VRAM Mythes : Quand 8/12/16 Go comptent et quand ce n’est qu’un chiffre

Ce qu’est réellement la VRAM (et ce qu’elle n’est pas)

La VRAM est la mémoire locale du GPU. Elle contient les éléments que le GPU doit accéder rapidement : textures, buffers de trame, géométrie, structures d’accélération pour le ray tracing,
buffers de calcul, poids de modèles, cache KV pour transformeurs, et tout l’espace de travail transitoire que les kernels demandent.
« Locale » est le mot clé. Par rapport à la RAM système, la VRAM offre une bande passante bien supérieure et est accédée via un sous-système mémoire très différent.

Cette dernière phrase est l’endroit où la plupart des conseils sombrent. La capacité de VRAM n’est pas un bouton universel de performance.
Si votre charge tient confortablement, de la VRAM supplémentaire peut rester inactive—sauf si le pilote l’utilise pour du caching, ce qui peut paraître « occupé »
sans être un problème. Si la charge ne tient pas, l’expérience peut passer de « correcte » à « inutilisable » de façon abrupte.

Allocation, résidence, et pourquoi le chiffre « VRAM utilisée » vous trompe

Les outils affichent des choses différentes :
la mémoire « allouée » est ce que les applications ont demandé.
la mémoire « résidente » est ce qui est effectivement présent en VRAM à cet instant.
la mémoire « engagée » peut inclure de la mémoire soutenue par la RAM système ou de la mémoire paginable susceptible de migrer.
Les pilotes et runtimes gardent aussi des pools et des caches. Certains frameworks (bonjour, apprentissage profond) conservent volontairement la mémoire après un pas
pour éviter de payer de nouveaux coûts d’allocation.

Sous Windows, WDDM et la « mémoire GPU partagée » ajoutent un niveau de complexité : le système peut paginer les allocations GPU, et vous pouvez voir apparemment de la VRAM libre
pendant que le pilote jongle avec la résidence en coulisses. Sous Linux en mode datacenter, vous êtes généralement plus proche du métal : si la VRAM est épuisée,
vous obtenez une erreur out-of-memory ou une défaillance dure de cette allocation. Net, brutal, honnête.

Blague n°1 : la VRAM, c’est comme les salles de réunion au bureau—le calendrier dit qu’elles sont libres, mais il y a toujours quelqu’un à l’intérieur en train de manger votre déjeuner.

Faits intéressants et courte histoire (les parties qu’on oublie)

• SGRAM et les premiers « VRAM » : Dans les années 1990, les cartes graphiques utilisaient des mémoires spécialisées (VRAM/SGRAM) optimisées pour l’accès double-porté ou adapté au graphisme.
• AGP a existé parce que la VRAM était rare : L’ère AGP a poussé l’idée d’utiliser la mémoire système pour les textures ; ça « fonctionnait » mais nuisait souvent à la latence et à la cohérence.
• La mémoire unifiée n’est pas nouvelle : Les consoles utilisent des architectures à mémoire partagée depuis des années ; les GPU PC l’ont récemment popularisée pour le calcul via la mémoire gérée/unifiée.
• GDDR5 a changé la courbe de coût : Avec l’amélioration de la bande passante GDDR, les cartes ont pu exécuter des shaders plus lourds sans nécessiter immédiatement de grandes capacités—jusqu’à l’avènement des textures haute résolution et de l’IA.
• HBM n’était pas d’abord une affaire de capacité : High Bandwidth Memory visait la bande passante et l’efficacité énergétique ; les augmentations de capacité sont venues plus tard et à prix premium.
• RTX a rendu les « pics de VRAM » normaux : Le ray tracing ajoute des structures d’accélération et des buffers de débruitage. Certains jeux ont trouvé de nouvelles façons de dévorer 8 Go du jour au lendemain.
• La compression de textures fait un travail invisible : Les formats comme BCn/ASTC réduisent massivement l’empreinte VRAM ; quand les jeux livrent des assets haute résolution sans bonne compression, la VRAM en paie le prix.
• L’IA a fait de la VRAM le produit : Pour les LLMs et la diffusion, la capacité VRAM peut décider si le modèle s’exécute du tout—la performance vient ensuite.
• La sursouscription mémoire n’est pas gratuite : Le « paging » de la mémoire GPU vers la RAM système peut maintenir une charge en vie mais ruiner latence et débit d’un ordre de grandeur.

