GPU після 2026 року: п’ять майбутніх сценаріїв — від «AI малює все» до «повернення класичного рендерингу»

November 7, 2025 • February 3, 2026 • Читання: 4 хв • Views: 1

Було корисно?

Якщо ви керуєте виробничими системами, то вже знаєте: GPU більше не «коробка, яку ми купуємо для графічної команди».
Це вузьке місце в ланцюжку постачання, електричне навантаження, задача планування і — коли щось іде не так — лавина тикетів.

Біль не абстрактний: ви намагаєтеся випустити фічі, а черга інференсу росте зубастою, бюджет енергії фіксований, і один несумісний драйвер може тихо зменшити пропускну здатність удвічі. Тим часом усі хочуть «більше GPU», ніби їх можна вивести зі стіни як Ethernet.

Чому GPU після 2026 року складніші, ніж раніше

Ми пройшли епоху, коли «продуктивність GPU» означала кадри на секунду і більший кулер. Після 2026 ваш GPU‑оповідь — це тристоронні переговори між обчисленням, пам’яттю та переміщенням:
переміщення даних через PCIe/NVLink, між стояками, регіонами, межами відповідності і через терпіння команди.

А робочі навантаження? Вони більше не коректно розділяються. Рендеринг запозичує AI‑апскейлери та денойзери; інференс запозичує трюки батчингу з рендерингу; тренування запозичує всі трюки з HPC. Ваші «графічні карти» одночасно є пошуковим рушієм і інструментом служби підтримки.

Питання після 2026 не «скільки TFLOPS?». Питання такі:

Скільки користувачів я можу обслуговувати на ват без стрибків латентності?
Скільки мого бюджету йде на інтерконект і пам’ять, а не на ядра?
Чи можу я планувати GPU як загальний флот, щоб одна команда не отруїла криницю?
Який у мене план, коли модель стає більшою, а закупівлі повільнішають?

Одна перефразована ідея, що часто виникає у продакшні, належить Вернеру Богелсу: Все ламається, весь час; проектуйте системи, очікуючи цього. (перефразовано; авторство: Werner Vogels).
GPU нарешті приєднуються до решти інфраструктури й відкрито визнають це.

Жарт №1: GPU‑кластер як кухня ресторану — якщо ви не можете пояснити чергу, у вас не сервіс, у вас детективний роман.

Дев’ять конкретних фактів і історичний контекст

GPU стали «загального призначення» випадково: ранні шейдерні конвеєри змушували програмістів кодувати математику як графічні операції, що згодом надихнуло підхід на кшталт CUDA для обчислень.
Пропускна здатність пам’яті — тихий диктатор: для багатьох реальних робочих навантажень обмеження не FLOPS; це те, як швидко ви можете підживлювати ядра, щоб не зупинятися.
Тензорні ядра змінили підхід до закупівель: коли AI‑акселертори з’явилися в масових GPU, ви почали купувати «графіку» для матричної пропускної здатності й змішаної точності.
Перша хвиля трасування променів була нішевою: знадобився спеціальний хардвер і кращі денойзери, щоб зробити його придатним без перетворення сцен на галасливий конфетті.
Віртуалізація не нова, але ізоляція GPU — так: кластери обчислень дозріли навколо віртуалізації CPU; GPU довгий час були «питомцями», не «скотом». MIG/MPS і подібні підходи — це виправлення.
Покращення PCIe допомогли менше, ніж сподівалися: затримки та топологія все ще мають значення. Швидша шина не вирішує погане NUMA‑розміщення або трафік між сокетами.
Драйвери і прошивки — джерело ризиків надійності: на відміну від багатьох CPU‑навантажень, стек GPU може бути чутливим до незначних змін версій драйверів, CUDA‑рантаймів і модулів ядра.
Ігрові рушії нормалізували «темпоральні трюки»: темпоральна реконструкція, апскейл і генерація кадрів зробили «нативне» рухомою ціллю задовго до сплеску хайпу навколо AI‑рендерингу.
Дата‑центрові GPU змінили одиницю відмови: це вже не тільки «карта померла»; це «шлях ткани стає нестабільним», «полка живлення ослабла» або «ECC кричить», і ваш планувальник мусить реагувати.

П’ять майбутніх сценаріїв

Сценарій 1: AI малює все (нейронний рендеринг стає за замовчуванням)

У цьому світі основна місія GPU змінюється: це вже не прорисовка трикутників, а генерація правдоподібних пікселів.
Растеризація і трасування променів все ще існують, але дедалі частіше служать сигналами кондиціонування — геометрія, глибина, вектори руху, грубі освітлювальні проходи —
які подаються в нейронні конвеєри для фінального синтезу зображення.

Перевага очевидна: ви обмінюєте брутальну фізику на вивчені апріорі. Менш гламурний недолік:
недоступність відлагодження. Коли трапляється баг растера, ви можете бі‑секати шейдери й інспектувати буфери. Коли нейронний рендерер «галюцинує» тінь, ви раптом опиняєтесь з ML‑дебагом посеред інциденту з графікою.

