Якщо вам колись доводилося «приглядатись» за примхливим графічним драйвером за п’ять хвилин до демо, ви вже знаєте справжню історію походження імперії NVIDIA:
продуктивність чудова, але надійність вирішує ситуацію. Наприкінці 1990-х GPU були не просто «швидшими чіпами». Це були нестабільні, драйвероємні системи,
підключені до однаково мінливих стеків Windows, і всі вчилися публічно.
Період від RIVA 128 до GeForce 256 — це відтинок, де NVIDIA перестала бути «ще одним виробником графіки» і стала компанією, що задає ритм:
випускай, ітеруй, контролюй історію платформи і змушуй розробників йти за собою. Це також майстер-клас про те, як технічні ставки, виробничі реалії
і операційна дисципліна поєднуються, щоб розчавити конкурентів.
До GeForce: світ, у який увірвався RIVA
Щоб зрозуміти, чому RIVA був важливим, треба пам’ятати екосистему ПК кінця 1990-х: фрагментовані API, нерівномірна якість драйверів і
база покупців, розділена між «хочу, щоб Quake ішов» та «потрібно, щоб CAD не падав». Операційне середовище було негостинним. Windows 95/98/NT
мали різні обмеження. Direct3D розвивався, OpenGL на споживчих системах був ліплений латками, а ігрові рушії робили креативні речі
з тим, що могли отримати.
Ринок мав важковаговиків. 3dfx тримав розум користувачів з прискоренням Voodoo. S3, Matrox, ATI та інші мали реальні продукти й OEM-угоди.
Але це був також ринок, де одна хороша плата могла бути зіпсована одним поганим релізом драйвера. Якщо ви сьогодні керуєте продукційними системами,
це має звучати знайомо: вам не зараховують ваш найкращий день, але карають за найгірший інцидент.
8 конкретних фактів, які задавали сцену
- Факт 1: RIVA 128 вийшов у 1997 році й орієнтувався на Direct3D та OpenGL (часто через mini-ICD), націлюючись на мейнстрім-геймера.
- Факт 2: RIVA 128 мав обмеження з однопрохідним multitexturing порівняно з пізнішими чіпами, але був конкурентним там, де це мало значення: у реальних іграх на ринку.
- Факт 3: Назву «RIVA» зазвичай розгортають як «Real-time Interactive Video and Animation», що відображало ранню позицію NVIDIA.
- Факт 4: RIVA TNT (1998) фактично подвійно зробив ставку на multitexturing («TNT» як «TwiN Texel»), прямо націлившись на більш вимогові 3D-навантаження.
- Факт 5: TNT2 (1999) підвищив частоти й випустив варіанти (Ultra, M64), що створило як рівні продуктивності, так і плутанину для покупців.
- Факт 6: GeForce 256 (кінець 1999) популяризував термін «GPU» і зосередив історію на вивантаженні геометрії через апаратне Transform & Lighting (T&L).
- Факт 7: Прийняття AGP мало значення: воно змінило обробку текстур і припущення інтеграції в систему, але також розширило способи неправильного конфігурування ПК.
- Факт 8: Швидкий темп релізів NVIDIA став стратегічною зброєю: не кожен випуск був ідеальним, але темп змушував конкурентів відповідати або відставати.
Є мета-урок: переможний хід — не одна фіча. Це побудова конвеєра — дизайн продукту, партнери по платах, релізи драйверів, відносини з розробниками —
який може продовжувати постачання, тоді як конкуренти загрузли в болоті «наступного кварталу».
RIVA 128: практичний дестабілізатор
RIVA 128 не переміг, зробивши космічний стрибок. Він переміг тим, що був достатньо хорошим у місцях, які продавали одиниці: 2D-компетентність,
правдоподібний 3D у популярних титрах і придатність для OEM. Це звучить нудно. Нудьга недооцінена.
Небезпечним RIVA 128 робило те, що він не намагався бути бутик-прискорювачем, який вимагав другої карти чи спеціальної філософії життя.
Це був одночіповий продукт, який можна було вставити у коробку, відправити звичайним людям і підтримувати без жертвування всієї служби підтримки.
Якщо ви будуєте інфраструктуру, це момент «один бінарник, одна модель розгортання». Зменшіть площу поверхні. Випускайте.
Що означав «випускати» у 90-х (і означає зараз)
У термінах сучасних операцій епоха RIVA 128 — це час, коли NVIDIA почала поводитися як організація з високою пропускною здатністю доставки:
темп драйверів, підключення партнерів по платах і робота з сумісністю ігор, що не завжди потрапляли в заголовки, але визначали результати.
