GeForce 256: чому «перший GPU» — не просто маркетинг

Що насправді означає «перший GPU» (і чого воно не означає)

«Перший GPU» — це одна з тих фраз, що можуть бути корисним скороченням або лінивим міфом, залежно від того, як її тримати.
NVIDIA вперше ввела термін «GPU» під час запуску GeForce 256, і так — це маркетинг. Але це також опис реального архітектурного
рубежу: інтеграції обробки геометрії (трансформування і освітлення) з традиційним графічним конвеєром на самій платі.

До GeForce 256 типовий ПК для 3D виглядав приблизно так:

• CPU: трансформує вершини з простору моделі в екранний простір, виконує обчислення освітлення, формує атрибути на вершинах.
• Графічна карта: растеризує трикутники в пікселі, виконує текстурування, блендінг, Z-буферування тощо.

Цей поділ не був абсолютним — існували обхідні шляхи, хитрощі драйверів і спеціалізоване апаратне забезпечення в інших екосистемах — але на звичайних ПК
геометрія на CPU була великою перешкодою. Коли ігри ставали складнішими, вам потрібен був не тільки швидший рендерер — вам потрібен був
швидший CPU.

GeForce 256 встановив у GPU фіксованофункціональний двигун T&L. Це змінило межу системи: CPU тепер подає команди вищого рівня для геометрії,
а GPU споживає їх, не витрачаючи CPU-циклів на математику. Якщо ви працювали в SRE, ставтеся до цього, як до переміщення критичного шляху
з загального пулу обчислень (CPU) у виділений акселератор зі своїм власним механізмом чергування та прогалинами в спостережуваності.

Чого це не означає:

• Це не означає, що ніхто ніколи не прискорював геометрію раніше. Робочі станції та консолі мали власні підходи.
• Це не означає, що GeForce 256 був першим «3D-картом». Їх було чимало; 3dfx, Matrox, ATI та інші вже випускали серйозне обладнання.
• Це не означає, що кожна програма одразу отримала вигоду. ПЗ повинно було використовувати API та шляхи, що дозволяли апаратному T&L працювати.

Проте, якщо визначати «GPU» як процесор, що опрацьовує і геометрію, і піксельний конвеєр для 3D-рендерингу в контексті загальнодоступного ПК,
GeForce 256 — переконлива точка перелому. Це не просто ярлик; це зміна місця, де відбувається робота.

Зрушення конвеєра: від геометрії на CPU до T&L на платі

Давайте пояснимо, що таке «transform and lighting» (трансформування та освітлення), бо легко сприймати це як дрібницю. Це не так.
Це великий пласт математики, який може домінувати у часі кадру, коли у вас багато вершин, скелетної анімації, кілька джерел світла
й рухома камера.

Трансформації: вершини й математика, що масштабуються зі складністю сцени

«Трансформація» — це зазвичай множення матриці (або їх послідовність), яке застосовується до кожної вершини: модель → світ → вид → проєкція.
Суть не в матриці як такій, а в поведінці масштабування. Якщо ви подвоїте кількість вершин, ви подвоїте цю витрату.
На CPU кінця 1990-х це було далеко не безкоштовно. Це було «ваш FPS раптово обвалився» дорого.

Трансформації на CPU також конкурують з усім іншим, що робить процесор: AI, мікшування звуку, фізика, введення й ОС. У сучасних системах
ви б перемістили це на окремі ядра; у ті часи у вас було значно менше циклів і менше хитрощів для приховування затримок.

Освітлення: обчислення на вершинах (потім на пікселях), що поглинає бюджет

Класичне фіксованофункціональне освітлення обчислює внесок джерел світла на основі нормалей і матеріалів — часто на рівні вершини,
потім інтерполюється по трикутнику. Наприкінці 90-х пер-вершинне освітлення мало велике значення, бо це була купа скалярних добутків,
обрізань і додавань. Знову: масштаб по вершинах, а не по пікселях.

GeForce 256 робив це в апаратному забезпеченні. Не програмовані шейдери — це ще до ери GeForce 3 — а жорстко зашиті, фіксовані функції в кремнії.
Перевага була не лише в сирій швидкості. Це була передбачуваність. У термінах продакшну: це як винести «гарячий» код із середовища зі збирачем сміття
і перемістити його в детерміністичний сервіс із відомим профілем затримки. Ви не ліквідуєте проблеми з продуктивністю; ви переміщуєте їх туди,
де їх можна інженерно вирішити.

Чому інтеграція була важлива

Велика концептуальна зміна — інтеграція: геометрія й растеризація на одному процесорі, одній платі, в одному стеку драйверів, в одній системі черг.
Це робило «GPU» більш повноцінною підсистемою. Це також означало, що CPU може стати скоріше диспетчером, ніж калькулятором для геометрії.