Операційно «AI малює все» штовхає вас до:

Версіонованих моделей як артефактів продакшну (з канарками та відкатами), а не «вагами, які хтось скопіював у теку».
Бюджетів детермінізму: ви вирішуєте, скільки недетермінізму прийнятно на рендер або кадр, і забезпечуєте це за допомогою сідованого виконання та строгих версій рантайму.
Нового спостереження: не лише використання GPU, а детектори дрейфу, перевірки розподілу виходів і тривоги щодо вхідних фіч.

Якщо ви оперуєте в цьому сценарії, ставте оновлення моделі як оновлення ядра. Ви не «пробуєте в проді». Ви етапуєте, базуєте вимірювання і випускаєте з запобіжними механізмами.

Стратегічна ставка тут у тому, що нейронний рендеринг зменшує потребу в обчисленнях на одиницю доставки якості. Тактична реальність: це збільшує вартість помилок, бо «неправильне» може виглядати «правильним», поки клієнт не помітить.

Сценарій 2: Утиліта інференсу (GPU як метерована інфраструктура)

Після 2026 багато організацій перестануть думати про GPU як про покупки під проєкт. Вони поводитимуться як з утилітою: спільний флот, поміркований, бюджетований і планований з такою самою серйозністю, як CPU‑кластери.

Це сценарій, де:

Кожна команда хоче GPU не тому, що займається глибоким навчанням, а тому, що інференс вбудований скрізь.
Планувальники стають движками політик: хто має право на преемпцію, хто отримує ізоляцію, хто отримує гарантовану латентність.
«GPU‑платформна команда» стає реальною одиницею з oncall‑ротейшном і бюджетами помилок.

Очікуйте жорстких компромісів. Спільні флоти ефективні, але вони збільшують радіус ураження. Одна неакуратна задача з витоком пам’яті може деградувати весь вузол. Ви будете змушені до примітивів ізоляції — розділення типу MIG, контроль рантайму контейнерів, правила cgroup — і все одно отримаєте крайові випадки.

Практична порада: якщо ви будуєте GPU‑утиліту, вимірюйте вартість за успішний запит, а не вартість за годину. GPU дорогі; простоюючі GPU — дорогі й соромні; GPU з неправильним розміром батчу — дорогі й тихо принизливі.

Сценарій 3: Стіна пам’яті (HBM і інтерконект домінують)

Ви вже відчуваєте це. GPU стає швидшим з кожним поколінням, а ваше навантаження… застрягає.
Причина рідко в «нестачі ядер». Зазвичай гарячий шлях чекає на пам’ять або на комунікацію між пристроями.

У сценарії «стіни пам’яті» лідерство в продуктивності виглядає так:

Більший обсяг і пропускна здатність HBM стають важливішим диференціатором, ніж сирі обчислення.
Планування з урахуванням топології перестає бути «приємністю». Ваша задача або потрапляє на GPU, які можуть швидко спілкуватися — або вона треше.
Локальність даних стає операційною проблемою: де ваги, де ембеддинги, де текстури?

Це також сценарій, коли команди зі зберігання і SRE залучаються до розмов про GPU (привіт). Якщо ваш сервіс інференсу холодно стартує, завантажуючи десятки гігабайт мережею, ви не керуєте «AI‑сервісом»; ви генеруєте промахи розподіленого кешу.

Імплікація дизайну: ви витратите більше часу на кеші, шардінг моделей і преваймінг, ніж очікували. Не боріться з цим. Побудуйте нудну інфраструктуру рано.

Сценарій 4: Поворот до надійності (SRE‑ідеї переписують операції GPU)

Історично GPU ставилися як цінні та крихкі, їх управляли експерти й тримали окремо від загального флоту.
Після 2026 така позиція не масштабуватиметься. Поворот до надійності — це коли операції GPU приймають ті самі м’язові звички, які ми вже використовуємо для всього іншого: SLO, бюджети помилок, етапні релізи та автоматичне відновлення.

Що змінюється:

Драйвери стають деплойованими одиницями з планами відкату, тестами сумісності та сигналами здоров’я по флоту.
Апаратні помилки стають телеметрією першого класу: ECC, лічильники NVLink, події PCIe AER, терміка, ліміти потужності.
Планувальники розумнішають щодо доменів відмов: уникати нестабільних лінків, сливати вузли з ростом коригованих помилок, карантинізувати GPU, які почали «м’яко відмовляти».

Нудна правда: більшість інцидентів з GPU у зрілих організаціях спричинені не «GPU занадто повільний».
Вони спричинені координаційними помилками: неправильні версії, хибні припущення про топологію, невірні дефолти батчингу, неправильна ізоляція.

Жарт №2: Найшвидший спосіб зменшити інциденти з GPU — перестати ставити до драйвера як до рекомендації.