Коли нова популярна гра запускалася й працювала прийнятно на вашому залізі, ви вигравали місяць продажів. Коли вона падала, ви отримували
розлючений інтернет і купу повернених плат.
Неприємна правда: споживча графіка завжди була проблемою надійності, замаскованою під проблему продуктивності. Найкращий прогін по бенчмарку —
це не те саме, що найкращий реальний досвід. Операційники це знають. Більшість продуктового маркетингу — ні.
Жарт №1: 90-ті були простішими часами — драйвери падали лише двічі на день, бо були ввічливі й не хотіли займати весь ваш післяобід.
RIVA TNT та TNT2: ітерація як стратегія
TNT — це момент, коли підхід NVIDIA стає очевидним: визначити вузьке місце, що важить для наступної хвилі навантажень, побудувати продукт навколо нього,
а потім швидко випустити наступну версію, щоб підтримувати тиск. «TwiN Texel» — не просто гарна назва; multitexturing був практичною відповіддю на
те, як ігри починали рендерити сцени. Вам не потрібно знати кожен регістр, щоб зрозуміти намір: зменшити проходи, зменшити простої, тримати
конвеєр у русі.
TNT2 перетворив це на робочий план: взяти архітектуру, підвищити тактові частоти, покращити виробництво, сегментувати ринок варіантами й тримати
екосистему розробників в одному руслі. Це той самий підхід, який ви бачите сьогодні в кожній серйозній апаратній організації: друге покоління —
це момент, коли організація вчиться виробляти, а не просто винаходити.
Сегментація: потужна, ризикована і часто неправильно зрозуміла
TNT2 виходив у варіантах, що на полиці виглядали схоже, але в реальності поводилися по-різному. Якщо вам доводилося підтримувати парк, де
«той самий сервер» насправді означає три різні ревізії NIC і два базові BIOS, ласкаво просимо на вечірку. Розростання варіантів може бути прибутковим,
але це також шлях до звернень у підтримку, які читаються як паранормальна активність.
Один із ключових операційних зсувів у цю епоху: кращі драйвери були не просто «ціллю якості»; вони стали продажним каталізатором.
Більше ігор працювало. Більше OEM говорили «так». У людей було менше причин повертати плату. Надійність — це дохід.
Чому конкуренти спіткалися
Декілька конкурентів мали технічно сильні моменти, але боролися з якоюсь комбінацією: нестабільні драйвери, повільніша ітерація, слабші OEM-канали
або стратегічні ставки, що не відповідали розвитку ігор. Історію 3dfx часто описують як трагедію про пропущені переходи та бізнес-рішення.
Але з точки зору операцій це також питання зв’язування: коли ваша модель апаратного забезпечення, виробничі вибори й стратегія партнерів прив’язують вас до
повільнішої реакції, ви втрачаєте ринок, який оновлюється кожні 6–9 місяців.
GeForce 256: наратив «GPU» і апаратне T&L
GeForce 256 — це момент, коли NVIDIA не просто випустила чіп; вона випустила категорію. Назвати його «GPU» було не простим брендингом.
Це була спроба переформулювати продукт як загальний графічний процесор — щось ближче до компоненту платформи, ніж периферії. Якщо ви контролюєте
визначення категорії, ви контролюєте список вимог до покупки. Це не поезія. Це війна за закупівлі.
Апаратне T&L: чому це мало значення
Transform & Lighting — це геометрична частина класичного pipeline з фіксованою функціональністю. Наприкінці 90-х CPU покращувалися швидко,
але ігри також збільшували кількість полігонів і тиснули складніші сцени. Вивантаження T&L на GPU було не просто «більше швидкості»;
це була структурна зміна у способі масштабування навантажень.
У сучасних термінах це момент, коли прискорювач перестає бути лише стильним растеризатором і стає партнером у майже обчислювальній ролі для CPU.
Ще не повноцінний загальний обчислювач, але вже явно переносить відповідальність від хоста. Звучить знайомо? Тому що та сама закономірність повторюється
в сьогоднішніх AI-прискорювачах: коли ви вивантажуєте правильний етап, відкриваються зовсім інші програмні дизайни.
Дорослість драйверів як характеристика продукту
GeForce не виграв лише на кремнії. Він виграв тому, що розробники могли цілитися в нього з розумною впевненістю, і тому, що NVIDIA могла
оновлювати драйвери достатньо швидко, щоб нові ігри не перетворювалися на PR-катастрофи.
