Коли оновлювати GPU: вчасно й без FOMO

Правило проти FOMO: оновлюйте лише за вимірюваним обмеженням

Ось правило, якого я дотримуюсь, витрачаючи чужі гроші (а інколи й свої): оновлюйте GPU лише тоді, коли ви можете назвати обмеження, виміряти його та передбачити виграш. Якщо ви не можете зробити всі три — ви не оновлюєте систему; ви просто ходите по магазинах.

Обмеження бувають кількох типів:

• Обмеження пропускної здатності: занадто мало завдань за годину (рендери, кроки тренування, QPS інференсу).
• Обмеження затримки: одне завдання займає надто багато часу (експорт, компіляція, стрибок часу кадру в грі).
• Обмеження ємності: модель/сцена/текстури не вміщуються в VRAM без некрасивих компромісів.
• Обмеження надійності: GPU падає, перегрівається, росте кількість ECC-помилок, драйвери — бардак, або БЖ на грані.
• Платформне обмеження: потрібна інструкція/функція (AV1 encode, покоління NVENC, FP8, більший BAR, конкретна здатність CUDA).

Зверніть увагу, чого немає: «нова карта на 40% швидша за графік на YouTube». Графіки — не ваше навантаження. Вони лише підказка. Ваше завдання — підтвердити.

Дві сухі істини:

1. Більшість «проблем з GPU» насправді — це проблеми з даними й пам’яттю. Якщо ви чекаєте на сховище, переміщуєте тензори або відбувається сторінг VRAM, GPU просто сидить як дорогий обігрівач.
2. Оновлення GPU, яке не змінює ваше обмеження, просто зміщує вузьке місце. Вітаю: ви купили швидшу машину, щоб стояти в тому самому заторі.

Цитата, щоб не забувати реальність: «Надія — це не стратегія.» — Генерал Гордон Р. Салліван.

І так, ви все ще можете купити GPU заради задоволення. Просто не називайте це планом оптимізації.

Кілька фактів і історія, які пояснюють цикли хайпу

FOMO навколо GPU не нове; це продукт того, як розвивається індустрія: реальні стрибки, гучний маркетинг і програмне забезпечення, яке потребує часу, щоб наздогнати. Трохи контексту допоможе вчасно оновлюватися, не піддаючись емоційному шантажу від презентацій запуску.

8 фактів, які варто знати (коротко і по суті)

1. GPU були «графічними прискорювачами», поки розробники не перетворили їх на математичну зброю. Ранні роботи GPGPU існували до CUDA, але вихід CUDA у 2007 році зробив загального призначення обчислення масовим.
2. Програмовані шейдери змінили все. Фіксовані конвеєри поступилися програмованим на початку 2000-х; цей перехід дав змогу сучасним GPU стати універсальними обчислювальними монстрами.
3. VRAM багато років був тихим обмежувачем. Багатьом користувачам не потрібно більше FLOPS; їм потрібен робочий набір, який вміщується без пейджингу або агресивного тайлінгу.
4. Тензорні/матричні ядра створили «стрибкоподібний» приріст — якщо ви їх використовуєте. Якщо ваш фреймворк, модель і налаштування точності не потрапляють у ці юніти, заголовкові числа не застосовуються.
5. Блоки кодування/декодування відео відокремлені від продуктивності шейдерів. Нова карта може бути величезним виграшем для стрімінгу або редагування навіть якщо приріст FPS у іграх скромний.
6. PCIe важить менше, ніж багато хто думає — поки раптом не починає важити дуже багато. Більшість однокарткових навантажень не залежать від PCIe, але мульти-GPU, інтенсивний хост→пристрій трафік та інференс з малими батчами можуть бути чутливими.
7. Живлення і тепловий режим стали першокласними обмеженнями. Сучасні GPU можуть досягати лімітів потужності й тротлити; ваша вентиляція корпуса та якість PSU можуть знищити «апгрейд» на папері.
8. Підтримка програмного забезпечення має свій життєвий цикл. Гілки драйверів, версії CUDA і сумісність фреймворків можуть змушувати оновлюватися (або перешкоджати цьому) незалежно від сирої продуктивності.

Урок щодо таймінгу: великі архітектурні стрибки трапляються, але досвід першого дня рідко є найстабільнішим або найекономічнішим. У продакшні «перший хвилі» обладнання — це податок на функції, якщо вам дійсно не потрібна ця функція.

Жарт 1: Купувати GPU виключно для майбутньої безпеки — це як купувати штани більшого розміру, щоб мотивувати дієту. Іноді спрацьовує. Здебільшого — просто більші штани.

Швидкий план діагностики: знайдіть вузьке місце за 15 хвилин

Це «тріаж», коли хтось каже: «Нам потрібна нова відеокарта». Мета — знайти обмеження перш ніж братися за бюджет.