Сценарій 5: Повернення класичного рендерингу (растер і «нудні» конвеєри перемагають)

Цей сценарій — відкат. Не проти AI, а проти операційного хаосу.
Нейронний рендеринг потужний, але деякі ринки оберуть передбачуваність: промислова візуалізація, UI з критеріями безпеки,
регульовані середовища, довготривалі ігрові платформи та корпоративний CAD, де «майже вірно» — неприйнятно.

А тонкість у тому, що «повернення класичного рендерингу» не означає «без AI». Це означає, що AI стає опціональним покращенням,
а не фундаментом. Растеризація залишається базовим шаром, бо вона детермінована, тестована й пояснювана.
Трасування променів використовується там, де воно окупає інвестицію. Нейронні техніки застосовуються там, де їх можна локалізувати (денойзинг, апскейл),
зі строгими шляхами відкату.

Якщо ви керуєте виробничою візуалізацією в масштабі, цей сценарій привабливий, бо ви можете:

Капіталізувати складність за допомогою добре відомих конвеєрів.
Підтримувати відтворюваність через версії драйверів і апаратні рівні.
Відлагоджувати артефакти існуючими інструментами.

Порада: якщо ваш бізнес карається за неправильні результати більше, ніж винагороджується за «творчу фідельність», ставте на нудний рендеринг з опційними нейронними прискореннями. Зробіть «фантазійний» шлях флагом функції, а не залежністю.

Три міні‑історії з корпоративного життя

Міні‑історія №1: Інцидент через хибне припущення

Середня SaaS‑компанія випустила нову пошукову фічу з підтримкою GPU. Команда припустила, що сервіс «bound по обчисленням»,
бо в їхніх дашбордах завантаження GPU трималося близько 90%. Вони масштабували, додавши більше GPU‑вузлів.

Через два тижні латентність під час пікового трафіку подвоїлася. Oncall бачив ті самі «90% GPU» і зробив те, що робить кожен у стресі:
додав вузли. Витрати зросли. Латентність не покращилася. Насправді стало гірше.

Хибне припущення було на видноті: завантаження GPU було високим, бо ядра чекали на передачі пам’яті.
Система була обмежена PCIe, а не обчисленнями, бо шлях запиту копіював вхідні тензори CPU→GPU для кожного запиту,
а виходи GPU→CPU для постобробки, яка могла б виконуватися на GPU.

Виправлення було нудним і ефективним: pin memory, батчування запитів, перенесення постобробки на GPU та збереження тензорів у пам’яті між
запитами за допомогою пулу пам’яті на модель. Завантаження GPU впало до 60–70%, а пропускна здатність суттєво зросла — бо «завантажений» ≠ «продуктивний».

Урок: ніколи не довіряйте одному метрику. Високе завантаження GPU може означати, що ви виконуєте корисну роботу — або що ви стоїте в заторі.
Ваша робота — з’ясувати, яке з них.

Міні‑історія №2: Оптимізація, яка повернулася бумерангом

Медіакомпанія, що сервісить ефекти в реальному часі для відео, вирішила оптимізувати «марнотратну пам’ять», агресивно запаковуючи кілька моделей
одночасно на одному GPU. Вони увімкнули максимальну паралельність, стиснули розміри батчів і пораділи дашборду: більше моделей на пристрої.

За кілька днів вони побачили джиттер. Не чисте уповільнення — джиттер. Найгірший вид. Деякі кадри оброблялися за 10 мс, інші — за 120 мс.
Клієнтський сервіс не цікавив середній час; його цікавила хвильова латентність, бо один поганий кадр ламав ілюзію.

Назаднець прийшов від конкуренції за спільні ресурси: треш кешу L2, конкуренція за пропускну здатність пам’яті і накладні витрати планування кернелів.
Гірше — одна модель мала випадкові стрибки розміру активацій через змінну форму вхідних даних; вона тиснула пам’ять, викликала хворобливу роботу аллокатора
і створювала стазиси, які вражали несуміжні моделі.

Вони зробили відкат до меншої кількості моделей на GPU, ввели жорстку ізоляцію (MIG‑партиції для чутливих до латентності моделей) і додали контроль допуску:
якщо черга починає зростати — відхиляти або деградувати гідно, а не дозволяти всім страждати.

Урок: «вища щільність» ≠ «вища якість». Якщо ви продаєте латентність, пакуйте акуратно і вимірюйте p95/p99 так, ніби від цього залежить ваша зарплата — бо так воно й є.

Міні‑історія №3: Нудна але правильна практика, яка врятувала день

Фінансова фірма керувала флотом GPU для ризик‑симуляцій і скорингу моделей. Вони не були гламурними. Вони були суворими.
Кожен вузол завантажувався з незмінного образу, з зафіксованою версією драйвера, зафіксованим CUDA‑рантаймом і відомою базою контейнера.

Одного кварталу критичне розкриття вразливості спричинило пуш на оновлення хост‑ядер по всій інфраструктурі.
CPU‑лиші кластери патчили швидко. GPU‑кластери — ні. Керівництво стало нетерплячим.