Les mythes sur la VRAM qui persistent

Mythe 1 : « Si l’utilisation de la VRAM est élevée, c’est forcément le goulot »

Une forte utilisation de VRAM signifie souvent « le système met en cache de façon agressive », pas « vous êtes à l’étroit ».
Les jeux et pilotes rempliront volontiers la VRAM avec textures et buffers susceptibles d’être réutilisés. C’est positif ; ça réduit les à-coups de streaming.
Un vrai goulot de VRAM se manifeste généralement par des saccades, du pop-in de textures, des chutes soudaines de FPS, ou des erreurs OOM nettes—pas seulement par un gros chiffre sur un moniteur.

Mythe 2 : « Plus de VRAM signifie toujours plus de FPS »

Le FPS est généralement contraint par le débit de calcul (shaders/coeurs RT), le coût CPU des draw calls, ou la bande passante mémoire—pas par la capacité.
Quand la capacité compte, elle compte beaucoup. Quand elle ne compte pas, elle est essentiellement décorative.

Mythe 3 : « 12 Go, c’est automatiquement ‘à l’épreuve du futur’ »

« À l’épreuve du futur » est la façon marketing de dire « on espère que vous ne remarquerez pas le prochain goulot ».
Vous pouvez acheter 16 Go de VRAM et heurter quand même un mur parce que le GPU manque de bande passante, de cache, ou de capacité de calcul pour les réglages désirés.
Ou parce que la charge demande 20 Go et refuse de négocier.

Mythe 4 : « VRAM = taille du modèle, donc achetez simplement plus de VRAM »

Les poids du modèle ne sont que l’acte d’ouverture. L’inférence utilise activations, cache KV, buffers de travail, et parfois plusieurs copies
pour conversion de précision ou compilation du graphe. L’entraînement est pire.
Aussi : la fragmentation peut vous tuer même si les calculs disent que ça devrait rentrer.

Mythe 5 : « Si ça rentre, ça sera rapide »

Tenir dans la VRAM est nécessaire, pas suffisant. La bande passante et les patterns d’accès mémoire dominent beaucoup de charges réelles.
Un GPU avec moins de VRAM mais une bien meilleure bande passante peut battre un GPU à plus grande VRAM sur certaines tâches, surtout si l’ensemble de travail tient dans les deux cas.

Quand 8/12/16 Go comptent vraiment (par type de charge)

Jeux en 1080p, 1440p, 4K : la vérité inconfortable

En 1080p, 8 Go suffisent souvent pour les titres grand public si vous n’imposez pas des packs de textures ultra ou du RT intensif.
Le facteur limitant est fréquemment le cœur GPU ou le CPU, pas la VRAM. Vous verrez la VRAM « utilisée » parce que le cache remplit ce qui est disponible.
Ne paniquez pas. Cherchez des saccades et des pics de frametime.

En 1440p, 8 Go commence à devenir serré dans les jeux modernes lourds en assets si vous voulez des textures ultra et du RT.
12 Go offre de la marge pour textures, buffers RT, et un streaming moins agressif. La différence concerne davantage la fluidité que le FPS moyen.

En 4K, 12 Go peut suffire pour beaucoup de jeux avec des réglages ajustés, mais 16 Go vous évitent plus de compromis :
textures haute résolution, moins de streaming, et moins de moments « pourquoi le sol ressemble à de la bouillie ».
Si votre objectif est « tout au maximum, RT inclus », 16 Go est moins un luxe et plus un moyen d’éviter une douleur prévisible.

Création de contenu : la VRAM est soit secondaire soit cruciale

Le montage vidéo se soucie souvent plus du support codec, du CPU et du débit de stockage—jusqu’à ce que vous accumuliez des effets GPU, des timelines haute résolution,
et des débruiteurs IA. Là, la VRAM peut devenir un plafond dur. Le mode d’échec habituel : l’aperçu tombe en diaporama, les exports plantent,
ou l’application bascule silencieusement sur le CPU.

Le rendu 3D et le CAO peuvent faire monter l’usage VRAM avec la complexité de la scène. Si la scène complète ne tient pas, certains moteurs font du rendu hors-core
(lent), d’autres refusent (crash), et certains « aident » en réduisant la qualité sans vous prévenir.
Si vous travaillez avec des scènes lourdes : 16 Go n’est pas un signe ostentatoire ; c’est un outil.

Stable Diffusion : le pays du “presque ça rentre”

Les pipelines de diffusion sont sensibles à la VRAM : poids du modèle + attention + latents intermédiaires + upscalers + piles ControlNet.
8 Go peut fonctionner pour des résolutions plus petites et des pipelines optimisés. 12 Go rend les flux de travail « normaux » moins bricolés.
16 Go vous offre de la marge pour de plus hautes résolutions, plus de conditionnements, et moins de compromis comme le tuilage agressif.

