a menudo maldiagnosticado como “problemas de VRAM.”
Solución: Inspecciona dmesg por errores Xid, vigila temperaturas/potencia y prueba con un driver conocido bueno. Escala hardware si persisten errores.
Listas de verificación / plan paso a paso
Checklist de compra (8/12/16GB sin superstición)
- Lista tus 3 cargas principales (juego a 1440p + RT, Stable Diffusion a 1024px, inferencia LLM con contexto 8k, etc.). Si no puedes nombrarlas, estás comprando vibras.
- Identifica el caso “no debe fallar” (la escena más grande, la resolución más alta, el contexto más largo). Dimensiona la VRAM para eso, no para la mediana.
- Decide los compromisos aceptables: reducir calidad de texturas, bajar batch, acortar contexto, más tiling. Escríbelos.
- Presupuesto de margen: apunta al menos 10–15% libre en pico para estabilidad de producción; más si es multi-tenant o ejecuciones largas.
- Revisa ancho de banda y bus: una SKU “más grande en VRAM” con ancho de banda débil puede decepcionar cuando esperabas velocidad.
- Valida potencia/refrigeración: el throttling hace que cualquier conversación sobre VRAM sea irrelevante.
Checklist operativo (mantener incidentes de VRAM lejos de tus noches)
- Instrumenta picos de VRAM, no solo promedios. Mantén series temporales con resolución de 1s durante cargas pesadas.
- Alerta por VRAM sostenida > 90% y por errores OOM repetidos. Lo segundo es más importante que lo primero.
- Separa inquilinos: una GPU por trabajo cuando sea posible; si no, aplica cuotas y control de admisión.
- Estandariza versiones de driver y despliegues canario. Los drivers GPU son parte de tu stack de producción.
- Construye “fit tests”: un script que carga el modelo/escena y ejecuta un warmup, registrando pico de VRAM. Pruébalo en CI/CD o antes de despliegues.
- Mantén una ruta de degradado: fijado de driver, feature flags para calidad/resolución y enrutamiento de trabajos pesados a GPUs mayores.
Checklist de afinación (cuando estás cerca del precipicio)
- Reduce el pico, no el promedio: batch más pequeño, secuencia más corta, resolución menor, menos pipelines concurrentes.
- Prefiere formas de asignación consistentes: evita variabilidad salvaje por petición; la variabilidad es la mejor amiga de la fragmentación.
- Usa cuantización con criterio: ahorra VRAM, pero puede costar precisión o velocidad según kernels y hardware.
- Intercambia cómputo por memoria solo hasta que quepas: checkpointing y tiling pueden dañar throughput; mide tras cada cambio.
- Para rituales de “limpiar caché”: si tu solución es “reinicia hasta que funcione”, estás respondiendo incidentes, no haciendo ingeniería.
Preguntas frecuentes
1) ¿8GB de VRAM son suficientes en 2026?
Para muchas configuraciones de juego a 1080p y tareas de creación ligeras, sí. Para RT pesado, texturas ultra en 1440p+, diffusion en altas resoluciones
o flujos de trabajo LLM cómodos, se queda corto rápido. “Suficiente” significa “sin tartamudeos, sin OOM, con compromisos aceptables.”
2) ¿Por qué mi GPU muestra 95% de VRAM usada cuando no hay nada ejecutándose?
Algo está ejecutándose, o algo está cacheando. Revisa nvidia-smi procesos. Navegadores, compositores y servicios en segundo plano pueden asignar VRAM.
Además, los drivers pueden mantener asignaciones para rendimiento. Si el rendimiento está bien y no hay procesos no deseados, ignora la barra alarmante.
3) ¿Más VRAM aumenta el FPS?
Solo cuando estabas limitado por VRAM. Si no lo estabas, más VRAM no aumentará el FPS. Puede mejorar la fluidez al reducir streaming y tartamudeos.
Si quieres más FPS, normalmente necesitas más cómputo o ancho de banda.
4) ¿Cuál es la diferencia entre capacidad VRAM y ancho de banda de memoria?
La capacidad es cuánto puedes almacenar en la GPU. El ancho de banda es qué tan rápido la GPU puede leer/escribir esa memoria.
Muchas cargas están limitadas por ancho de banda, es decir, esperan transferencias de memoria, no se quedan sin espacio.
5) ¿Por qué obtengo errores out-of-memory incluso cuando las cuentas dicen que el modelo debería caber?
Porque el pico incluye más que pesos: buffers temporales, workspace de atención, crecimiento de caché KV con contexto, sobrecarga del runtime
y fragmentación. Además, los frameworks pueden mantener pools que reducen los bloques contiguos “disponibles”.
6) ¿12GB es un punto medio extraño?
A menudo es la tier “menos compromiso” para gaming 1440p y cargas AI moderadas. Pero no es mágico.
Si tu carga necesita 14GB en pico, 12GB no es “casi suficiente.” Es “día garantizado malo.”
7) ¿Debería comprar 16GB de VRAM para Stable Diffusion?
Si quieres resoluciones mayores, múltiples módulos de condicionamiento y menos trucos de tiling, 16GB es un nivel práctico de comodidad.
Si te conformas con tamaños menores y pipelines optimizados, 12GB puede estar bien. 8GB puede funcionar, pero pasarás más tiempo negociando ajustes.
8) Para LLMs locales, ¿qué importa más: VRAM o velocidad de GPU?
Primero la VRAM, porque determina qué puedes cargar y cuánto contexto puedes mantener. Luego la velocidad/anchov de banda de la GPU determina tokens/seg.
Si estás forzado a offload a CPU, tu “velocidad GPU” pasa a ser secundaria.
9) ¿Puedo confiar en memoria unificada o offload a CPU en lugar de comprar más VRAM?
Puedes, pero estás intercambiando rendimiento predecible por “funciona”. Es aceptable para experimentación y algunas cargas batch.
Para producción sensible a latencia o uso interactivo, el offload suele convertirse en cuello de botella PCIe y RAM del sistema.
10) ¿Qué margen debo dejar en VRAM para servicios de producción?
Si quieres estabilidad: no planifiques correr al 99%. Apunta a algo como 10–15% libre en pico medido, más para sistemas multi-tenant
o cargas con formas altamente variables. El número exacto importa menos que la disciplina de medir picos y aplicar presupuestos.
Pasos prácticos siguientes
Deja de discutir sobre la VRAM como si fuera un horóscopo. Trátala como cualquier otro recurso de producción: mide la demanda pico, identifica el cuello de botella real
y compra (o ajusta) para la carga que realmente ejecutas.
- Ejecuta el guion rápido de diagnóstico en tu sistema actual: confirma si estás limitado por capacidad, ancho de banda, cómputo o transferencias.
- Registra picos de VRAM durante una semana en cargas reales. Los picos deciden los incidentes.
- Haz un cambio a la vez: reduce batch/resolución/contexto hasta tener margen, y luego optimiza por rendimiento.
- Si compras: elige tamaño de VRAM para evitar el precipicio en tu peor caso, y luego elige la clase de GPU para la velocidad que necesitas.
- Si operas una flota: aplica presupuestos de VRAM, despliegues canario de drivers y separa inquilinos. La fiabilidad ama reglas aburridas.
8/12/16GB no es una cuestión moral. Es un plan de capacidad. Cuando importa, importa de golpe. Cuando no, gasta tu dinero en otra cosa.