Перше: доведіть, що це проблема GPU, а не чогось іншого

1. Перевірте завантаження GPU і частоти під навантаженням. Якщо завантаження низьке, а робота повільна — швидше за все ви обмежені CPU, I/O або синхронізацією.
2. Перевірте використання VRAM та поведінку пейджингу. Близькість до 100% VRAM не завжди погана, але OOM або часті вивільнення пам’яті — сигнал проблеми.
3. Перевірте завантаження CPU по ядрах. Одне «забите» ядро може позбавити пропускної здатності GPU (потік відправки, data loader, головний потік гри).
4. Перевірте пропускну спроможність і затримки зберігання. Тренування ML і медіа-воркфлоу можуть виглядати «повільними через GPU», коли насправді диск повільний.

Друге: визначте тип обмеження

• Ємність: OOM-помилки, примусові малі батчі, «поп-ін» текстур, агресивне використання проксі-медіа.
• Пропускна здатність: черга завдань росте, GPU на високому завантаженні, стабільно високий споживаний потік, але темп виходу недостатній.
• Затримка/фреймтайм: добра середня частота кадрів, але погані 1% low; або сплески хвостової затримки інференсу.
• Надійність: Xid-помилки, ресети, тротлінг за температурою, ECC-помилки, падіння драйвера.

Третє: оціни вплив апгрейду перед покупкою

1. Порівняйте ваше навантаження з відомими патернами масштабування. Для ML: чи ви compute-bound або memory-bandwidth-bound? Для ігор: чи CPU обмежує вас на вашому розділенні? Для відео: чи експорт прискорюється GPU або обмежений CPU?
2. Запустіть контрольний бенчмарк вашого реального завдання. Ті ж вхідні дані, ті ж налаштування, логування часу й метрик ресурсів. Збережіть результати.
3. Поціни повні витрати на апгрейд, а не лише карту. PSU, вентиляція корпусу, кабелі, живлення стійки, драйвери, простої і час людини на валідацію.

Метрики, що вирішують (і ті, що вводять в оману)

На що варто звертати увагу

• Час до результату: реальний час стінки на рендер, епоху, експорт, збірку, прогін симуляції.
• Продуктивність: кадрів/сек при цільовій якості, зображень/сек, токенів/сек, QPS, завдань/день.
• Хвостова затримка: p95/p99 затримка інференсу або 1% low фреймтайм. Середнє ховає біль.
• Запас VRAM: не лише «вміщується», але й з запасом для піків, фрагментації та паралельних робіт.
• Показники стабільності: ресети драйвера, Xid-помилки, виправлені vs невиправлені ECC (якщо застосовно).
• Енергоспоживання і температури під тривалим навантаженням: чи тримаєте ви буст-частоти стабільно?

Що вас обманює (або принаймні вводить в оману)

• Одиночні синтетичні бали. Вони можуть корелювати, але не є вирішальною підставою для рішення.
• Пікові FLOPS. Ваш мікс ядер рідко досягає піку. Частіше важливіше ширина пам’яті та заповненість SM.
• «Завантаження GPU 100%». Ви можете бути завантажені на 100% і при цьому працювати повільно, якщо ви обмежені пам’яттю, тротлитеся або використовуєте невірний шлях точності.
• VRAM вважається «низьким». Деякі навантаження стримлять потік; низький показник VRAM не доказ того, що вам не потрібно більше, але це підказка.

Операційний принцип: якщо ви не можете побудувати графік «час до результату» за тиждень і пояснити його варіацію — ви не готові витрачати гроші на прискорення. Ви все ще дебагуєте.

Практичні завдання (команди) для підтвердження потреби в апгрейді

Ці завдання передбачають Linux на робочій станції або сервері. Команди виконувані. Кожне включає: що запускати, що означає вивід і яке рішення воно повинно підштовхнути. Виконуйте їх по порядку, поки відповідь не стане очевидною.

Завдання 1: Підтвердіть модель GPU, драйвер і базовий стан

cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 21 10:12:41 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 | 00000000:65:00.0 Off |                  N/A |
| 30%   52C    P2              68W / 140W |   6210MiB / 16376MiB |     92%      Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|========================================================================================|
|    0   N/A  N/A     21432      C   python3                                       6172MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Значення: Ви отримуєте встановлену карту, споживання потужності відносно ліміту, використання VRAM, завантаження і чи є щось явно неправильне.

Рішення: Якщо завантаження високе і стабільне під час повільних задач — апгрейд GPU може допомогти. Якщо завантаження низьке — не оновлюйте; знайдіть справжнє вузьке місце.