Mais l’arête tranchante est la fragmentation et le pic mémoire durant des étapes spécifiques (comme les couches d’attention ou le décodage VAE).
Vous pouvez tourner pendant 30 secondes puis mourir. Cela ne veut pas dire que votre « usage moyen » était faible ; cela veut dire que votre pic était létal.

Inférence LLM : la VRAM est le ticket d’entrée

Pour les LLM, la capacité VRAM détermine quelles tailles de modèles et quelles quantifications vous pouvez exécuter avec un contexte décent.
Si les poids du modèle plus le cache KV ne tiennent pas, vous basculez vers l’offload CPU ou des astuces de memory-mapping.
Cela peut fonctionner, mais la performance devient une histoire de stockage et de PCIe, pas une histoire GPU.

Règle approximative : 8 Go = « petits modèles ou quantification lourde », 12 Go = « petit à moyen confortablement », 16 Go = « inférence locale sérieuse avec contexte raisonnable »,
en supposant que vous ne poursuivez pas des comptes de paramètres massifs. Les seuils exacts évoluent avec les outils, mais la physique reste : les octets doivent vivre quelque part.

Entraînement LLM et fine-tuning : la VRAM disparaît rapidement

L’entraînement consomme bien plus de mémoire que l’inférence : gradients, états de l’optimiseur, activations.
Des techniques comme le gradient checkpointing, ZeRO, LoRA/QLoRA aident, mais il faut quand même de la marge.
Beaucoup d’articles « ça tient sur 16 Go » supposent discrètement des petites tailles de batch, des séquences courtes, et des choix d’optimiseur conservateurs.

Calcul professionnel : quand 8/12/16 Go n’est pas la question

Dans des flottes GPU d’entreprise, la conversation commence souvent à 24 Go et augmente. Pas parce que les ingénieurs aiment les gros chiffres,
mais parce que le temps, c’est de l’argent et que les réessais OOM coûtent cher. Un cluster qui OOM à 2h du matin se moque du fait que l’usage moyen de VRAM soit « seulement » 60%.
Il se soucie qu’un job ait atteint un pic.

Capacité vs bande passante vs calcul : choisir le vrai goulot

Capacité : la falaise

La capacité VRAM se comporte comme une falaise. Si vous êtes en dessous, tout va bien. Si vous tombez, la charge plante (OOM),
thrash (paging/sursouscription), ou se dégrade (assets de moindre qualité, batch plus petit, plus de tuilage).
C’est pourquoi les gens se souviennent si vivement des « mises à niveau VRAM » : l’amélioration est souvent binaire.

Bande passante : la compression lente

La bande passante est le débit auquel le GPU peut déplacer des données entre la VRAM et les unités de calcul.
Beaucoup de kernels graphiques et ML sont limités par la bande passante mémoire.
Dans ces cas, doubler la capacité VRAM ne change rien ; il faut augmenter la bande passante.
La bande passante est aussi là où la largeur du bus et la vitesse mémoire importent plus que le chiffre Go affiché sur la boîte.

Calcul : quand ce sont les cœurs qui limitent

Si l’utilisation GPU est saturée et que le débit mémoire n’est pas saturé, vous êtes limité par le calcul.
Dans les jeux, cela peut signifier la complexité des shaders, les rayons RT, ou simplement une scène lourde.
En ML, cela peut signifier que vous exécutez de grands matmuls et que le GPU est enfin occupé.

PCIe et RAM système : le vilain caché du « ça marche mais c’est lent »

Quand les charges débordent vers la RAM système ou dépendent de transferts constants, le PCIe devient le goulot.
Le PCIe est rapide comparé au réseau et aux disques, mais lent comparé à la bande passante sur la carte.
C’est la raison discrète pour laquelle certaines configurations « ça marche techniquement » donnent l’impression d’être une punition.

« L’espoir n’est pas une stratégie. » — Gen. Gordon R. Sullivan

Ce n’est pas une citation GPU, mais c’est le conseil le plus vrai pour la planification VRAM en exploitation : mesurer, budgéter, et laisser de la marge.

Mode opératoire de diagnostic rapide : trouver le goulot vite

Premier point : décidez si vous échouez sur la capacité ou sur la performance

• Si vous voyez des erreurs OOM, des resets du pilote, ou l’application qui refuse de charger un modèle/une scène : traitez d’abord comme problème de capacité/fragmentation.
• Si vous voyez un faible FPS / faible débit mais pas d’erreurs : traitez d’abord comme bande passante / calcul / CPU / IO.
• Si vous voyez des saccades : suspectez le streaming d’assets, le paging, l’ordonnancement CPU, ou la pression VRAM causant du churn d’éviction.