Якщо ви коли-небудь сперечалися про «CPU-bound проти IO-bound», ви вже бачили цей фільм: команда оновлює один компонент, продуктивність покращується,
тоді вузьке місце зсувається. GeForce 256 змістив межу вузького місця назовні — від CPU-математики до пропускної здатності пам’яті,
накладних витрат драйвера й fill-rate GPU. Виграші були реальні, але система все одно мала обмеження.

Чому це було важливо: продуктивність, послідовність і нові вузькі місця

Найсильніший аргумент за те, що GeForce 256 — не лише брендова витівка, полягає в тому, що він змінив спосіб мислення розробників і користувачів
щодо продуктивності. Після GeForce 256 «відеокарта» цілком могла відповідати за значно більшу частину часу кадру. Це змінило рішення про
покупку, дизайн рушіїв і навіть бізнес-модель «запустити гру з припущенням, що кращі GPU з’являться».

Продуктивність — це не одне число; це профіль

Прискорений шлях T&L допомагає найкраще, коли:

• У вас багато вершин за кадр (щільна геометрія, складні моделі).
• Ви обмежені CPU (AI + фізика + скрипти вже споживають більшість циклів).
• Ви використовуєте API-шляхи, які добре відображаються на апаратне T&L.

Це допомагає менше, коли:

• Ви обмежені fill-rate (занадто багато пікселів, багато шарів, висока роздільна здатність).
• Ви обмежені пропускною здатністю пам’яті (текстури, трафік кадру, overdraw).
• Ваш рушій робить кастомну геометрію на CPU, яка не мапиться на фіксованофункціональне T&L.

Послідовність і шляхи драйвера

Фіксованофункціональне апаратне T&L було «безкоштовним» лише якщо ви використовували його так, як очікувалося апаратурою.
Якщо ви робили дивні зміни станів, підсовували дані в невластивих форматах або змушували fallback-шляхи, драйвер міг емулювати або блокуватися.
Це не моральний недолік GPU; це властивість конвеєра зі строгими інтерфейсами.

Ставтеся до драйвера як до проміжного програмного забезпечення з власними витратами CPU. Якщо ви SRE, уявіть «драйвер» як сайдкар-проксі,
що робить трансляцію, батчинг і валідацію. Якщо ви перевантажите його дрібними викликами, ви витратите більше часу в проксі, ніж у бекенді.

Нові вузькі місця: пропускна здатність і батчинг

Коли геометрія перемістилася з CPU, наступні обмеження стали очевиднішими:

• Пропускна здатність пам’яті на платі: варіанти DDR проти SDR мали значення, бо підживлення конвеєра було критичним.
• Накладні витрати передачі по шині: AGP допоміг, але не був чарівним; дані все одно мусили переходити межу.
• Зміни стану й виклики відрисовування: накладні витрати драйвера могли домінувати, коли додатки були «балакучими».

Це момент «ви оновили диски, а тепер CPU завантажений на чексуми», тільки з текстурами і трикутниками. Перевага в тому, що тепер ви можете
оптимізувати свідомо: зменшити overdraw, батчити геометрію, стискати текстури й припинити трясіння станів.

Короткі факти й історичний контекст

Це короткі, конкретні факти, що допомагають заякорити історію в реальності, а не в ностальгії.

1. GeForce 256 запущено в 1999 році і його широко просували як перший «GPU», бо він інтегрував апаратне T&L з рендерингом.
2. Апаратне T&L добре відповідало очікуванням ери Direct3D 7, де фіксована геометрія й освітлення були стандартними поняттями API.
3. Існували варіанти з SDR і DDR; версія з DDR була важлива, бо пропускна здатність часто ставала новим лімітером після відвантаження геометрії.
4. AGP був великою частиною графічної історії ери, але найшвидший шлях усе ще був тримати «гарячі» ресурси в локальній відеопам’яті.
5. Лінійка Voodoo від 3dfx раніше домінувала в свідомості, але її підхід більше опирався на растеризацію/заповнення і менше на інтегровану обробку геометрії.
6. OpenGL і Direct3D відрізнялися в зрілості драйверів і прийнятті іграми; «працює на моїй машині» часто означало «працює з моєю версією драйвера».
7. Фіксованофункціональні конвеєри були нормою; програмовані шейдери не стали масовими до наступного покоління (і навіть тоді — поволі).
8. Складність геометрії швидко зросла, бо розробники отримали новий бюджет: якщо GPU може робити T&L, можна випускати більше вершин.

Операційний підхід до графіки: стадії, лічильники та відповідальність

Коли люди сперечаються, чи «GPU повільний», зазвичай вони сперечаються про те, куди пішов час. Це проблема спостережуваності.
В продакшні ви не приймаєте «база даних повільна» без уточнення: CPU, IO, блокування, пропуски кешу, план запиту, мережа?
Графіка — те саме. Це конвеєр із чергами й точками звуження.