Ось операційний переклад: ваш дорожній мап продукту має значення лише настільки, наскільки працює ваш конвеєр розгортання. Функція, яку ви не можете підтримати о 2:00 ночі під час вихідних релізу, — це зобов’язання, а не актив.
Одна цитата, використана правильно
Цитата (парафраз), приписана Вернеру Фогелсу: «Усе ламається, весь час; проектуйте та експлуатуйте, виходячи з цього, а не сподіваючись інакше.»
Та філософія чітко застосовується до ранніх GPU. Вони були швидкими, схильними до збоїв системами в екосистемі, яка не терпілила повільних виправлень.
Перевага NVIDIA була в тому, що вони поводилися так, ніби збої — очікувана річ, а швидкість реагування — частина продукту.
Чому це спрацювало: продукт, драйвери та контроль платформи
Арка від RIVA до GeForce — це не магія. Це виконання плюс кілька ключових рішень, що зменшили ризик і збільшили важіль.
Якщо ви будуєте системи — або обираєте платформи — вам варто розпізнавати ці шаблони, бо вони повторюються в різних галузях.
1) Темп важливіший за досконалість
NVIDIA випускала часто. Це не те саме, що «випускати недбало», але це означає погодження з тим, що лінійка продуктів покращується ітераціями, а не чеканням
ідеального моменту. Конкуренти, які потребували ідеальної синхронізації — ідеальних драйверів, ідеального виходу виробничих партій, ідеальної партнерської стратегії —
втрачали час. Час був дефіцитним ресурсом.
2) Вони продавали майбутнє для розробників, а не лише карту
Коли розробники вірять, що платформа буде присутня й покращуватиметься, вони оптимізують під неї. Це стає самоокупною петлею: краща підтримка в іграх
приводить більше користувачів, що приводить більше уваги розробників. Це той самий ефект мережі, який ви бачите в хмарних платформах сьогодні. Найкраща фіча — це імпульс.
3) Вони керували брудним середовищем: партнери по платах та OEM
Впхнути чіп у реальні ПК у масштабі — це більше, ніж інженерна геніальність. Це вимагає дизайну плат, конфігурацій пам’яті, сумісності BIOS,
розповсюдження драйверів, робочих потоків підтримки та маркетингової узгодженості. Це проблема ланцюга постачання й інтеграції. NVIDIA стала дуже
майстерною в цьому брудному середовищі.
4) Вони розуміли розповідь про продуктивність, яку користувачі могли відчути
«Апаратне T&L» — це історія, яку можна пояснити. «Краща сумісність драйверів» — це історія, яку можна пережити. «Ця гра йде плавніше» продає себе.
Водночас приховані архітектурні перемоги, що не перекладаються в доставлені тайтли, — це тривіальність. Інженери люблять тривіальність. Ринки — ні.
Жарт №2: Нічого не скріплює команду так, як відкат драйвера опівночі — раптом у всіх одна пріоритетна задача.
Швидкий план діагностики: де вузьке місце?
Цей план написаний для людей, які запускають GPU-навантаження у реальному середовищі — ігрові лабораторії, VDI, рендер-ферми, сервери інференсу або просто парк робочих станцій.
Епоха RIVA навчила індустрію стійкого уроку: вузьке місце часто не там, де каже бенчмарк.
По-перше: підтвердіть, що ви насправді запускаєте
- Модель GPU та версія драйвера (невідповідні очікування спричиняють 80% «таємничих регресій»).
- Ширина/швидкість PCIe (тихо знижені зв’язки — вбивці продуктивності).
- Енергетичний та тепловий стан (троттлінг виглядає як «випадкова повільність»).
По-друге: вирішіть, чи вузьке місце в GPU, чи в CPU
- Завантаження GPU близько 100% при стабільних частотах свідчить, що вузьке місце в GPU.
- CPU завантажений при низькому завантаженні GPU свідчить про вузьке місце на боці CPU або голодування конвеєра.
- Висока контекстна зміна або тиск пам’яті вказує на проблеми зі плануванням/пам’яттю.
По-третє: перевірте пам’ять і I/O перед тим, як звинувачувати «GPU»
- Тиск VRAM призводить до пейджингу або зменшення розмірів батчів.
- Пропускна здатність диска та затримки можуть блокувати конвеєри даних (особливо при завантаженні моделей або стрімінгу текстур).
- Джиттер мережі може робити розподілену інференцію схожою на «нестабільність GPU».