Deuxième point : confirmez ce que signifie réellement « VRAM utilisée » sur votre plateforme

• Linux + NVIDIA datacenter mode : nvidia-smi est assez direct ; la mémoire utilisée est typiquement les allocations sur le dispositif.
• Windows WDDM : « Dédiée » vs « Partagée » et la résidence peuvent induire en erreur ; une forte « utilisation » peut être du cache, et le « libre » peut être des engagements non-résidents.
• Pools de frameworks : PyTorch et d’autres peuvent garder la mémoire même après que les tenseurs sont libérés ; utilisez les statistiques spécifiques au framework.

Troisième point : vérifiez les trois limiteurs classiques

1. Marge de capacité : À quel point êtes-vous près de la falaise ? Si vous êtes à ~5–10% au pic, attendez-vous à de l’instabilité et à la douleur de la fragmentation.
2. Saturation de la bande passante : Maximisez-vous le débit mémoire ? Alors plus de VRAM ne vous aidera pas ; il vous faut un GPU/mémoire plus rapide.
3. Saturation du calcul : Si l’utilisation SM est élevée et la mémoire non saturée, vous êtes limité par le calcul ; encore une fois, plus de VRAM n’aidera pas.

Quatrième point : recherchez les basculements silencieux

Les applications aiment « aider » en basculant vers le CPU, en désactivant des fonctionnalités, ou en utilisant des modes hors-core.
Votre travail est de le détecter tôt, pas après que le rapport mensuel soit en retard.

Tâches pratiques : commandes, sorties, et décisions

Voici des tâches réelles que vous pouvez exécuter aujourd’hui sur un hôte Linux avec un GPU NVIDIA. Chaque tâche inclut (1) commande, (2) sortie exemple,
(3) ce que cela signifie, (4) quelle décision prendre.

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)

Signification : Confirme quel GPU le nœud possède réellement. Ça semble trivial ; ça ne l’est pas. Les images cloud et les étiquettes bare-metal mentent.

Décision : Si le modèle de GPU n’est pas celui que vous pensez, arrêtez-vous. Corrigez l’inventaire/le placement avant d’ajuster quoi que ce soit.

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 |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Signification : La mémoire est presque pleine et un seul processus en possède la majeure partie. C’est une question de capacité ou de dimensionnement, pas « activez DLSS ».

Décision : Si vous êtes à quelques pourcents de la VRAM, attendez-vous à un OOM au pic ou à des douleurs de fragmentation. Réduisez batch/séquence/résolution ou migrez vers un GPU plus gros.

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 %

Signification : Vous voyez les moments de pression au pic. La dernière ligne est « une allocation loin d’un OOM ».

Décision : Ajustez pour le pic. Si le pic dépasse ~90–95%, planifiez des changements ; ne faites pas semblant que les moyennes comptent.

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

Signification : Pas d’erreurs ECC ; l’instabilité est probablement logicielle/config/workload.

Décision : Si vous voyez des erreurs double-bit qui s’incrémentent, cessez de blâmer la taille VRAM et planifiez une voie 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   |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

Signification : Montre le pilote chargé et la version CUDA supportée. Les wheels des frameworks peuvent ne pas correspondre à ce que vous avez déployé.

Décision : Si un changement récent de pilote coïncide avec de nouveaux pics ou OOM VRAM, faites un bisection des pilotes avant de réécrire du code.

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

Signification : Si le GPU est limité par la puissance ou coincé à des fréquences basses, vous pouvez voir un faible débit et supposer « besoin de plus de VRAM ».

Décision : Corrigez le refroidissement/la politique de puissance d’abord. Un GPU 16 Go bridée reste un GPU lent.

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

Signification : La carte fonctionne en x8 au lieu de x16. Cela peut nuire aux charges qui streament des données, font de l’offload CPU, ou déplacent des tenseurs.

Décision : Vérifiez le placement dans les slots, les réglages BIOS, la bifurcation, et les risers. N’achetez pas plus de VRAM pour compenser un bus en demi-vitesse.

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

Signification : Confirme l’utilisateur/processus propriétaire sur un hôte partagé.

Décision : Si vous attendiez un GPU inactif, vous avez un problème de planification ou de politique de tenancy, pas de dimensionnement 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

Signification : La RAM système est épuisée et le swap est fortement utilisé. Si vous utilisez la mémoire unifiée ou l’offload CPU, vous êtes en territoire ralenti.

Décision : Corrigez la pression RAM de l’hôte. Les mises à niveau VRAM ne sauveront pas un système qui se pagine lui-même.

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

Signification : Forte utilisation disque et iowait suggèrent un goulot sur le stockage, courant avec l’offload CPU ou le chargement répété de modèles massifs.