Ера GeForce 256 цікава тим, що вона винесла цілу стадію (геометрія/освітлення) у підсистему, яку важче спостерігати безпосередньо.
Налагодження перемістилося з «профілюй мій CPU-код» до «профілюй мій CPU-код плюс драйвер плюс GPU — і успіхів».
Тому потрібна дисципліна: вимірюйте, змінюйте одну річ, вимірюйте знову.

Одна надійна цитата, що досі актуальна:
«Надія — не стратегія.» — широко приписується в інженерних/операційних колах

Це не поезія. Це правило, яке заважає вам випустити збірку, бо «все має бути швидше на новому GPU».

І ще невеликий жарт, бо ми заслужили: графічний конвеєр — як порядок денний на нараді — якщо додавати «ще одну річ», останній пункт ніколи не відбудеться.

Практичні завдання: команди, виходи та рішення (12+)

Ви не зможете ssh в GeForce 256 у 1999 році, але цілком можете застосувати сучасну дисципліну SRE до діагностики GPU сьогодні — на Linux-робочих станціях,
збірних агентах, рендер-ноди або стрімінгових боксах. Команди нижче передбачають хост на Linux з встановленими драйверами NVIDIA. Якщо релевантно,
я вкажу, що означає вихід і яке рішення варто прийняти далі.

Завдання 1: Підтвердити, що GPU і драйвер — ті, що ви очікуєте

cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 13 10:12:44 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 RTX A4000               Off | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 30%   44C  P2                40W / 140W |   2210MiB / 16376MiB |     12%      Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A      2457      G   /usr/lib/xorg/Xorg                          350MiB |
|    0   N/A  N/A      9112      G   /usr/bin/gnome-shell                        210MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Значення: Підтверджує версію драйвера, модель GPU, використовувану пам’ять і чи висока зайнятість.
Низький GPU-Util при поганій продуктивності часто означає, що ви пов’язані CPU/драйвером або чекаєте IO.

Рішення: Якщо драйвер не той (занадто старий, несумісний) — виправте це перед будь-якою «оптимізацією». Якщо GPU-Util низький,
не чіпайте шейдерні прапори — спочатку дивіться на CPU і накладні витрати від викликів відрисовування.

Завдання 2: Перевірити ширину й швидкість PCIe (вузькі місця шини реальні)

cr0x@server:~$ sudo lspci -s 01:00.0 -vv | egrep -i "LnkCap|LnkSta"
LnkCap: Port #0, Speed 16GT/s, Width x16, ASPM L1, Exit Latency L1 <8us
LnkSta: Speed 8GT/s (downgraded), Width x8 (downgraded)

Значення: Картка здатна x16 при 16GT/s, але зараз працює на x8 8GT/s. Це може мати значення для стримінгових навантажень,
інтенсивних завантажень або між-відеообмінного трафіку в мульти-GPU.

Рішення: Пересуньте карту, перевірте налаштування BIOS, підтвердіть розводку слота й переконайтеся, що немає спільного використання ліній,
що викликає пониження. Не гадати — підтвердьте стан лінку після кожної апаратної зміни.

Завдання 3: Перевірити, чи модулі ядра NVIDIA завантажені й здорові

cr0x@server:~$ lsmod | egrep "^nvidia|^nouveau"
nvidia_uvm           3350528  0
nvidia_drm            122880  4
nvidia_modeset       1630208  2 nvidia_drm
nvidia              62345216  98 nvidia_uvm,nvidia_modeset

Значення: Пропрієтарні модулі NVIDIA завантажені; nouveau неактивний. Це зазвичай бажано для продукційних CUDA/графічних нод.

Рішення: Якщо nouveau завантажено на вузлі, що повинен працювати з пропрієтарними драйверами, занесіть його до чорного списку
і перебудуйте initramfs. Якщо не завантажено нічого — у вас проблема несумісності драйвера і ядра.

Завдання 4: Виявити помилки драйвера й скидання GPU в логах ядра

cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | egrep -i "nvrm|xid|gpu has fallen off|reset" | tail -n 20
[Tue Jan 13 09:58:01 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:01:00): 31, Ch 0000002a, intr 00000000
[Tue Jan 13 09:58:03 2026] NVRM: GPU at PCI:0000:01:00: GPU-1: A GPU reset has been triggered.

Значення: Xid-помилки й скидання корелюють з хард-гангами, поганим живленням, ненадійним PCIe, перегрівом або багами драйвера.
Проблеми з продуктивністю можуть бути «повільно, бо йде відновлення».

Рішення: Рухайтеся з повторюваними Xid-помилками як з інцидентом. Перевірте живлення, терміни, розгляньте заміну карти.
Якщо проблема з’явилася після оновлення драйвера — бісектіть версії драйвера.