По-четверте: перевірте припущення програмного стека
- Сумісність CUDA / runtime (або версії графічних API в десктопних парках).
- Інтеграція контейнерного рантайму (помилки конфігурації nvidia-container-toolkit — поширена причина).
- ABI ядра / драйвера (тихі невідповідності можуть проявлятися нестабільністю, а не чистими помилками).
Точка рішення: якщо ви не можете назвати вузьке місце за 15 хвилин, вам потрібна краща видимість, а не більше здогадок.
Спочатку інструментуйте. Потім налаштовуйте.
Практичні завдання: команди, виводи та рішення
Це реальні завдання, які ви можете виконати на хостах Linux з NVIDIA GPU. Кожне завдання містить команду, приклад виводу, що це означає, і рішення,
яке потрібно прийняти. Ось як перестати сперечатися в Slack і почати виправляти проблеми.
Завдання 1: Ідентифікувати GPU й версію драйвера
cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 13 11:22:41 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 L40S Off | 00000000:65:00.0 Off | 0 |
| 0% 46C P0 92W / 350W | 8320MiB / 46068MiB | 78% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
Значення: Підтверджує гілку драйвера, модель GPU та поточне завантаження/використання пам’яті.
Рішення: Якщо версія драйвера не відповідає вашому валідаційному базису, зупиніться і вирівняйте версії перед глибшим налаштуванням.
Завдання 2: Перевірити троттлінг і ліміти потужності
cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PERFORMANCE,POWER | sed -n '1,120p'
==============NVSMI LOG==============
Performance State : P0
Clocks Throttle Reasons
Idle : Not Active
Applications Clocks Setting : Not Active
SW Power Cap : Not Active
HW Slowdown : Not Active
Thermal Slowdown : Not Active
Power Readings
Power Management : Supported
Power Draw : 92.31 W
Power Limit : 350.00 W
Значення: Показує, чи тротлиться система через терміку або обмеження потужності.
Рішення: Якщо ви бачите Thermal Slowdown активним, виправте охолодження/потік повітря до втручання в софт.
Завдання 3: Підтвердити ширину/швидкість PCIe
cr0x@server:~$ nvidia-smi -q | grep -A4 -E "PCI|Bus Id"
Bus Id : 00000000:65:00.0
PCI
Bus : 0x65
Device : 0x00
Link Width : 16x
Link Speed : 16.0 GT/s
Значення: Підтверджує, що ви не працюєте на зменшеній ширині/швидкості зв’язку.
Рішення: Якщо ви бачите 4x, коли очікуєте 16x, пересідайте карту, перевірте налаштування BIOS і підтвердіть підключення слота.
Завдання 4: Побачити, які процеси фактично використовують VRAM
cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv
pid, process_name, used_memory [MiB]
24188, python, 6144
25201, python, 2048
Значення: Ідентифікує споживачів VRAM; запобігає міфам про «примарне використання».
Рішення: Якщо невідомі PID споживають VRAM, зупиніть їх або ізолюйте навантаження (cgroups, планування, MIG де підтримується).
Завдання 5: Моніторити завантаження GPU і частоти з часом
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 95 47 - 82 61 0 0 7000 2100
0 91 47 - 79 58 0 0 7000 2100
0 88 46 - 75 52 0 0 7000 2100
0 74 45 - 43 21 0 0 7000 1800
0 62 44 - 12 9 0 0 7000 1200
Значення: Падіння завантаження SM із одночасними змінами частот свідчить про голодування конвеєра, а не про межу обчислень GPU.
Рішення: Якщо SM% падає, а додаток «відчувається повільним», перевірте CPU, I/O та завантажувачі даних.
Завдання 6: Підтвердити, що модулі драйвера ядра завантажені коректно
cr0x@server:~$ lsmod | egrep 'nvidia|nouveau'
nvidia_uvm 1720320 2
nvidia_drm 94208 3
nvidia_modeset 1327104 2 nvidia_drm
nvidia 62357504 96 nvidia_uvm,nvidia_modeset
Значення: Підтверджує, що стек NVIDIA завантажений і Nouveau не конфліктує.
Рішення: Якщо nouveau присутній на обчислювальному вузлі, занесіть його в blacklist і перебудуйте initramfs; змішані стеки викликають нестабільність.