Платформна команда дотримувалась процесу: етапувати набори ядро+драйвер у канарковому пулі, запускати синтетичні GPU‑тести здоров’я,
проганяти реплеї реальних навантажень, а потім крокувати вперед контрольованими хвилями. Це зайняло довше, ніж хотілося керівництву.

Винагорода прийшла тихо: інша команда, рухаючись швидше, зламала свої обчислювальні вузли через невідповідність ядра/драйвера і провела дні в пеклі відкатів.
Флот GPU уникнув цього повністю. Жодної пожежі. Жодної таємничої дегресії продуктивності. Просто зміна, підтверджена тестами.

Урок: нудні практики недооцінені, поки не врятують від багатокомандного аутейджу. Зафіксуйте стек, тестуйте оновлення і робіть відкати так само нудно.

Швидкий посібник діагностики (швидко знайти вузьке місце)

Коли GPU‑навант��ження «повільніє», не починайте з переписування кернелів. Почніть з класифікації вузького місця.
Цей посібник написано для SRE та платформних інженерів, яким потрібний напрямок у перші 10 хвилин.

1) Перша перевірка: це планування/чергування, а не обчислення?

Подивіться глибину черги запитів і час очікування в шарі сервінгу.
Перевірте, чи GPU простіють, коли латентність зростає (класичний знак чергування зверху або вузьке місце на CPU).
Підтвердіть, що ви випадково не зменшили паралелізм (зміни MIG‑партицій, зменшена кількість реплік тощо).

2) Друга перевірка: чи GPU справді зайнятий корисною роботою?

Перевірте використання SM проти використання пам’яті та пропускної здатності PCIe.
Високе «завантаження» з низькою пропускною здатністю часто означає стази (пам’ять, передачі, точки синхронізації).
Підтвердіть тактові частоти та ліміти потужності; троттлінг виглядає як «таке саме завантаження, гірша продуктивність».

3) Третя перевірка: це проблема місткості/фрагментації пам’яті?

Шукайте повторні OOM, хворобливу роботу аллокатора та зростання використання пам’яті з часом.
Перевірте, чи нова версія моделі не збільшила розмір активацій або довжину контексту.
Підтвердіть, що розміри батчів не підсосалися внаслідок «автотюнінгу».

4) Четверта перевірка: топологія та переміщення даних

Перевірте NUMA‑локальність: потоки CPU, що підгодовують GPU, повинні жити на тому ж сокеті, що й PCIe root complex, коли це можливо.
Перевірте лічильники NVLink/PCIe і пропускну здатність.
Підтвердіть, що ваги моделі локальні (теплий кеш) і не звантажуються мережевими запитами щоразу.

5) П’ята перевірка: програмний дрейф і зламане середовище

Змінилась версія драйвера? CUDA‑рантайм? Базовий контейнер? Припускайте їхню провину, поки не доведено протилежне.
Оновлення ядра? Зміна secure boot? Перебудова DKMS? Це може деградувати або відключити частини стеку.
Шукайте мовчазні фоллбеки (наприклад, виконання на CPU через збій плагіна GPU).

Практичні завдання: команди, виводи і рішення (12+)

Це реальні команди, які ви можете виконати на Linux‑вузлі з GPU. Кожне завдання включає, що означає вивід і яке рішення ви приймаєте.
Використовуйте їх як аптечку під час інцидентів або розслідувань продуктивності.

Завдання 1: Підтвердити, що GPU видимий і драйвер здоровий

cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 21 10:12:31 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 555.42.02              Driver Version: 555.42.02      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 A100-PCIE-80GB          On   | 00000000:81:00.0 Off |                    0 |
| N/A   51C    P0              180W / 250W |  24500MiB / 81920MiB |     92%      Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A     12841      C   python3                                     24000MiB|
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Значення: Драйвер завантажено, GPU розпізнано, процес споживає пам’ять, завантаження високе.

Рішення: Якщо nvidia-smi не виконується або не показує пристроїв, зупиніться: виправте проблеми з драйвером/ядром/модулями, перш ніж налаштовувати щось інше.

Завдання 2: Перевірити, чи троттлінг краде продуктивність

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d CLOCK,POWER,TEMPERATURE | sed -n '1,120p'
==============NVSMI LOG==============

Temperature
    GPU Current Temp            : 82 C
    GPU Shutdown Temp           : 95 C
    GPU Slowdown Temp           : 90 C

Power Readings
    Power Draw                  : 247.12 W
    Power Limit                 : 250.00 W

Clocks
    Graphics                    : 825 MHz
    SM                          : 825 MHz
    Memory                      : 1215 MHz

Значення: GPU гарячий і близький до ліміту потужності; тактові частоти можуть бути нижчі за очікувані.

Рішення: Якщо ви близькі до лімітів потужності/терміки, виправте охолодження, потік повітря або політику лімітів потужності, перш ніж звинувачувати софт. Тротлінг GPU бреше з прямим обличчям.