Завдання 2: Слідкуйте за завантаженням, частотами, потужністю і пам’яттю в часі

cr0x@server:~$ nvidia-smi dmon -s pucvmet -d 1 -c 10
# gpu   pwr gtemp mtemp    sm   mem   enc   dec  mclk  pclk  pviol  tviol   fb  bar1  rxpci  txpci  err
# Idx     W     C     C     %     %     %     %   MHz   MHz     %     %   MiB   MiB  MB/s  MB/s
    0    132    74     -    98    63     0     0  7000  1560     0     0  10240   120   210    95     0
    0    140    76     -    99    66     0     0  7000  1560     2     0  11020   120   220   100     0
    0    140    78     -    92    68     0     0  7000  1500     5     1  11200   120   225   110     0

Значення: Якщо pviol (power violation) або tviol (thermal violation) ростуть — ви тротлитеся. Якщо частоти падають під навантаженням — ви не отримуєте оголошеної продуктивності.

Рішення: Якщо тротлінг — проблема, спочатку виправте охолодження/ліміти потужності. Оновлювати GPU, зберігаючи ту саму вентиляцію — означає платити за продуктивність, яку ви не зможете утримувати.

Завдання 3: Перевірте ECC і кількість виправлених помилок (де підтримується)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d ECC
==============NVSMI LOG==============
ECC Mode
    Current                        : N/A
    Pending                        : N/A

ECC Errors
    Volatile
        Single Bit
            Device Memory          : 0
            Register File          : 0
        Double Bit
            Device Memory          : 0
    Aggregate
        Single Bit
            Device Memory          : 0
        Double Bit
            Device Memory          : 0

Значення: На датацентрових картах ви побачите стан ECC і помилки. На багатьох робочих/ігрових картах це N/A.

Рішення: Зростання виправлених помилок може бути сигналом «заміни до того, як станеться простій». Якщо ви тренуєте моделі тижнями, надійність — це продуктивність.

Завдання 4: Шукайте збійні події ядра/драйвера GPU (Xid) в логах

cr0x@server:~$ sudo journalctl -k -b | grep -i -E 'nvrm|xid|gpu' | tail -n 20
Jan 21 09:48:12 server kernel: NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 13, Graphics Exception: Shader Program Header 00000000
Jan 21 09:48:12 server kernel: NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 31, Ch 00000020, intr 00000000. MMU Fault: ENGINE GRAPHICS GPCCLIENT_T1_0 faulted

Значення: Події Xid вказують на помилки GPU: баги драйвера, нестабільні розгони, проблеми PCIe або відмова обладнання.

Рішення: Якщо ви бачите Xid під нормальним навантаженням — розглядайте це як інцидент надійності. Апгрейд може бути виправданий, але спочатку виключіть проблеми з живленням/терміками/PCIe.

Завдання 5: Перевірте ширину й покоління лінку PCIe (дивно часта проблема)

cr0x@server:~$ sudo lspci -vv -s 65:00.0 | grep -E 'LnkCap|LnkSta'
LnkCap: Port #0, Speed 16GT/s, Width x16, ASPM L1, Exit Latency L1 <64us
LnkSta: Speed 8GT/s (downgraded), Width x8 (downgraded)

Значення: GPU здатний на PCIe Gen4 x16, але працює на Gen3 x8. Це може статись через діління слотів материнської плати, райзери, BIOS-налаштування або цілісність сигналу.

Рішення: Виправте платформу перед апгрейдом GPU. Нова карта не виправить занижений лінк; можливо, навіть погіршить ситуацію.

Завдання 6: Визначте вузьке місце CPU (потік відправки, data loader, головний потік гри)

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 5
Linux 6.6.15 (server)  01/21/2026  _x86_64_  (32 CPU)

10:14:05 AM  CPU   %usr %nice  %sys %iowait  %irq  %soft  %idle
10:14:06 AM  all   18.2  0.0   3.1    1.2    0.0   0.4   77.1
10:14:06 AM    7   99.0  0.0   1.0    0.0    0.0   0.0    0.0

Значення: Одне ядро завантажене під 100%, тоді як система загалом майже простає. Класичний випадок «один потік — вузьке місце».

Рішення: Якщо GPU недовантажений, а одне CPU-ядро завантажене — апгрейд GPU не допоможе. Потрібні швидший однопоточний CPU, краща паралелізація або інша конвеєрна архітектура.

Завдання 7: Перевірте тиск пам’яті і свопінг (host RAM може зупинити роботу GPU)

cr0x@server:~$ vmstat 1 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 2  0      0  81234  12000 912000    0    0   120    80  320  650 15  3 80  2  0
 3  1  524288  1024  11000 120000   80  120  9000  3000 5500 9000 20  7 40 33  0

Значення: Своп ін/аут (si/so) і високий I/O wait (wa) вказують на сторінг хоста. Ваш GPU-конвеєр буде стояти, поки CPU бореться з підсистемою пам’яті.