Завдання 5: Слідкувати за тактовими частотами GPU, споживанням і зайнятістю з часом

cr0x@server:~$ nvidia-smi dmon -s pucm -d 1 -c 5
# gpu   pwr  uclk  mclk   sm   mem
# Idx     W   MHz   MHz    %     %
    0    38  2100  7001   14     8
    0    41  2100  7001   16     9
    0    75  2100  7001   85    64
    0    78  2100  7001   88    66
    0    42  2100  7001   18     9

Значення: Ви бачите, коли навантаження справді досягає GPU. Скачки SM% можуть означати поганий батчинг або патерн, коли CPU подає пакети
імпульсами.

Рішення: Якщо SM% ніколи не зростає, але додаток «працює повільно», припиніть звинувачувати GPU. Профілюйте CPU і потік викликів драйвера.
Якщо живлення низьке під навантаженням — перевірте ліміти потужності й стани продуктивності.

Завдання 6: Підтвердити насичення CPU й тиск планування

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.6.0 (server) 	01/13/2026 	_x86_64_	(32 CPU)

10:14:01 AM  CPU   %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle
10:14:02 AM  all   82.10  0.00  6.21   0.12  0.00  0.31   0.00 11.26
10:14:02 AM    7   99.00  0.00  1.00   0.00  0.00  0.00   0.00  0.00

Значення: Одне ядро вщент завантажене, інші простоюють. Класичний знак однопотокового шляху відправки відрисовування,
накладних витрат драйвера або вузького місця в головному потоці.

Рішення: Якщо одне ядро вщент завантажене, дивіться на батчинг викликів, блокування в графічному графі сцени або однопотоковий шлях API.
Більша GPU не вирішить проблему головного потоку.

Завдання 7: Визначити процес, що виконує роботу на GPU

cr0x@server:~$ nvidia-smi pmon -c 1
# gpu        pid  type    sm   mem   enc   dec   command
# Idx          #   C/G     %     %     %     %   name
    0       18244    G    62    41     0     0   my-render-app

Значення: Підтверджує, який процес споживає час GPU і пам’ять.

Рішення: Якщо важкий невірний процес (композитор робочого столу, випадкова навчальна задача), виправте планування/ізоляцію.
В середовищах із розділенням ресурсів застосовуйте cgroups або виділяйте окремі вузли для інтерактивних і пакетних навантажень.

Завдання 8: Перевірити тиск на VRAM і ризик витіснення

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.used,memory.free --format=csv
memory.total [MiB], memory.used [MiB], memory.free [MiB]
16376 MiB, 15890 MiB, 486 MiB

Значення: Пам’ять відео майже вичерпана. Це може спричиняти підгальмовування через сторінкування/витіснення, треш текстур і конкуренцію на рівні драйвера.

Рішення: Зменшіть резидентність текстур/ресурсів, використайте менші рендер-таргети, знизьте роздільну здатність або перейдіть на карту з більшою VRAM.
Для серверних навантажень уникайте розміщення разом задач, що не повинні ділити GPU.

Завдання 9: Підтвердити OpenGL-рендерер і чи випадково не використовується софтверне рендеринг

cr0x@server:~$ glxinfo -B | egrep "OpenGL vendor|OpenGL renderer|OpenGL version"
OpenGL vendor string: NVIDIA Corporation
OpenGL renderer string: NVIDIA RTX A4000/PCIe/SSE2
OpenGL version string: 4.6.0 NVIDIA 550.54.14

Значення: Апаратне прискорення активне. Якщо ви бачите «llvmpipe» або «Mesa software», ви працюєте на CPU — незалежно від того, що стоїть у системі.

Рішення: Якщо з’явився софтверний рендерер, виправте вибір ICD/Vulkan, передачу пристрою в контейнері або відсутні бібліотеки драйвера.
Зробіть це перед тим, як чіпати код додатка.

Завдання 10: Перевірити, що Vulkan використовує потрібний ICD і пристрій

cr0x@server:~$ vulkaninfo --summary | egrep "GPU id|deviceName|driverInfo"
GPU id : 0 (NVIDIA RTX A4000)
deviceName     : NVIDIA RTX A4000
driverInfo     : 550.54.14

Значення: Підтверджує, що Vulkan бачить правильний GPU і драйвер. Неправильно налаштовані ICD можуть направити вас на інший пристрій або дати погане фейловер-заміщення.

Рішення: Якщо вказано несподіваний пристрій (інтегрований GPU), явно виберіть пристрій у додатку або виправте змінні середовища/ICD-файли.

Завдання 11: Помітити IO-стали, які маскуються під повільний GPU

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.6.0 (server) 	01/13/2026 	_x86_64_	(32 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          28.10    0.00    6.02   12.54    0.00   53.34

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz     w/s     wkB/s   w_await aqu-sz  %util
nvme0n1         410.0  62240.0     0.0    0.0    6.20   151.8     80.0   5120.0    3.10   2.90   92.0

Значення: Високий %util і нетривіальний await на зберіганні вказують на затримки стримінгу ресурсів, IO шейдер-кешу або сторінкування.
Користувачі сприймають це як «статери GPU».