Завдання 3: Визначити, чи ви bound по обчисленням або по пам’яті

cr0x@server:~$ nvidia-smi dmon -s pucm -d 1 -c 5
# gpu   pwr gtemp mtemp    sm   mem   enc   dec   mclk   pclk
# Idx     W     C     C     %     %     %     %    MHz    MHz
    0   220    74     -    35    92     0     0   1215    900
    0   225    75     -    38    95     0     0   1215    900
    0   223    74     -    36    94     0     0   1215    900
    0   221    74     -    34    93     0     0   1215    900
    0   224    75     -    37    95     0     0   1215    900

Значення: SM помірний, але пам’ять насичена — класична поведінка memory‑bound.

Рішення: Налаштуйте шаблони доступу до пам’яті, форми батчів і ф’южн; додавання GPU може не допомогти, якщо кожен GPU memory‑bound на тому ж кернелі.

Завдання 4: Перевірити швидкість/ширину PCIe (мовчазний лімітатор)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q | grep -A4 "PCI"
    PCI
        Bus                             : 0x81
        Device                          : 0x00
        Domain                          : 0x0000
        PCIe Generation
            Max                         : 4
            Current                     : 3
        Link Width
            Max                         : 16x
            Current                     : 8x

Значення: GPU узгодився на Gen3 x8. Це може вполовинити пропускну здатність host↔device передач.

Рішення: Перевірте райзери, BIOS‑налаштування, вибір слота, біфуркацію та розкладку материнської плати. Не оптимізуйте кернелі, поки шина не в повній силі.

Завдання 5: Підтвердити NUMA‑локальність (CPU‑потоки подають не з того сокета)

cr0x@server:~$ nvidia-smi topo -m
        GPU0    CPU Affinity    NUMA Affinity
GPU0     X      0-31            0

Legend:
  X    = Self
  SYS  = PCIe + SMP interconnect

Значення: GPU0 віддає перевагу ядрам CPU 0–31 на NUMA‑вузлі 0.

Рішення: Прикріпіть процеси сервінгу до тих ядер. Якщо ви працюєте на іншому сокеті, ви додаєте латентність і зменшуєте ефективну пропускну здатність.

Завдання 6: Виявити проблеми ECC до того, як вони стануть відмовами

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d ECC | sed -n '1,120p'
ECC Mode
    Current                     : Enabled
    Pending                     : Enabled

ECC Errors
    Volatile
        Single Bit
            Device Memory       : 14
        Double Bit
            Device Memory       : 0
    Aggregate
        Single Bit
            Device Memory       : 982

Значення: Існують кориговані помилки, які накопичуються. Це запах проблем з надійністю, а не цікавий факт.

Рішення: Якщо кориговані помилки зростають у тренді — плануйте обслуговування: злийте GPU, прогоніть діагностику, розгляньте RMA. Не чекайте некоригованих помилок у піковий трафік.

Завдання 7: Виявити «насправді ми працюємо на CPU» (мовчазний фоллбек)

cr0x@server:~$ ps -eo pid,cmd | grep -E "python|uvicorn|triton" | head
12841 python3 serve.py --model resnet50 --device cuda
12902 uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8080
cr0x@server:~$ nvidia-smi pmon -c 1
# gpu        pid  type    sm   mem   enc   dec   command
    0      12841     C    92    80     0     0   python3
    0      12902     G     0     0     0     0   uvicorn

Значення: Процес сервінгу знаходиться на GPU (добре). Якщо pmon нічого не показує, а CPU завантажений — можливо, відбувається фоллбек на CPU.

Рішення: Якщо відбувається фоллбек, виправте завантаження бібліотек, інтеграцію GPU в контейнер або відсутні права на пристрій — не масштабуйтесь догори.

Завдання 8: Перевірити логи ядра на помилки PCIe/NVRM

cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | grep -E "NVRM|AER|PCIe Bus Error" | tail -n 8
[Tue Jan 21 09:58:03 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:81:00): 79, pid=12841, GPU has fallen off the bus.
[Tue Jan 21 09:58:04 2026] pcieport 0000:80:01.0: AER: Corrected error received: id=00e0
[Tue Jan 21 09:58:04 2026] pcieport 0000:80:01.0: PCIe Bus Error: severity=Corrected, type=Physical Layer

Значення: «Fallen off the bus» разом з AER‑повідомленнями вказує на апаратні проблеми, живлення або цілісність PCIe.

Рішення: Злийте вузол; не перезапускайте завдання без кінцевого результату. Дослідіть кабелі, райзери, прошивку, стабільність PSU і термічні умови.

Завдання 9: Помітити проблеми з дозволами пристроїв у cgroup/контейнері

cr0x@server:~$ ls -l /dev/nvidia*
crw-rw-rw- 1 root root 195,   0 Jan 21 10:02 /dev/nvidia0
crw-rw-rw- 1 root root 195, 255 Jan 21 10:02 /dev/nvidiactl
crw-rw-rw- 1 root root 195, 254 Jan 21 10:02 /dev/nvidia-modeset
crw-rw-rw- 1 root root 511,   0 Jan 21 10:02 /dev/nvidia-uvm

Значення: Пристрої існують. У контейнерах дозволи можуть блокувати доступ залежно від налаштувань рантайму.