Рішення: Додайте RAM, зменшіть розмір датасету, виправте витоки пам’яті або налаштуйте data loader. Оновлення GPU не зупинить треш свопінгу.

Завдання 8: Підтвердіть, що ви не залежите від I/O (пропускна здатність/затримка сховища)

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.6.15 (server)  01/21/2026  _x86_64_  (32 CPU)

Device            r/s   rkB/s  rrqm/s %rrqm r_await rareq-sz   w/s   wkB/s w_await aqu-sz  %util
nvme0n1         120.0  98000    12.0  9.1    1.20   816.7    40.0  24000   2.40   0.18   78.0

Значення: Високий %util близько 100% з ростом r_await означає, що диск насичений. Тренування ML, що стрімить багато дрібних файлів, відоме цим.

Рішення: Виправте сховище: локальний NVMe, кешування, префетчинг, шардинг у великі файли або кращі налаштування data loader.

Завдання 9: Перевірте узгодженість стека CUDA/компілятора (несумісність фреймворку й драйвера)

cr0x@server:~$ python3 -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.get_device_name(0))"
2.2.2
12.1
NVIDIA RTX A4000

Значення: Підтверджує, що фреймворк бачить GPU і яку версію CUDA він таргетує.

Рішення: Якщо стек застарілий і не використовує сучасні ядра/шляхи точності — оновіть ПО перед залізом. Нова карта + старий стек часто дорівнюють дорогому розчаруванню.

Завдання 10: Перевірте, чи ви обмежені по VRAM (OOM або фрагментація)

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, 16120 MiB, 256 MiB

Значення: Ви фактично витратили весь VRAM. Якщо це стабільний стан для вашого навантаження — у вас немає запасу для піків.

Рішення: Якщо ви постійно на межі або вникаєте в OOM — GPU з більшою VRAM є раціональним апгрейдом, навіть якщо обчислювальна потужність не є обмеженням.

Завдання 11: Перевірте, чи ви обмежені по живленню за задумом

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=power.draw,power.limit,clocks.gr,clocks.mem --format=csv
power.draw [W], power.limit [W], clocks.gr [MHz], clocks.mem [MHz]
139.55 W, 140.00 W, 1545 MHz, 7000 MHz

Значення: Якщо споживання зафіксовано на ліміті і частоти нижчі за очікуване — ви обмежені по потужності.

Рішення: Вирішіть, чи підняття ліміту потужності (якщо безпечно) або покращення охолодження допоможуть. Якщо ваша карта з низьким TDP, GPU з більшим TDP може дати реальний приріст — але лише якщо PSU та терміки це витримають.

Завдання 12: Перевірте режим персистенсу NVIDIA і режим обчислень (для серверів)

cr0x@server:~$ sudo nvidia-smi -pm 1
Enabled persistence mode for GPU 00000000:65:00.0.

Значення: Persistence mode може зменшити затримку першого завдання і уникнути повторних ініціалізацій на безголових серверах.

Рішення: Якщо у вас багато коротких завдань і ви бачите «warm-up» штрафи — виправте операційні налаштування перед апгрейдом заліза.

Завдання 13: Виміряйте базовий час до результату для реального навантаження (рендер/тренування/інференс)

cr0x@server:~$ /usr/bin/time -v python3 train.py --config configs/resnet50.yaml --epochs 1
epoch=0 step=500 img/s=812.4 loss=1.92
	Command being timed: "python3 train.py --config configs/resnet50.yaml --epochs 1"
	User time (seconds): 312.11
	System time (seconds): 18.44
	Percent of CPU this job got: 610%
	Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:00:58
	Maximum resident set size (kbytes): 24010984

Значення: Ви зафіксували wall time і участь CPU. Це ваш «до» метрик.

Рішення: Ніякого апгрейду без базової лінії. Після апгрейду ви зможете приписати покращення залізу, а не плацебо або випадкову варіацію.

Завдання 14: Перевірте розподіл часу в ядрах за допомогою Nsight Systems (якщо встановлено)

cr0x@server:~$ nsys profile -t cuda,nvtx -o profile_report python3 infer.py --batch-size 1
Generating '/tmp/nsys-report.qdrep'
Exporting data to 'profile_report.nsys-rep'

Значення: Це створює таймлайн, який показує чергу CPU, GPU-ядра, memcpy, синхронізацію і прості паузи.

Рішення: Якщо ви бачите довгі memcpy або проміжки синхронізації — вузьке місце може бути в плануванні CPU, data loader, PCIe-перенесенні або ефективності малих батчів — а не в сирому GPU-обчисленні.