Décision : Cachez les modèles localement, évitez les chargements répétés, épinglez les datasets, ou passez à du NVMe plus rapide. Plus de VRAM n’aide que si cela élimine l’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

Signification : Confirme si vous êtes lié par le GPU (SM élevé) et si le contrôleur mémoire (mem) est sous stress.

Décision : Si SM est bas mais la mémoire est élevée, vous pouvez être limité par la bande passante ou souffrir de mauvais patterns d’accès ; envisagez des modifications de kernel/modèle, pas de la capacité VRAM.

Task 12: Detect container cgroup memory limits that cause GPU workloads to behave oddly

cr0x@server:~$ cat /sys/fs/cgroup/memory.max
34359738368

Signification : Le conteneur est limité à 32GiB de RAM hôte. Si votre workload GPU utilise l’offload CPU/mémoire unifiée, il peut échouer malgré une « VRAM libre ».

Décision : Augmentez la limite mémoire du conteneur ou désactivez l’offload. La taille VRAM ne résoudra pas un conteneur privé de RAM système.

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

Signification : Les erreurs Xid indiquent des fautes GPU. Elles peuvent ressembler à des « OOM aléatoires » ou à une « corruption VRAM » côté application.

Décision : Traitez comme incident de fiabilité : capturez le repro, la version du pilote, le firmware, les thermiques ; envisagez d’aligner le pilote ou de remplacer le matériel.

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

Signification : Montre les cœurs CPU et le nœud NUMA proche du GPU. Une mauvaise affinité peut augmenter la latence pour les transferts et les buffers de staging.

Décision : Épinglez les threads CPU et les data loaders au nœud NUMA local ; si la topologie est incorrecte, corrigez BIOS/placement des 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

Signification : Une VRAM qui augmente lentement suggère une fuite, une croissance de cache, ou un schéma de fragmentation qui ne rend jamais la mémoire.

Décision : Si la mémoire ne fait que croître, reproduisez avec un test minimal, puis corrigez le code (détachez les tenseurs, évitez de stocker des sorties GPU) ou redémarrez périodiquement les workers.

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

Signification : Pas une métrique VRAM, mais le pinned memory côté hôte et le staging peuvent compter pour les charges intensives en transferts.

Décision : Si vous faites d’énormes transferts hôte↔dispositif, envisagez d’ajuster les réglages mémoire hôte et l’utilisation de la mémoire épinglée—après avoir vérifié que vous en avez réellement besoin.

Blague n°2 : Si votre solution pour la mémoire GPU est « ajoutez simplement du swap », vous avez inventé un très coûteux radiateur d’appoint.

Trois mini-récits d’entreprise depuis les tranchées GPU

Mini-récit 1 : L’incident causé par une mauvaise hypothèse (« 12 Go suffisent »)

Une équipe produit a déployé une nouvelle fonctionnalité de génération d’images. Rien d’exotique : un modèle de diffusion, quelques modules de conditionnement,
et une résolution par défaut plus élevée parce que le marketing aime les captures nettes. Ils ont testé sur une machine dev avec un GPU plus grand, puis ont envoyé en production
sur des nœuds équipés de cartes 12 Go—parce que l’achat s’était standardisé là-dessus.

La première semaine s’est bien passée. Puis un pic de trafic est arrivé, et les workers ont commencé à redémarrer. L’astreinte a vu « CUDA out of memory » dans les logs,
mais les tableaux de bord montraient une VRAM moyenne autour de 70%. La tentation était d’accuser une fuite mémoire. Les gens accusent toujours les fuites ; c’est émotionnellement satisfaisant.

Le vrai problème était le pic de VRAM. Certaines combinaisons de requêtes—haute résolution plus un module de contrôle en plus plus un sampler spécifique—généraient un pic court
qui dépassait la marge. L’usage moyen semblait correct parce que la plupart des requêtes étaient plus petites. Le taux de crash corrélait avec un déploiement de feature flag,
pas avec le temps en service.

La correction fut ennuyeuse : diminuer la résolution par défaut, plafonner les modules optionnels par requête, et ajouter un contrôle d’admission qui refusait les combos « lourds »
sauf si le worker avait assez de VRAM libre. Plus tard, ils ont introduit une file qui routait les requêtes lourdes vers des GPUs plus gros. La leçon du postmortem n’était pas « achetez des GPU plus gros ».
C’était : arrêtez de dimensionner la VRAM à partir des moyennes et commencez à dimensionner à partir de la pire requête acceptable.