Рішення: Якщо робочі навантаження не можуть відкрити файли пристроїв, виправте налаштування рантайму (наприклад NVIDIA container toolkit) і політики безпеки, а не змінюйте код додатку.

Завдання 10: Підтвердити MIG‑режим і слайси (GPU розділено?)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -i 0 -q | grep -A3 "MIG Mode"
    MIG Mode
        Current                 : Enabled
        Pending                 : Enabled
cr0x@server:~$ nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A100-PCIE-80GB (UUID: GPU-aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee)
  MIG 1g.10gb Device 0: (UUID: MIG-GPU-aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee/1/0)
  MIG 1g.10gb Device 1: (UUID: MIG-GPU-aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee/2/0)

Значення: GPU розбитий на менші інстанси; кожен має обмежену пам’ять/обчислення.

Рішення: Якщо завдання раптово OOM або сповільнилося, перевірте, чи воно опинилося на меншому слайсі, ніж очікувалось. Виправте обмеження планувальника або вимкніть MIG для цього пулу вузлів.

Завдання 11: Перевірити зростання пам’яті процесів GPU (витоки, фрагментація)

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv
pid, process_name, used_memory [MiB]
12841, python3, 24000
13012, python3, 18000

Значення: Використання GPU‑пам’яті по процесах. Відстежуйте у часі; зростання вказує на витоки або неконтрольовані кеші.

Рішення: Якщо пам’ять росте без межі, впровадьте обмежені кеші, періодичну рекуперацію воркерів або налаштування аллокатора; не просто «купуйте більші GPU».

Завдання 12: Виміряти насичення CPU хоста (GPU може чекати на CPU)

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.8.0 (server)  01/21/2026  _x86_64_  (64 CPU)

10:15:01 AM  CPU   %usr   %sys  %iowait  %irq  %soft  %idle
10:15:02 AM  all  82.10  12.33     0.10  0.00   0.80   4.67
10:15:02 AM   0  99.00   1.00     0.00  0.00   0.00   0.00
10:15:02 AM   1  98.00   2.00     0.00  0.00   0.00   0.00

Значення: CPU насичені; GPU може бути змушений чекати на препроцесинг, токенізацію, декомпресію або завантаження даних.

Рішення: Якщо CPU вичавлені, оптимізуйте стадії на CPU, збільшіть паралелізм або перенесіть роботу на GPU. Масштабування GPU не допоможе, якщо фронтенч — вузьке місце.

Завдання 13: Перевірити тиск диска і page cache (так, GPUs можуть гальмувати через сховище)

cr0x@server:~$ iostat -x 1 3
Linux 6.8.0 (server)  01/21/2026  _x86_64_  (64 CPU)

Device            r/s     w/s   rkB/s   wkB/s  await  %util
nvme0n1         120.0    30.0  98000   16000   18.2   92.0

Значення: NVMe близький до насичення з високим часом очікування. Завантаження моделей або стриминг датасету можуть бути вузьким місцем.

Рішення: Додайте локальний кеш, передзавантажуйте ваги, зменшіть холодні старти або розділіть IO‑важкі задачі від вузлів з критичною латентністю.

Завдання 14: Переконатися, що ваш контейнер дійсно використовує NVIDIA‑рантайм

cr0x@server:~$ docker info | grep -A3 "Runtimes"
 Runtimes: io.containerd.runc.v2 nvidia runc
 Default Runtime: runc
cr0x@server:~$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
Tue Jan 21 10:20:11 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 555.42.02              Driver Version: 555.42.02      CUDA Version: 12.4   |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Значення: Рантайм підтримує GPU і простий контейнер бачить пристрій.

Рішення: Якщо це не працює, виправте інтеграцію GPU у ноді для контейнерів перед зміною коду додатку. Ви не зможете перебити відсутній рантайм хитрощами.

Поширені помилки: симптом → корінна причина → виправлення

1) Симптом: високе завантаження GPU, але низька пропускна здатність

Корінна причина: Кернелі, зв’язані з пам’яттю, або надмірна синхронізація; завантаження відображає стази.

Виправлення: Профілюйте пропускну здатність пам’яті; налаштуйте розміри батчів; ф’южн кернелів; зменшіть копії host↔device; зберігайте тензори в пам’яті; розгляньте змішану точність там, де це безпечно.

2) Симптом: стрибки p99 після «поліпшення завантаження»

Корінна причина: Перепакування моделей/завдань на одному GPU, що викликає конкуренцію; чергування і хвороблива робота аллокатора.

Виправлення: Забезпечте ізоляцію (MIG або окремі пули), встановіть контроль допуску, налаштуйте паралельність окремо для пропускної здатності і для хвильової латентності.