Рішення: Виправте IO: перемістіть кеші ресурсів на NVMe, попередньо прогрійте шейдер-кеш, зменшіть агресивність стримінгу текстур і стежте за використанням swap.

Завдання 12: Виявити свопінг (тихий вбивця продуктивності)

cr0x@server:~$ free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            62Gi        57Gi       1.2Gi       1.1Gi       3.8Gi       2.4Gi
Swap:           16Gi        9.5Gi       6.5Gi

Значення: Ви інтенсивно використовуєте swap. Це може викликати довготривалі затримки, що виглядають як «нестабільний рендеринг».

Рішення: Зменшіть використання пам’яті, додайте RAM або ізолюйте навантаження. Для рендер-ноди надавайте перевагу детерміністичній поведінці пам’яті, а не «зазвичай вистачає».

Завдання 13: Перевірити накладні витрати відправки CPU→GPU через контекстні переключення

cr0x@server:~$ pidstat -w -p 18244 1 3
Linux 6.6.0 (server) 	01/13/2026 	_x86_64_	(32 CPU)

10:16:40 AM   PID  cswch/s nvcswch/s  Command
10:16:41 AM 18244   1200.00   2200.00  my-render-app
10:16:42 AM 18244   1150.00   2100.00  my-render-app
10:16:43 AM 18244   1305.00   2350.00  my-render-app

Значення: Дуже високі контекстні переключення можуть вказувати на конкуренцію за блокування, перенавантаження або «балакучий» режим відправки,
що витрачає більше часу на координацію, ніж на рендеринг.

Рішення: Зменшіть конкуренцію потоків, батчіть роботу й уникайте пер-об’єктної синхронізації. Якщо це контейнеризовано, переконайтеся, що CPU-квоти не спричиняють треш.

Завдання 14: Підтвердити, що обмеження живлення й температури не тротлять вас

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PERFORMANCE | egrep -i "Perf State|Clocks Throttle Reasons|Power Limit|Thermal"
    Perf State                          : P2
    Clocks Throttle Reasons
        Power Limit                     : Not Active
        Thermal Slowdown                : Not Active
        HW Thermal Slowdown             : Not Active

Значення: Активних причин тротлінгу немає. Якщо ви бачите Thermal Slowdown — ваша регресія продуктивності спричинена проблемами охолодження.

Рішення: Якщо тротлінг активний: виправте повітрообмін, криву вентиляторів, пил, ліміти живлення або розміщення в стойці. Не «оптимізуйте код», щоб компенсувати проблему з теплом.

Другий жарт (і останній): термальне тротлінг — це спосіб GPU сказати «я в порядку», поки тихо дрімає.

Швидкий план діагностики: що перевіряти спочатку/другим/третім

Це послідовність «перестань сперечатися і почни вимірювати». Вона оптимізована для реальних інцидентів: хтось каже, що нова збірка повільніша,
CEO демонструє через дві години, і вам потрібна орієнтовно правильна відповідь швидко.

Перш за все: підтвердьте, що ви дійсно використовуєте очікуваний GPU

• Запустіть nvidia-smi і підтвердіть правильний GPU, версію драйвера і що ваш процес видно.
• Запустіть glxinfo -B або vulkaninfo --summary, щоб переконатися, що апаратне прискорення активне.

Якщо неправильний GPU/софтверний рендеринг: виправте драйвери/ICD/передачу пристрою в контейнер перш за все. Налаштування продуктивності без цього — марні.

Друге: вирішіть, чи ви GPU-bound або CPU/драйвер-bound

• Спостерігайте nvidia-smi dmon за SM% і memory% під навантаженням.
• Спостерігайте CPU за допомогою mpstat; шукайте одне завантажене ядро або стрибки системного часу.

Евристика: висока зайнятість GPU + стабільні тактові частоти → ймовірно GPU-bound. Низька зайнятість GPU + високий single-core CPU → ймовірно CPU/драйвер/виклики відрисовування.

Третє: перевірте «нудні» системні речі, що маскують повільний GPU

• Зберігання: iostat -xz на предмет затримок при стримінгу ресурсів.
• Пам’ять: free -h на предмет свопінгу.
• Логи ядра: dmesg на предмет Xid-помилок/скидань.
• PCIe лінк: lspci -vv на предмет понижених ширини/швидкості.

Якщо щось із цього погано: виправте це спочатку. Вони створюють переривчасті затримки, які жодна оптимізація рендерера не вилікує надійно.

Четверте: тільки потім чіпайте налаштування на рівні додатка

• Батчте виклики, зменшуйте зміни станів і зменшуйте overdraw.
• Зменште використання VRAM; уникайте трешу резидентності текстур.
• Віддавайте перевагу стабільному вирівнюванню кадрів замість піку FPS, якщо важлива суб’єктивна продуктивність.