Завдання 15: Для ігор/робочих станцій: підтвердіть CPU vs GPU bound по поведінці фреймтаймів (Linux, MangoHud)

cr0x@server:~$ mangohud --dlsym %command%
MangoHud v0.7.2
Overlay: FPS 144, GPU 65%, CPU 98% (core 7), Frametime 6.9ms, VRAM 7.8GB

Значення: Низьке завантаження GPU і високе завантаження CPU вказують на те, що ви CPU-bound при поточних налаштуваннях/роздільній здатності.

Рішення: Оновіть CPU (або підвищте роздільну здатність/якість) перед апгрейдом GPU, якщо мета — плавніші фреймтайми.

Завдання 16: Перевірте PSU і запас потужності з боку системи

cr0x@server:~$ sensors
coretemp-isa-0000
Adapter: ISA adapter
Package id 0:  +84.0°C  (high = +100.0°C, crit = +100.0°C)

nvidia-smi-gpu
Adapter: PCI adapter
GPU Fan:        30 %
GPU Temp:       78 C

Значення: Не лічильник PSU, але показує, чи система працює гарячою. Тепло часто корелює з нестабільністю живлення під навантаженням.

Рішення: Якщо температури високі під тривалим навантаженням — виправте вентиляцію перед тим, як робити висновок про потребу в новому GPU.

Рамка прийняття рішень: який у вас тип навантаження?

1) Ігри: оновлюйте, коли ваша цільова фреймтайм недосяжна при поточних налаштуваннях

Для ігор правильне питання не «наскільки швидша нова карта?». Питання: чи можу я досягти цільового часу кадру з прийнятною якістю і чи стабільні 1% lows?

Оновлюйте GPU коли:

• Ви GPU-bound на бажаній роздільності й якості, і GPU постійно майже повністю завантажений.
• Вам доводиться відключати функції, які вам справді важливі (ray tracing, текстури високої роздільності), бо продуктивність падає.
• Ліміти VRAM змушують знижувати якість текстур, і ви це помічаєте (статери, поп-ін, проблеми зі стрімінгом).

Не оновлюйте GPU коли:

• Ви CPU-bound (головний потік завантажений, GPU завантаження низьке, фреймтайми стрибкоподібні).
• Ваш «статер» викликаний компіляцією шейдерів, фоновими оновленнями або багом гри, який залишиться й на новому обладнанні.
• Ваш PSU/корпус не витримає карту з більшою потужністю без перетворення ПК на конвекційну піч.

2) Відеомонтаж і стрімінг: блоки кодування/декодування — головна причина оновлення

Творці часто оновлюють GPU за неправильною метрикою: FPS у іграх. Продуктивність редагування залежить від декодування/кодування, прискорення ефектів, VRAM і сховища. Нова карта може суттєво поліпшити скрабл таймлайну, якщо має кращу підтримку декодування, навіть якщо пікова шейдерна продуктивність невелико вища.

Оновлюйте GPU коли:

• Ваша кодекова лінія обробки апаратно прискорена, і поточна карта не справляється з форматом (високий бітрейт, 10-bit, нове покоління кодеків).
• VRAM карти занадто мало для таймлайнів високої роздільності, важких Fusion/AE композицій або великих текстур.
• Експорт використовує апаратне кодування, і ви обмежені CPU-шифруванням, яке не можна поліпшити інакше.

Не оновлюйте коли:

• Вузьке місце — джерело медіа на повільному сховищі або мережеві шари.
• Ваш стек ефектів обмежений CPU (деякі плагіни такі) або пам’яті недостатньо.

3) Тренування ML: оновлюйте, коли ви обмежені обчисленнями або VRAM на стабільних ядрах

ML-спеціалісти найбільш вразливі до FOMO на GPU, бо виграші можуть бути реальними. Але ви отримуєте ці виграші лише коли навантаження використовує потрібні шляхи виконання.

Оновлюйте GPU коли:

• Ви обмежені VRAM і змушені використовувати крихітні батчі, що повільнить тренування або зашкодить збіжності.
• Ви можете використовувати нові режими точності (bf16/fp16/fp8) і ваш фреймворк їх підтримує коректно.
• Ваше тренування compute-bound (високе завантаження GPU, висока заповненість SM, мінімальні простої хоста).

Будьте обережні коли:

• Ви обмежені pipeline вводу (диск/мережа/dataloader). Більший GPU не вирішить повільні дані.
• Ви покладаєтесь на кастомні CUDA-розширення, що відстають від нових версій CUDA.
• У вас мульти-GPU і вже навантажена міжз’єднання (топологія PCIe, свитчі).