Завдання 7: Перевірити dmesg на події PCIe/AER або скидання GPU
cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | egrep -i 'nvrm|xid|aer|pcie|reset' | tail -n 12
[Tue Jan 13 10:58:02 2026] pcieport 0000:00:01.0: AER: Corrected error received: 0000:65:00.0
[Tue Jan 13 10:58:02 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 43, pid=24188, Ch 0000002a
[Tue Jan 13 10:58:05 2026] NVRM: GPU at PCI:0000:65:00: GPU has fallen off the bus.
Значення: Xid-помилки і «fallen off the bus» вказують на апаратні/PCIe/енергетичні проблеми більше, ніж на «поганий код».
Рішення: Розглядайте це як інцидент апаратної частини: перевірте живлення, riser-карти, BIOS, PCIe AER і оновіть прошивку.
Завдання 8: Підтвердити насичення CPU під час GPU-робіт
cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.5.0-26-generic (server) 01/13/2026 _x86_64_ (64 CPU)
11:23:02 AM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle
11:23:03 AM all 78.21 0.00 9.14 1.02 0.00 0.42 0.00 11.21
11:23:03 AM 12 99.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.50
11:23:03 AM 13 98.50 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.75
Значення: Кілька законтратованих ядер ~99% можуть створювати вузьке місце для GPU-конвеєра (завантажувач даних, препроцесинг, однопоточне диспатчування).
Рішення: Якщо кілька ядер гарячі, профілюйте потоки і виносьте препроцесинг з критичного шляху; розгляньте батчинг.
Завдання 9: Діагностувати I/O-простоя, що виснажують GPU
cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.5.0-26-generic (server) 01/13/2026 _x86_64_ (64 CPU)
Device r/s rkB/s rrqm/s %rrqm r_await rareq-sz w/s wkB/s w_await aqu-sz %util
nvme0n1 58.00 8120.00 0.00 0.00 1.20 140.00 42.00 6500.00 2.10 0.12 12.40
md0 3.00 96.00 0.00 0.00 18.50 32.00 6.00 280.00 35.10 0.22 68.00
Значення: md0 показує високий await і %util; це може бути вашим вузьким місцем, навіть якщо nvme в порядку.
Рішення: Якщо await високий на шляху, що живить ваше завдання, перемістіть датасети, змініть конфігурацію RAID або збільшіть readahead/кешування.
Завдання 10: Перевірити тиск пам’яті та свопінг
cr0x@server:~$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 503Gi 412Gi 18Gi 12Gi 73Gi 79Gi
Swap: 32Gi 11Gi 21Gi
Значення: Використання swap на вузлі з GPU часто корелює з джиттером і простоями (завантажувачі даних, pinned memory, кешування).
Рішення: Якщо своп використовується значно під час steady state, зменшіть споживання пам’яті, додайте RAM або ізолюйте навантаження.
Завдання 11: Підтвердити доступ контейнера до GPU (поширена причина збоїв)
cr0x@server:~$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 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 |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA L40S Off | 00000000:65:00.0 Off | 0 |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
Значення: Підтверджує, що рантайм-прокладка коректна; контейнер бачить GPU.
Рішення: Якщо це не працює, виправте налаштування nvidia-container-toolkit/runtime перед налагодженням коду додатка.
Завдання 12: Перевірити затримки файлової системи для робіт з великими датасетами
cr0x@server:~$ sudo zpool iostat -v tank 1 3
capacity operations bandwidth
pool alloc free read write read write
---------- ----- ----- ----- ----- ----- -----
tank 18.2T 17.6T 220 180 1.10G 720M
raidz2 18.2T 17.6T 220 180 1.10G 720M
nvme0n1 - - 55 45 280M 180M
nvme1n1 - - 55 45 280M 180M
nvme2n1 - - 55 45 270M 180M
nvme3n1 - - 55 45 270M 180M
Значення: Показує навантаження по пристроях; допомагає вловити один повільний диск або дисбаланс.
Рішення: Якщо один пристрій працює гірше, перегляньте SMART, перевірте прошивку і розгляньте заміну, перш ніж це перетвориться на відмову.
Завдання 13: Підтвердити, що мережа не є прихованим обмежувачем (розподілені роботи)
cr0x@server:~$ ip -s link show dev eno1 | sed -n '1,12p'
2: eno1: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP mode DEFAULT group default qlen 1000
link/ether 3c:fd:fe:12:34:56 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
RX: bytes packets errors dropped missed mcast
98122314411 88611211 0 231 0 1221
TX: bytes packets errors dropped carrier collsns
87111422109 80122111 0 119 0 0
Значення: Втрати вказують на затори або проблеми з драйвером/чергами, що можуть проявлятися як «простий GPU».