Три корпоративні міні-історії з польових боїв

Міні-історія 1: інцидент, спричинений хибним припущенням (апаратне прискорення «повинно» бути увімкненим)

Команда керувала флотом Linux-робочих станцій для віддаленої візуалізації. Користувачі скаржилися, що новий образ робить усе «лагучим».
Початкова реакція була передбачувана: хтось звинуватив зміну рендерера; хтось інший — вендора GPU; третій запропонував вимкнути VSync «бо ж завжди VSync».

Хибне припущення було тонким: вони думали, що оскільки на вузлах є GPU і пакет драйвера NVIDIA встановлено, OpenGL завжди використовуватиме апаратне прискорення.
Але їхній образ додав шар контейнера для візуалізаційного додатка, і контейнер мав лише часткову передачу пристрою. Додаток запускався, отримував OpenGL-контекст
і тихо падав назад до софтверного рендерера.

Симптоми були заплутаними: CPU зростав, але нерівномірно — одне ядро було закріплене, інші займалися IO і композитингом вікон. GPU-завантаження залишалося біля простою.
Користувачі бачили статери при обертанні моделей, бо CPU не справлявся з піксельною роботою, і сервер інколи пропускав події введення під навантаженням.

Виправлення не було гламурним: правильні прапори runtime для передачі GPU у контейнер, монтування потрібних бібліотек драйвера в контейнер і перевірка здоров’я старту,
яка швидко фейлила, якщо glxinfo -B не показував очікуваний рядок vendor. Жодних героїв і мікрооптимізацій. Просто явні межі системи.

Урок чітко співпадає з епохою GeForce 256: апаратне прискорення допомагає лише якщо ПЗ його справді використовує. Тоді це були шляхи API і підтримка драйверів;
зараз — ICD, контейнери й композитори. Інше століття, той самий режим відмов.

Міні-історія 2: оптимізація, що дала зворотний ефект (агресивний батчинг, який порушив вирівнювання кадрів)

Невелика графічна команда намагалася «виправити» CPU-bound навантаження, батчивши більше викликів відрисовування. Ідея була розумною: зменшити накладні витрати драйвера,
тримати GPU підживленим, підвищити пропускну здатність. Вони отримали вражаючі бенчмарк-перемоги в контрольованих прогонках. Потім випустили це внутрішнім користувачам
і отримали нові скарги: додаток відчувався гірше.

Зворотний ефект походив від латентності й вирівнювання. Стратегія батчингу відкладала відправку, поки не зібрався великий пакет, що додавало нерівномірність часу кадру.
Середній FPS покращився, але затримка input-to-photon стала непередбачуваною. На деяких машинах великі батчі також підвищували використання VRAM, викликаючи
випадкові події витіснення і довгі статери.

У термінах ops — вони оптимізували через пропускну здатність, порушивши хвостову латентність. Класична пастка: дашборд виглядає «краще», а користувачі відчувають гірше.
Вони створили маленьку систему чергування, не помітивши цього.

Остаточне виправлення — батчити в межах фіксованого бюджету кадру, обмежити роботу за кадр і відслідковувати запас VRAM як пріоритетний показник.
Також додали тести frame pacing у CI: не лише середній час кадру, а й перцентилі й найгірші сплески.

GeForce 256 зробив батчинг і підживлення конвеєра важливішими, бо GPU міг приймати більше роботи. Це також означало, що ви могли створити більші сплески,
якщо подавати її неправильно. Швидший конвеєр не пробачає погану координацію — він її підсилює.

Міні-історія 3: нудна, але правильна практика, що врятувала ситуацію (фіксація середовища, перевірка і безпечне оновлення)

Підприємницька команда керувала набором агентів із GPU для рендерингу прев’ю і графічних регресійних тестів. Вони мали сувору практику:
версії драйверів фіксувалися, версії ядра фіксувалися, і кожне оновлення проходило через canary-пул. Це було не захопливо, і деякі розробники
скаржилися, що це уповільнює їх.

Якось, рутинне оновлення ОС в іншому відділі підтягнуло нову збірку ядра і, разом із нею, тонку невідповідність зі стеком драйверів GPU.
Машини завантажувалися, але GPU-навантаження почали час від часу падати — таймаути, випадкові скидання і дивні «урвисті» регресії продуктивності.

Оскільки команда фіксувала версії, їхній флот не оновився автоматично. Вони побачили збої лише в canary-пулі.
Вони мали відомі хороші базові лінії, тому інцидент-відповідь була простою: зупинити розгортання, тримати продакшн на попередній парі ядро/драйвер і відтворити
помилку в ізольованому середовищі, поки не вдасться безпечно оновити.

У цьому не було нічого креативного. Оце й суть. «Нудні» практики — фіксація версій, канарі та явні базові лінії — перетворюють таємничу поведінку GPU
на контрольовану проблему управління змінами.

Це перегукується з переходом GeForce 256 інакшим чином: коли GPU володіє більшою частиною конвеєра, драйвер стає критичною інфраструктурою.
Ставтесь до нього як до інфраструктури, а не випадкової десктоп-залежності.