Mini-récit 2 : L’optimisation qui s’est retournée contre eux (« tout mettre en cache sur le GPU »)

Une autre équipe faisait de l’inférence pour un modèle de langage avec un SLO latence serré. Quelqu’un a eu une idée sensée : garder plus d’éléments sur le GPU.
Précharger des tokenizers, garder le cache KV chaud, épingler plusieurs variantes de modèles en mémoire pour éviter les rechargements. La latence s’est améliorée en test mono-utilisateur.
Applaudissements. Merge. Déploiement.

Deux jours plus tard, les nœuds GPU étaient instables. Pas complètement hors-service—juste assez aléatoires pour être exaspérants.
Certaines requêtes étaient rapides. D’autres restaient bloquées. D’autres renvoyaient des erreurs apparemment sans rapport : timeouts, OOM occasionnels, et un pic de latence tail
qui faisait ressembler le graphe SLO à un sismographe.

Ils avaient créé de la fragmentation VRAM et de la contention. Plusieurs modèles et caches partageaient le même pool mémoire du dispositif. Des allocations de tailles variées
apparaissaient et disparaissaient ; l’allocateur mémoire ne trouvait pas toujours un bloc contigu pour un gros buffer temporaire. Sur le papier, il y avait assez de VRAM libre.
En pratique, elle était libre en petits éclats, comme une vitre brisée.

Le rollback a réduit le caching et déplacé certains états « chauds » vers la mémoire hôte. Le débit s’est amélioré parce que le système a cessé de thrash.
Ensuite, ils ont implémenté une vraie stratégie de routage de modèles : un processus par GPU par modèle, formes d’allocation stables, et limites explicites de cache.
La leçon : « tout mettre en cache » n’est pas une optimisation ; c’est un budget. Si vous n’appliquez pas le budget, le GPU l’applique pour vous.

Mini-récit 3 : La pratique ennuyeuse mais correcte qui a sauvé la mise (marge + canaris)

Une équipe plateforme gérait un cluster GPU mixte : jobs de rendu, entraînements occasionnels, et inférence. Ils avaient une règle qui semblait conservatrice :
aucun job de production ne devait prévoir de dépasser ~85% de la VRAM au pic basé sur un profil mesuré, pas sur des suppositions. Les ingénieurs se plaignaient que c’était du gaspillage.
Les finances demandaient pourquoi ils n’« utilisaient pas ce pour quoi ils avaient payé ». L’équipe a gardé la règle quand même.

Puis un update pilote est arrivé avec un changement subtil dans le comportement mémoire. Certaines charges avaient des allocations de pic légèrement plus élevées.
Rien de dramatique—juste assez pour pousser des nœuds « parfaitement remplis » dans le rouge. Les équipes qui couraient près de la falaise ont eu une mauvaise semaine.

L’équipe plateforme non. Leurs nœuds canaris ont montré le nouveau comportement de pic dans des tests contrôlés. Parce qu’ils avaient de la marge,
les échecs canaris n’ont pas basculé en production. Ils ont stoppé le rollout, épinglé le pilote pour les pools affectés, et ouvert un ticket fournisseur
avec des preuves réelles au lieu d’intuitions.

La pratique n’était pas excitante. Elle n’a pas rendu une démo plus rapide. Elle a fait économiser de l’argent réel et évité beaucoup d’appels d’incident nocturnes.
La fiabilité ressemble souvent à du « gaspillage » jusqu’à ce que vous la compariez au coût des indisponibilités et des achats GPU d’urgence.

Erreurs courantes : symptômes → cause racine → correction

1) Symptom: VRAM looks full at idle

Cause racine : Caching du pilote/application, pools mémoire, ou un processus d’arrière-plan (navigateur, compositeur, télémétrie, un autre locataire).

Correction : Identifiez les processus dans nvidia-smi. Si c’est du caching, validez que les performances sont correctes. Si c’est un processus inattendu, arrêtez/limitez-le ou isolez les GPUs.

2) Symptom: “CUDA out of memory” even though monitors show free VRAM

Cause racine : Allocation pic qui dépasse la capacité, fragmentation, ou comportement d’allocateur/ caching d’un framework.

Correction : Profilez les pics dans le temps. Réduisez batch/séquence/résolution. Utilisez des formes d’allocation plus constantes. Envisagez de redémarrer les workers long-lived si la fragmentation augmente.

3) Symptom: Stutters in games despite “enough VRAM”

Cause racine : Pression de streaming d’assets, goulot CPU, latence stockage, ou churn d’éviction VRAM quand on frôle la falaise.

Correction : Baissez la qualité des textures d’un cran, vérifiez la vitesse du stockage, limitez les tâches en arrière-plan, et surveillez les graphiques de frametime plutôt que le FPS moyen.

4) Symptom: LLM inference works but is inexplicably slow

Cause racine : Offload CPU / mémoire unifiée paging / goulot PCIe / pression RAM hôte.