4) Інференс у продакшні: оновлюйте, коли не укладаєтесь в SLO економічно

Апгрейди для інференсу мають керуватися SLO-математикою й вартістю за запит. Голі токени/сек — добре, але важливі хвостова затримка й рівень помилок.

Оновлюйте коли:

• Ви не витримуєте p95/p99 затримки на піковому трафіку без надмірного overprovisioning.
• Модель ледь вміщується в VRAM і фрагментація викликає випадкові OOMи.
• Вам потрібні функції, як-от краща підтримка розрідженості, нові формати тензорних ядер або вища пропускна здатність пам’яті.

Не оновлюйте коли:

• Вузьке місце — CPU препроцесинг, токенізація або серіалізація.
• Ваш розмір батча занадто малий через архітектуру; розгляньте батчинг і поліпшення планувальника спочатку.

Жарт 2: Найшвидша GPU — та, яку ви фактично можете тримати ввімкненою. Друга за швидкістю — та, яка не викидає автомата вимикача.

Три корпоративні історії з польових умов

Міні-історія 1: Інцидент, спричинений хибним припущенням

Вони мали невеликий GPU-кластер для нічного тренування комп’ютерного зору. Команда мала новий варіант моделі і план: поставити «більші» GPU і скоротити час тренування. Закупівля пройшла швидко, бо всі бачили бенчмарки. Усі також хотіли, щоб черга зменшилась.

Розгортання почалося в п’ятницю після обіду, бо звісно ж так. Запустили роботи, завантаження виглядало високим, і потім почалися перші збої: тренувальні прогони випадково падали з помилками GPU, а іноді вузол зависав настільки, що планувальник вважав його нездоровим. Інженер на чергуванні зробив ритуал: перевстановлення драйвера, відкат ядра, перезапуск. Збої продовжувалися.

Хибне припущення було тонким: вони вважали, що нові GPU — «plug-and-play». Насправді сервери мали суміш райзерів і проводки слотів PCIe. З новими картами кілька вузлів узгодили знижений PCIe-лінк, а в деяких були граничні проблеми з цілісністю сигналу. При інтенсивному DMA драйвер почав логувати Xid-помилки та іноді відбувався жорсткий ресет.

Виправили це стандартизацією шляху обладнання (без сумнівних райзерів для цих слотів), налаштуванням BIOS і валідацією статусу PCIe-лінку під час провізування. Після цього нові GPU справді допомогли — але інцидент не про продуктивність. Він про те, щоб ставитись до платформи як до платформи.

Міні-історія 2: Оптимізація, що дала зворотний ефект

Медіа-команда хотіла швидші транскоди. Вони помітили, що енкодер GPU не насичений, і вирішили, що потрібна карта вищого класу. Але SRE попросив зібрати метрики за тиждень: завантаження GPU для кодування, навантаження CPU, затримки зчитування диска і час на завдання.

Числа показали неприємну річ: енкодер GPU здебільшого просто чекав. Пайплайн зчитував багато дрібних вихідних файлів із мережевого сховища, потім відбувався CPU-препроцесинг перед подачею кадрів на GPU. Інженери «оптимізували», збільшивши паралелізм: більше воркерів, більше одночасних транскодів. День пройшов чудово — потім все сповільнилося.

Що сталося? Мережевий шар досяг стіни затримки. Зросла iowait, черги заглибились, і CPU більше блокувався. GPU лишався недовантаженим, а кінцева затримка погіршилася. Вони не створили більше пропускної здатності; вони створили більше конкуренції.

Фікс був нудним: підвантажити вхідні дані на локальний NVMe, читати батчами і обмежити паралелізм, орієнтуючись на затримки сховища, а не на кількість CPU-ядер. Існуючий GPU раптом став «швидшим», не змінюючи жодного кремнієвого компонента. Пізніше вони оновили GPU заради кращої підтримки кодеків, але лише після того, як пайплайн припинив спотикатися об власні шнурки.

Міні-історія 3: Нудна, але правильна практика, що врятувала день

Невеликий inference-сервіс працював на кількох GPU-вузлах. Нічого складного: стабільна модель, передбачуване навантаження і важливе SLO, бо клієнти помічали. У них була рутина, про яку ніхто не хвалився: перед кожним оновленням драйвера або патчем ядра вони запускали короткий канарійний набір тестів.

Канарій вимірював p95 затримки, запас GPU-пам’яті після warm-up і логи помилок Xid. Він також проганяв «гірші» запити: найбільші входи, що балансували на межі VRAM. Суїт займав 20 хвилин і давав простий звіт, якому всі довіряли.

Одного кварталу оновлення драйвера виглядало безпечним. Але на канарі хвостова затримка зросла і фрагментація VRAM накопичувалась за кілька прогонів, поки не стався OOM у сценарії, який мав вміщатись. Нікому не довелося гадати. Звіт сказав «ні».