3) Симптом: випадкові помилки CUDA, «GPU has fallen off the bus», флапи вузла

Корінна причина: Цілісність PCIe/живлення/терміка; іноді баги в прошивці.

Виправлення: Злийте вузол, перевірте dmesg/AER, підтвердіть ширину/ген лінку, інспектуйте райзери/кабелі, підтвердіть запас PSU, staged‑оновлення прошивки.

4) Симптом: задачі сповільнюються після оновлення драйвера, без очевидних помилок

Корінна причина: Несумісність версій між драйвером, CUDA‑рантаймом і бібліотеками; змінені дефолти частот/управління потужністю; відключений peer access.

Виправлення: Зафіксуйте відомо‑хороші версії, запускайте канаре‑бенчмарки, підтверджуйте топологію та налаштування peer‑to‑peer, швидко відкатуйте при виявленні регресії.

5) Симптом: часті OOM після оновлення моделі

Корінна причина: Збільшений розмір активацій (довший контекст, більший батч), різна поведінка планувальника пам’яті, фрагментація під конкурентністю.

Виправлення: Зменшіть батч або контекст; увімкніть статичні форми, де можливо; передалокувати пули пам’яті; періодично перезапускати воркерів; виділити одну модель на MIG‑слайс для жорстких лімітів.

6) Симптом: GPU простоюють, а CPU вичавлений

Корінна причина: Препроцесинг/токенізація/завантаження даних на CPU — вузьке місце; однопотоковий етап; гарячі точки Python GIL.

Виправлення: Паралелізуйте препроцесинг, використовуйте векторизовані бібліотеки, переносьте роботу на GPU, кешуйте проміжні результати, прикріпіть CPU‑аффінність біля NUMA‑вузла GPU.

7) Симптом: багатовузлове тренування погано масштабуються за межі одного вузла

Корінна причина: Інтерконект або мережеве вузьке місце; погане розміщення по топології; накладні витрати колективної комунікації.

Виправлення: Планування з урахуванням топології, використання швидших інтерконектів, налаштування комунікації (розміри бакетів), накладання обчислень і комунікації, ввімкнення peer access і перевірка здоров’я RDMA мережі.

8) Симптом: «Працює на одній машині, падає на іншій»

Корінна причина: Дрейф: різні драйвери, різні прошивки, різні бази контейнерів, різні збірки модулів ядра.

Виправлення: Незмінні образи, зафіксовані версії і набір тестів відповідності, що запускається на кожному вузлі перед приєднанням до пулу.

Контрольні списки / покроковий план

Чекліст A: Якщо ви будуєте GPU‑платформу для 2027+

Визначте SLO для кожного класу навантажень: SLO пропускної здатності для пакетних задач, SLO латентності для сервінгу та окремі бюджети помилок.
Стандартизуй стек: золоті комбінації драйвер + CUDA‑рантайм; незмінні образи; контрольовані релізи; швидкий відкат.
Виберіть модель ізоляції: MIG для жорстких партицій, MPS для паралельності, або виділені GPU для суворої латентності.
Зробіть топологію видимою: відкрийте PCIe/NVLink/NUMA розміщення для планувальника і для користувачів.
Впровадьте контроль допуску: відхиляти або деградувати, перш ніж хвильова латентність вибухне.
Інструментуйте апаратне здоров’я: ECC‑рівні, терміка, споживання потужності, PCIe‑помилки, ширина/ген лінку, лічильники ресетів.
Проєктуйте для локальності даних: кеші моделей/ваг на локальному NVMe; стратегії преваймінгу; уникати мережевих запитів на гарячих шляхах.
Напишіть інцидент‑плейбук: автоматизація дренування/карантину, відомі сигнатури відмов і шлях «зупинити кровотечу».

Чекліст B: Якщо ви обираєте між п’ятьма сценаріями

Якщо потрібен детермінізм: схиляйтеся до «повернення класичного рендерингу» або обмежуйте нейронні методи як опціональні доповнення.
Якщо потрібна ефективність витрат у масштабі: інвестуйте в операції «утиліти інференсу»: метріка, планування, пулінг і сувора ізоляція.
Якщо ви стикаєтесь зі стінами масштабування: припускайте, що «стіна пам’яті» — ваше майбутнє; купуйте й проєктуйте під пропускну здатність/топологію, а не під максимальний FLOPS.
Якщо ви боїтесь аутейджів більше, ніж відсутності фіч: впроваджуйте «поворот до надійності» зараз — фіксуйте версії й етапуйте зміни.
Якщо ваш продукт візуальний і інтерактивний: «AI малює все» може перемогти, але тільки з дисципліною життєвого циклу моделей і шляхами відкату рендерингу.