Correction : Assurez-vous que le modèle + cache KV tiennent en VRAM. Réduisez la longueur de contexte ou quantifiez. Augmentez la RAM hôte et réduisez le swap.

5) Symptom: Performance regressed after “VRAM-saving” changes

Cause racine : Recalculs agressifs (checkpointing), overhead du tuilage, conversions de basse précision provoquant des copies supplémentaires, ou augmentation des lancements de kernels.

Correction : Mesurez le débit. Économisez la VRAM uniquement jusqu’à ce que vous rentriez avec de la marge ; ensuite optimisez pour la vitesse.

6) Symptom: Multi-GPU node underperforms even though each GPU has plenty of VRAM

Cause racine : Problèmes de topologie PCIe, mismatch NUMA, ou goulots d’interconnexion, pas la capacité VRAM.

Correction : Vérifiez nvidia-smi topo -m, la largeur du lien PCIe, l’affinité CPU. Épinglez les processus et placez correctement les GPUs.

7) Symptom: Random GPU faults after long runs

Cause racine : Bugs de pilote, surchauffe, matériel marginal, ou alimentation instable—souvent mal diagnostiqués comme « problèmes VRAM ».

Correction : Inspectez dmesg pour les erreurs Xid, surveillez températures/puissance, et testez avec un pilote connu stable. Escaladez le hardware si les erreurs persistent.

Listes de contrôle / plan pas-à-pas

Checklist d’achat (8/12/16 Go sans superstition)

1. Listez vos 3 charges principales (jeu en 1440p + RT, Stable Diffusion en 1024px, inférence LLM avec contexte 8k, etc.). Si vous ne pouvez pas les nommer, vous achetez des vibes.
2. Identifiez le cas « must not fail » (la plus grande scène, la résolution la plus élevée, le contexte le plus long). Dimensionnez la VRAM pour cela, pas pour la médiane.
3. Décidez des compromis acceptables : réduire la qualité des textures, diminuer la taille de batch, raccourcir le contexte, plus de tuilage. Écrivez-les.
4. Marge budgétaire : visez au moins 10–15% de libre au pic pour une stabilité proche de la production ; plus si multi-tenant ou longue durée.
5. Vérifiez bande passante et bus : un SKU « VRAM plus grande » avec faible bande passante peut décevoir si vous attendiez de la vitesse.
6. Validez alimentation/refroidissement : le throttling rend toute discussion VRAM inutile.

Checklist opérationnelle (éviter les incidents VRAM nocturnes)

1. Instrumentez les pics VRAM, pas seulement les moyennes. Conservez des séries temporelles à 1s de résolution pendant les charges lourdes.
2. Alertez sur VRAM soutenue > 90% et sur les erreurs OOM répétées. Le second est plus important que le premier.
3. Séparez les locataires : un GPU par job quand possible ; sinon, appliquez quotas et contrôle d’admission.
4. Standardisez les versions de pilotes et faites des rollouts canaris. Les pilotes GPU font partie de votre stack production.
5. Construisez des « fit tests » : un petit script qui charge le modèle/la scène et exécute un warmup, enregistrant le pic VRAM. Exécutez-le en CI/CD ou avant les déploiements.
6. Gardez une voie de downgrade : épinglage de pilote, feature flags pour qualité/résolution, et routage des jobs lourds vers des GPUs plus gros.

Checklist de tuning (quand vous êtes proche de la falaise)

1. Réduisez le pic, pas la moyenne : batch plus petit, séquence plus courte, résolution plus faible, moins de pipelines concurrents.
2. Privilégiez des formes d’allocation constantes : évitez la variabilité extrême par requête ; la variabilité est la meilleure amie de la fragmentation.
3. Utilisez la quantification avec mesure : elle économise la VRAM, mais peut coûter en précision ou en vitesse selon les kernels et le hardware.
4. Échangez calcul contre mémoire uniquement jusqu’à ce que vous ayez de la marge : checkpointing et tuilage peuvent nuire au débit ; mesurez après chaque changement.
5. Arrêtez les rituels « vider le cache » : si votre « correctif » est « redémarrer jusqu’à ce que ça marche », vous faites de la réponse à incident, pas de l’ingénierie.

FAQ

1) Est-ce que 8 Go de VRAM suffisent en 2026 ?

Pour beaucoup de configurations de jeu en 1080p et des tâches de création légères, oui. Pour du RT lourd, des textures ultra en 1440p+, diffusion à haute résolution,
ou des workflows LLM confortables, ça devient vite juste. « Suffire » signifie « pas de saccades, pas d’OOM, compromis acceptables ».