Вони зафіксували драйвер, зареєстрували проблему внутрішньо і уникнули інциденту в продакшні. Тижнями пізніше вони оновили GPU з причин ємності, але справжній виграш був у тому, що команда не перетворила продакшн на експеримент. Практика була нудною. Вона також врятувала вихідні, і це мій улюблений інженерний тріумф.

Поширені помилки: симптоми → корінь → виправлення

1) «Завантаження GPU низьке, значить GPU слабкий»

Симптоми: Повільна задача, завантаження GPU 10–40%, CPU має одне гаряче ядро, або підвищений iowait.

Корінь: CPU-обмеження відправки, повільний data loader, накладна синхронізація або голод за I/O.

Виправлення: Протіте конвеєр (Nsight Systems), збільште batch size де можливо, налаштуйте worker-и/prefetch у data loader, підвантажте дані на швидше сховище або оновіть CPU/RAM.

2) «Оновили GPU, не отримали прискорення»

Симптоми: Той самий час до результату; частоти GPU нижчі за очікуване; ліміт потужності досягається.

Корінь: Тротлінг за теплом/потужністю, недостатній PSU, погана вентиляція або консервативні ліміти потужності.

Виправлення: Покращіть охолодження, переконайтесь у наявності адекватних ліній/кабелів PSU, встановіть розумні ліміти потужності, перевірте сталі частоти через nvidia-smi dmon.

3) «Випадкові краші під навантаженням»

Симптоми: Ресети драйвера, Xid-помилки, вузол відзначається як нездоровий, випадкові зависання.

Корінь: Нестабільна подача живлення, проблеми PCIe, райзери, розгони або пошкоджена карта.

Виправлення: Перевірте логи, валідуйте ширину/швидкість PCIe-лінку, приберіть райзери, відкотіть розгон, протестуйте в іншому шасі, розгляньте заміну.

4) «Ми отримали OOM, значить нам потрібні більше обчислень»

Симптоми: Помилки out-of-memory, примусові крихітні батчі, інтенсивний тайлінг/проксі.

Корінь: Обмеження ємності (VRAM), а не обчислень.

Виправлення: Отримайте більше VRAM або реструктуруйте (gradient checkpointing, mixed precision, тайлінг). Якщо оновлюєте — пріоритет VRAM перед обчисленням.

5) «Мульти-GPU масштабування жахливе»

Симптоми: Дві карти дають лише ~1.2× швидше, PCIe-трафік високий, прості паузи GPU.

Корінь: Вузькі місця на хості, обмеження топології PCIe, погана паралелізація, накладні синхронізації, малі батчі.

Виправлення: Перевірте топологію, збільште batch size, зменшіть хост→пристрій передачі, використайте кращі налаштування розподілу та не думайте, що більше GPU — лінійне прискорення.

6) «Фреймрейти високі, але гра відчувається погано»

Симптоми: Чудовий середній FPS, жахливі 1% lows, стутер при зміні сцени.

Корінь: CPU-спайки, компіляція шейдерів, стрімінг активів, недостатньо RAM/VRAM або затримки сховища.

Виправлення: Перенесіть ігри/проекти на SSD/NVMe, збільште RAM, перевірте використання VRAM, оновіть драйвери і лише потім розглядайте апгрейд GPU.

Контрольні списки / покроковий план

Контрольний список A: Вирішіть, чи варто оновлювати (без шопінгу)

1. Запишіть ціль: FPS при налаштуваннях, хвилини рендеру за кадр, токени/сек, p95 затримка, завдань/день.
2. Зберіть базову лінію: запустіть реальне навантаження 3 рази, зафіксуйте wall time і варіацію.
3. Під час базового прогону зафіксуйте GPU util, використання VRAM, частоти, потужність, CPU по ядру і затримки диска.
4. Визначте обмеження: обчислення, VRAM, CPU, I/O або надійність.
5. Оцініть максимально можливий приріст: якщо ви на 70% GPU compute-bound, 2× GPU дасть лише ≈1.4× загального прискорення.
6. Якщо обмеження не в обчисленнях GPU або VRAM — зупиніться і виправте реальне вузьке місце.

Контрольний список B: Якщо оновлюєте — уникайте інцидентів, спричинених апгрейдом

1. Підтвердіть потужність PSU і конектори; не використовуйте сумнівні адаптери.
2. Переконайтесь у вентиляції корпуса/стойки; плануйте для тривалого навантаження, а не для температур в режимі простою.
3. Після встановлення перевірте проводку слотів PCIe, спільне використання ліній і швидкість лінку.
4. Фіксуйте версії драйверів; оновлення драйверів робіть свідомо, а не через непередбачувані апдейти.
5. Запустіть канарійське навантаження: найгірший вхід, тривалий прогін, логування Xid і тротлінга.
6. Зберігайте стару карту, поки нова не пройде burn-in період.