Поширені помилки: симптом → корінна причина → виправлення

1) Симптом: низький FPS, зайнятість GPU залишається низькою

Корінна причина: CPU-bound шлях відправки (занадто багато викликів відрисовування, зміни станів) або однопотоковий головний цикл.

Виправлення: Батчте виклики, зменшіть зміни станів, використайте інстансинг і профілюйте головний потік. Підтвердіть за допомогою mpstat і nvidia-smi dmon.

2) Симптом: статери кожні кілька секунд, особливо при русі камери

Корінна причина: IO-стали при стримінгу ресурсів або пропуски в шейдер-кеші; іноді тиск свопінгу.

Виправлення: Перемістіть кеші на швидше сховище, попередньо прогрійте шейдери, зменшіть агресивність стримінгу, перевірте iostat і free -h.

3) Симптом: продуктивність чудова на одній машині, жахлива на іншій «ідентичній»

Корінна причина: невідповідність драйвера/ICD, відкат до софтверного рендерингу або понижена PCIe-ширина лінку.

Виправлення: Порівняйте nvidia-smi, glxinfo -B/vulkaninfo і lspci -vv. Стандартизуйте образи й налаштування BIOS.

4) Симптом: «стає повільніше, чим довше працює»

Корінна причина: фрагментація/треш VRAM, витоки пам’яті або наростаючий температурний вплив.

Виправлення: Відслідковуйте використання VRAM (nvidia-smi --query-gpu), перевіряйте причини тротлінгу і запускайте довготривалі тести. Виправте витоки; покращіть охолодження.

5) Симптом: випадкові зависання з наступним відновленням

Корінна причина: скидання GPU (Xid-помилки), нестабільність живлення або баги драйвера.

Виправлення: Збір логів (dmesg), валідація живлення й термального режиму, спробувати відому добру версію драйвера і ізолювати навантаження.

6) Симптом: оптимізація покращує бенчмарки, але користувачі скаржаться

Корінна причина: оптимізація на пропускну здатність підвищила хвостову латентність (вирівнювання кадрів), додала чергування або підвищила тиск VRAM.

Виправлення: Вимірюйте перцентилі, обмежуйте роботу за кадр і ставте frame pacing як SLO — не лише середній FPS.

7) Симптом: високе використання GPU-пам’яті, потім раптові підгальмовування

Корінна причина: VRAM майже повна; драйвер витісняє ресурси й перенавантажує шину повторним завантаженням.

Виправлення: Зменшіть розміри текстур, обмежте кількість рендер-таргетів, реалізуйте управління резидентністю. Підтвердіть за допомогою запитів VRAM і кореляції зі стутерами.

8) Симптом: високий системний CPU-час (%sys) під час рендерингу

Корінна причина: накладні витрати драйвера, конкуренція планування ядра, надмірна синхронізація або занадто багато дрібних відправок.

Виправлення: Батчте, зменшіть фені, контекстні переключення (див. pidstat -w), і переконайтеся, що ви не перенавантажуєте CPU.

Контрольні списки / покроковий план

Контрольний список A: Валідуйте GPU-вузол, як сервер продакшну

1. Фіксуйте відому добру комбінацію драйвера й ядра для флоту.
2. Запустіть nvidia-smi і зафіксуйте модель GPU, версію драйвера і базові такти.
3. Перевірте стан PCIe-лінку командою lspci -vv; підтвердіть відсутність понижень.
4. Підтвердіть шляхи прискорення за допомогою glxinfo -B і/або vulkaninfo --summary.
5. Перевірте логи на Xid-помилки (dmesg).
6. Встановіть базовий профіль зайнятості під стандартним навантаженням (nvidia-smi dmon + mpstat).
7. Додайте моніторинг тепла й живлення як частину перевірок здоров’я вузла (nvidia-smi -q).

Контрольний список B: Коли продуктивність регресує після зміни

1. Підтвердіть, що зміна справді розгорнута (хеш бінарника, дайджест образу контейнера або версія пакета).
2. Перевірте, що апаратне прискорення все ще активне (немає тихого фолу на софтварний рендер).
3. Класифікуйте зв’язність: CPU-bound vs GPU-bound vs IO-bound за допомогою швидкого плану діагностики.
4. Порівняйте використання VRAM до/після зміни.
5. Порівняйте кількість викликів відрисовування / розмір батчів (з телеметрії рушія, якщо доступно).
6. Відкочуйте зміни, якщо не можете швидко ідентифікувати механізм регресії; не продовжуйте копати, поки користувачі страждають.
7. Після відкату відтворіть проблему в ізольованому середовищі і робіть бісекцію.