2) Pourquoi ma carte affiche 95% de VRAM utilisée alors que rien ne tourne ?

Quelque chose tourne, ou quelque chose est en cache. Vérifiez nvidia-smi processes. Navigateurs, compositeurs, et services en arrière-plan peuvent allouer de la VRAM.
De plus, les pilotes peuvent garder des allocations pour la performance. Si les performances sont bonnes et qu’il n’y a pas de processus indésirable, ignorez la barre effrayante.

3) Plus de VRAM augmente-t-il le FPS ?

Seulement si vous étiez limité par la VRAM. Sinon, plus de VRAM n’augmentera pas le FPS. Elle peut améliorer la fluidité en réduisant le streaming et les saccades.
Si vous voulez plus de FPS, il vous faut généralement plus de calcul ou de bande passante.

4) Quelle est la différence entre capacité VRAM et bande passante mémoire ?

La capacité est la quantité que vous pouvez stocker sur le GPU. La bande passante est la vitesse à laquelle le GPU peut lire/écrire cette mémoire.
Beaucoup de charges sont limitées par la bande passante, c’est-à-dire qu’elles attendent des transferts mémoire, pas qu’elles manquent d’espace.

5) Pourquoi j’obtiens des erreurs out-of-memory alors que les calculs disent que le modèle devrait tenir ?

Parce que le pic inclut plus que les poids : buffers temporaires, workspace d’attention, croissance du cache KV avec le contexte, overhead runtime,
et fragmentation. De plus, les frameworks peuvent garder des pools qui réduisent les blocs contigus « disponibles ».

6) 12 Go, c’est un compromis étrange ?

C’est souvent le palier « moins de compromis » pour le jeu en 1440p et des charges IA modérées. Mais ce n’est pas magique.
Si votre charge demande 14 Go au pic, 12 Go n’est pas « presque suffisant ». C’est « journée garantie difficile ».

7) Dois-je acheter 16 Go VRAM pour Stable Diffusion ?

Si vous voulez des résolutions plus élevées, plusieurs modules de conditionnement, et moins de tuilage, 16 Go est un niveau pratique de confort.
Si vous êtes satisfait de tailles plus petites et de pipelines optimisés, 12 Go peut convenir. 8 Go fonctionne, mais vous passerez plus de temps à négocier les réglages.

8) Pour les LLM locaux, qu’est-ce qui compte le plus : VRAM ou vitesse GPU ?

La VRAM d’abord, parce qu’elle détermine ce que vous pouvez charger et combien de contexte vous pouvez garder. Ensuite, la vitesse/bande passante GPU détermine les tokens/sec.
Si vous êtes forcé à l’offload CPU, la « vitesse GPU » devient secondaire.

9) Puis-je compter sur la mémoire unifiée ou l’offload CPU au lieu d’acheter plus de VRAM ?

Vous pouvez, mais vous échangez une performance prévisible contre « ça tourne ». C’est acceptable pour l’expérimentation et certaines charges batch.
Pour la production sensible à la latence ou l’usage interactif, l’offload se transforme souvent en goulot PCIe et RAM système.

10) Quelle marge dois-je laisser en VRAM pour les services en production ?

Pour la stabilité : ne planifiez pas d’exécuter à 99%. Visez quelque chose comme 10–15% de libre au pic mesuré, davantage pour les systèmes multi-tenant
ou les charges avec des formes très variables. Le nombre exact importe moins que la discipline de mesurer les pics et d’appliquer des budgets.

Étapes pratiques suivantes

Arrêtez de discuter de la VRAM comme si c’était un horoscope. Traitez-la comme n’importe quelle autre ressource en production : mesurez la demande au pic, identifiez le vrai goulot,
et achetez (ou ajustez) selon la charge que vous exécutez réellement.

1. Exécutez le mode opératoire de diagnostic rapide sur votre système actuel : confirmez si vous êtes limité par la capacité, la bande passante, le calcul, ou les transferts.
2. Consignez le pic VRAM pendant une semaine sur des charges réelles. Ce sont les pics qui décident des incidents.
3. Faites un seul changement à la fois : réduisez batch/résolution/contexte jusqu’à disposer de marge, puis optimisez la performance.
4. Si vous achetez : choisissez la taille de VRAM pour éviter la falaise sur votre pire charge, puis choisissez la classe GPU pour la vitesse nécessaire.
5. Si vous exploitez une flotte : appliquez des budgets VRAM, des rollouts canaris de pilotes, et séparez les locataires. La fiabilité aime les règles ennuyeuses.

8/12/16 Go n’est pas une morale. C’est un plan de capacité. Quand ça compte, ça compte d’un seul coup. Quand ça ne compte pas, dépensez votre argent ailleurs.