Чекліст C: Щотижнева гігієна для флоту GPU

Переглядайте тренди ECC і PCIe‑помилок; карантинізуйте вузли з ростом показників.
Аудит дрейфу драйверів/рантаймів по флоту; блокувати вузли, що не відповідають дозволеному набору.
Запускайте невеликий синтетичний бенчмарк на кожному пулі вузлів; алертуйте при регресіях.
Вибірково заміряйте p95/p99 латентності по моделях; розслідуйте джиттер, пов’язаний зі щільністю, на ранньому етапі.
Перевіряйте час холодного старту і хіт‑рейт кешу для артефактів моделей.

ЧаПи

1) Чи будуть GPU важливими після 2026, якщо «AI‑чипи» займуть ринок?

Так. Навіть якщо спеціалізовані акселератори зростуть, GPU залишаються гнучкою платформою для змішаних навантажень, швидкої ітерації
і широкої підтримки софту. Переможний підхід — спроєктувати платформу, яка підтримує гетерогенні акселератори без повного переписування щокварталу.

2) Чи замінить нейронний рендеринг растера?

В деяких сегментах — частково. Чекайте гібридних конвеєрів: класичні геометричні проходи плюс нейронний синтез. Повна заміна складніша, бо детермінізм, відлагодження і створення контенту все ще важливі.

3) Що є найбільшим обмежувачем продуктивності після 2026?

Рух даних. Пропускна здатність пам’яті, топологія інтерконекту і патерни host↔device передач домінуватимуть у більшості навантажень, ніж сире обчислення.

4) Купувати більше GPU чи оптимізувати спочатку?

Оптимізуйте щонайменше настільки, щоб знати своє вузьке місце. Якщо ви PCIe‑bound або CPU‑bound, купівля більшої кількості GPU — дорожчий спосіб помилитись.
Коли ви справді compute‑limited, масштабування може бути раціональним.

5) MIG чи без MIG для інференсу?

Якщо потрібна передбачувана латентність, MIG (або еквівалентне жорстке партиціювання) часто того варте. Якщо потрібна максимальна пропускна здатність і ви можете терпіти джиттер,
спільні режими можуть бути прийнятні — поки раптом не стануть ні. Хитрість у розділенні пулів за класом SLO.

6) Як уникнути катастроф при оновленні драйверів?

Зафіксуйте версії, етапуйте оновлення в канаркових пулах і запускайте реплеї робочих навантажень разом із синтетичними тестами. Ставтесь до оновлень драйверів як до міграцій бази даних:
відкатні, спостережувані і достатньо повільні, щоб зупинитися, якщо щось пахне підозріло.

7) Чому «завантаження GPU» бреше?

Тому що «зайнятий» включає стази. GPU може бути 90% завантаженим, чекаючи на пам’ять, передачі або синхронізацію.
Потрібні додаткові метрики: пропускна здатність пам’яті, лічильники PCIe, розподіл часу кернелів і сквозна латентність.

8) Найпростіший спосіб зменшити витрати на GPU‑сервінг?

Збільшити корисну роботу на GPU‑годину: батчуйте виважено, повторно використовуйте resident‑ваги, уникати холодних стартів і усунути непотрібні копії CPU↔GPU.
Міруйте вартість за запит, а не за вузол.

9) Чи варто інвестувати в класичні техніки рендерингу?

Так, особливо там, де важливі відтворюваність і відлагодження. Детермінований базовий конвеєр також дає безпечний шлях відкату, коли нейронні компоненти поводяться некоректно або дрейфлять.

Висновок: що робити наступного тижня

Після 2026 GPU не матимуть єдиного майбутнього. У них буде кілька, залежно від того, чи цінує ваш бізнес фідельність, латентність, вартість чи передбачуваність. Ваша задача — вибрати сценарій, яким ви зможете оперувати, а не той, що краще виглядає на слайді.

Вирішіть вашу дефолтну позицію: нейронно‑перший, класично‑перший або гібрид з жорсткими шляхами відкату.
Нарощуйте м’яз швидкої діагностики GPU: швидко класифікуйте вузькі місця (чергування, CPU, пам’ять, PCIe, топологія, дрейф).
Стандартизуйте стек: незмінні образи, зафіксовані набори драйвер/рантайм, етапні релізи та швидкий відкат.
Інструментуйте апаратне здоров’я: ECC, PCIe/AER, терміка, ліміти потужності — бо виробничі системи ламаються фізично, а не тільки логічно.
Впровадьте метринг і ізоляцію раніше: спільні флоти ефективні, поки не стають спільною болем.

Якщо зробите нічого іншого: перестаньте ставитись до GPU як до екзотики. Це інфраструктура тепер. Дайте їм ту саму операційну дисципліну, що й вашим базам даних — можливо, навіть більше.

Схожі статті

Народження 3D-акселераторів: коли GPU став окремим світом Blender і GPU-рендеринг: як у творців з’явилася нова суперсила Відкриті vs закриті екосистеми: чи є насправді рух проти CUDA? Картки RTX A/Pro: коли «Pro» має сенс (а коли це пастка) Дешеві GPU: чому вони знову стануть важливими Історія Radeon: бренд, який пережив кілька епох