Контрольний список C: Якщо ви створюєте ПЗ, що «має отримати вигоду від GPU»

1. Визначте, яку стадію ви прискорюєте (геометрія, растер, обчислення, завантаження) і які метрики це доводять.
2. Вимірюйте час головного потоку CPU і накладні витрати драйвера, а не лише час на GPU-ядрах.
3. Віддавайте перевагу меншій кількості більших відправок над багатьма дрібними.
4. Керуйте пам’яттю явно: запас VRAM — це бюджет продуктивності.
5. Тестуйте вирівнювання кадрів і хвостову латентність, а не лише середні значення.
6. Припускайте, що драйвери відрізняються; створіть матрицю сумісності, якщо у вас є клієнти.

Питання й відповіді

Чи був GeForce 256 справді першим GPU?

Це був перший широко визнаний споживчий ПК графічний процесор, який маркетували й архітектурно позиціонували як інтегрований двигун геометрії + рендерингу,
завдяки апаратному T&L. Термін «GPU» був створений як маркетинг, але інтеграція, яку він описував, була реальною.

Яку проблему вирішило апаратне T&L?

Воно зняло з CPU пер-вершинні трансформації й освітлення. Це звільнило цикли CPU і дозволило підвищити складність геометрії,
особливо в сценах, які були CPU-bound саме через математику над вершинами.

Чому ранні 3D-карти не вважалися GPU?

Багато ранніх карт прискорювали растеризацію й текстурування, але покладалися на CPU для обробки геометрії. Ярлик «GPU», як його використовують тут,
означає, що ширша частина 3D-конвеєра опрацьовується на платі.

Чи зробило апаратне T&L кожну гру швидшою?

Ні. Ігри мали використовувати API-шляхи й формати даних, що давали вигоду, і багато робіт були обмежені fill-rate, пропускною здатністю або накладними витратами драйвера.
Це був великий крок, але не універсальний фокус.

Як GeForce 256 пов’язаний із сучасними програмованими шейдерами?

Це була проміжна сходинка. GeForce 256 мав фіксовані функції для T&L. Програмовані вершинні й піксельні шейдери стали масовими трохи пізніше,
замінивши фіксовані стадії програмованими. Але архітектурна межа — GPU бере на себе більшу частину конвеєра — вже почала зміщуватися.

Що є сучасним еквівалентом зсуву GeForce 256?

Перенесення роботи з CPU на GPU через compute-шейдери, mesh shaders, апаратне трасування променів або виділені блоки кодування/декодування відео.
Те саме правило: офлоад змінює вузькі місця й спостережуваність, а не лише швидкість.

Чому «апгрейд GPU» іноді не покращує продуктивність?

Бо ви можете бути обмежені CPU, драйвером, IO або пам’яттю. Якщо GPU не є лімітером, швидший GPU не допоможе.
Перевірте зайнятість і профілювання CPU спочатку.

Як швидко визначити, чи я CPU-bound або GPU-bound?

Якщо зайнятість GPU висока й стабільна під навантаженням — ймовірно GPU-bound. Якщо зайнятість GPU низька, але ядро CPU заповнене — ймовірно CPU/драйвер-bound.
Використовуйте nvidia-smi dmon і mpstat разом.

Яка найпоширеніша «тиха відмова» в сучасних GPU-системах?

Відкат до софтверного рендерингу або неправильний вибір ICD/пристрою, особливо в контейнерах або віддалених сесіях.
Завжди перевіряйте рядок рендерера й перелік пристроїв як частину перевірок здоров’я.

Чи важлива історія GeForce 256, якщо я SRE, а не графічний інженер?

Так, бо це чистий приклад зміни межі: винесення «гарячого» шляху в спеціалізоване апаратне забезпечення змінює профілі продуктивності,
режими відмов і операційну поверхню (драйвери, терміка, поведінка шини). Це знайома територія.

Висновок: практичні наступні кроки

GeForce 256 заслужив репутацію «першого GPU» не тому, що так сказала пресреліз, а тому, що він виніс важливу стадію конвеєра — трансформування і освітлення —
у виділене кремнієве забезпечення на масовому ринку ПК. Це було не просто прискорення. Це була переосмислення того, де виконується робота і як її налагоджувати.

Якщо ви оперуєте GPU-системами сьогодні, вкрадьте урок і забудьте ностальгію: визначте стадії вашого конвеєра, вимірюйте зайнятість і хвостову латентність,
і ставтеся до драйверів як до продакшн-інфраструктури. Фіксуйте версії. Перевіряйте шляхи прискорення при старті. Слідкуйте за термікою, як за SMART-статусом диска.
Потім оптимізуйте там, де дійсно вузьке місце — а не там, куди голосно вказує найгучніша людина в кімнаті.

• Почніть зі швидкого плану діагностики і класифікації вузького місця.
• Додайте дві перевірки здоров’я: верифікацію рендерера (GL/Vulkan) і моніторинг Xid-помилок.
• Відстежуйте запас VRAM і перцентилі вирівнювання кадрів як ключові метрики.
• Коли змінюєте драйвери або ядра, спочатку канарі — завжди.