Контрольний список C: Стратегія купівлі, що уникає податку раннього користувача

1. Чекайте, поки софт наздожене, якщо вам не потрібна функція на старті прямо сьогодні.
2. Купуйте під своє обмеження: VRAM перш за все для ємності, пропускна здатність для memory-bound, обчислення для щільних ядер, блоки кодування для креаторів.
3. Бюджетуйте платформу: PSU, охолодження, живлення стійки, час на валідацію і потенційний простій.
4. Якщо купуєте вживане: ставтесь до нього як до диска — припускайте, що у нього є історія, і тестуйте.

FAQ

1) Чи оновлювати GPU зараз чи почекати?

Оновлюйте зараз, якщо вас блокує виміряне обмеження (OOM по VRAM, пропуск SLO, стійкий дефіцит пропускної здатності GPU). Чекайте, якщо ви не можете довести обмеження або якщо навантаження обмежене CPU/I/O.

2) Чи VRAM важливіший за сире прискорення GPU?

Часто — так. Якщо ваше навантаження не вміщується комфортно, продуктивність колапсує через пейджинг, тайлінг або зменшені батчі. Більше VRAM може перетворити «неможливо» на «нудно».

3) Як зрозуміти, що я CPU-bound, а не GPU-bound?

Шукайте низьке завантаження GPU під час повільного періоду плюс одне або кілька CPU-ядер, завантажених по максимуму. Підтвердіть профілюванням (таймлайн показує порожні періоди GPU, поки CPU готує роботу).

4) Чи має значення покоління PCIe для однієї карти?

Зазвичай ні для великих ядер і стабільних обчислень. Має значення, коли ви переміщуєте великі обсяги даних через шину (малі батчі, інтенсивні memcpy, мульти-GPU або стрімінг даних). Завжди перевіряйте, що ви не випадково працюєте на заниженому лінку/ширині.

5) Мій GPU на 100% завантажений. Чи варто оновлювати?

Можливо. Спочатку перевірте, щоб ви не тротлились за потужністю/термами і що час до результату домінує обчисленнями GPU. Якщо GPU дійсно є вузьким місцем і виграш виправдовує витрати — апгрейд має сенс.

6) Оновлювати GPU чи CPU спочатку?

Оновляйте ту частину, яка є обмеженням. Для ігор на низькій роздільності або високочастотних esports-тітулів CPU часто лімітує. Для тренування ML з високим завантаженням і стабільними ядрами GPU часто є обмеженням.

7) Чи безпечно купувати вживані GPU?

Може бути, але тестуйте ретельно. Перевірте стабільність PCIe-лінку, прогоніть тривале навантаження кілька годин, перевірте температури і логи на Xid-помилки. Припускайте, що вентилятори і термопаста можуть потребувати обслуговування.

8) Чи оновлення драйверів — це «апгрейд GPU» в плані ризиків?

У продакшні — так. Зміни драйверів можуть вплинути на шляхи продуктивності, поведінку пам’яті й стабільність. Ставте їх як деплоймент: канар, вимір, потім розгортання.

9) Яка найкраща метрика для рішення?

Час до результату для вашого реального навантаження плюс пояснення, яке ресурсне обмеження його визначає. Якщо ви не можете пояснити обмеження — ви не можете передбачити виграш.

10) Коли «підтримка нової функції» — вагома причина для апгрейду?

Коли це змінює ваші результати або економіку: підтримка кодека, що усуває проксі, підтримка точності, що пришвидшить тренування без втрати якості, або апаратні функції, які потрібні вашому софту.

Наступні кроки, які можна виконати цього тижня

Зробіть три речі перед тим, як відкривати вкладку для шопінгу:

1. Захопіть базову лінію вашого реального навантаження: wall time, пропускну здатність і хвостову затримку там, де це релевантно.
2. Пройдіть швидкий план діагностики і визначте обмеження: обчислення, VRAM, CPU, сховище, PCIe або надійність.
3. Напишіть гіпотезу апгрейду в одному реченні: «Якщо ми оновимо з X на Y, очікуємо Z% покращення, бо завдання GPU compute-bound і не тротлиться.» Якщо не можете написати таке речення — ви не готові.

Якщо дані кажуть «оновлюйте» — робіть це з операційною дисципліною: валідуйте платформу, запустіть канар, і тримайте стару карту, поки нова не доведе себе. Так ви отримуєте продуктивність без драм і без того, щоб наступний реліз утримував вас в заручниках.