Рішення: Якщо під час навантаження кількість дропів зростає, дослідіть налаштування NIC, буфери комутатора, MTU і шейпінг трафіку.
Завдання 14: Перевірити версії прошивки та BIOS (нудне джерело істини)
cr0x@server:~$ sudo dmidecode -s bios-version
2.1.7
Значення: Підтверджує базис BIOS; невідповідний BIOS може змінити поведінку PCIe, ліміти потужності та стабільність.
Рішення: Якщо хост відрізняється від базису вашого парку, оновіть його — особливо після подій «fallen off the bus».
Завдання 15: Перевірити режим стабільності GPU (зменшує ініціалізаційний джиттер у деяких стеках)
cr0x@server:~$ sudo nvidia-smi -pm 1
Enabled persistence mode for GPU 00000000:65:00.0.
Значення: Тримає драйвер завантаженим і GPU ініціалізованим, уникаючи повторних накладних витрат ініціалізації в деяких середовищах.
Рішення: Увімкніть на спільних нодах інференсу; на десктопах залишайте вимкненим, якщо немає причини.
Ви помітите тему: майже кожна «проблема GPU» насправді — проблема системи. Це спільна нитка від RIVA до GeForce: успіх GPU залежить від
поведінки всього стека.
Три корпоративні міні-історії з поля бою
Міні-історія 1: Інцидент через хибне припущення
Компанія, що управляла невеликою внутрішньою рендер-фермою, вирішила стандартизуватися на «однаковому GPU по вузлах», щоб зберегти передбачувану продуктивність.
Вони замовили партію, зробили образи машин і продовжили роботу. Через два тижні черга завдань почала проявляти патерн: деякі кадри рендерилися
помітно повільніше, але тільки на певних вузлах і тільки під піковою конкуренцією.
Припущення: «однакова модель GPU означає однакову продуктивність». Насправді половина вузлів мала GPU у другому PCIe-слоті, провід якого був прокладений
на меншу кількість ліній через конструктивну особливість материнської плати. При низькому навантаженні ніхто не помічав. При високій пропускній здатності
шлях передачі даних став вузьким, і ці вузли стали довгим хвостом, що робив увесь конвеєр повільним.
Перша реакція була передбачуваною і марною: звинуватити планувальник, версію рендерера, «дивність драйвера». Хтось навіть запропонував прив’язувати всі задачі
до «гарних вузлів», що є інфраструктурним еквівалентом винесення сміття з кухні в вітальню, бо там менше запаху.
Виправлення було нудним: вони провели аудит ширини PCIe на кожному вузлі, пересунули карти в правильні слоти, оновили налаштування BIOS, які впливали на переговори,
і задокументували прийнятні SKU материнських плат. Також додали стартову перевірку, яка відмовляла вузлу приєднатися до ферми, якщо ширина PCIe була нижче мінімуму.
Урок старий і все ще гострий: якщо ви не вимірюєте припущення, припущення зрештою виміряє вас — зазвичай під час дедлайну.
Міні-історія 2: Оптимізація, що зіграла злий жарт
Інша команда виконувала GPU-інференс для внутрішнього продукту і вирішила, що лишає продуктивність на столі. Вони знизили точність, збільшили розмір батча
і ввімкнули агресивне кешування. Бенчмарки в ізоляції покращилися. Вони оголосили перемогу і розгорнули зміни.
За лічені години хвостова затримка злетіла вгору. Не середня латентність — хвостова латентність, та, що робить інформаційну панель «здебільшого в порядку»,
у той час як користувацький досвід тихо погіршується. GPU показували високе завантаження, але сервіс тайм-аутував. Інженер на чергуванні зробив те, що роблять усі:
перезапустив поди. Проблема поверталася. Вони відкотилися. Ситуація стабілізувалася.
Корінна причина не була містичною помилкою CUDA. Нова конфігурація споживала значно більше оперативної пам’яті хоста через більші буфери запитів і більший резидентний кеш моделі.
Під реальним трафіком вузли почали свопити. GPU залишався зайнятим, але оркестрація на боці CPU стала джиттерною, і шлях запиту ламався в найгірші моменти.
Вони зрештою повернули оптимізацію з обмеженнями: фіксовані ceilings батчів, явні бюджети пам’яті, вимкнений swap на цих вузлах і відсік навантаження перед небезпечною пам’яттю.
Також вони почали відслідковувати хвостову латентність і тиск пам’яті як першокласні SLO-метрики.
Урок: «Вище завантаження» — не те саме, що «кращий сервіс». Якщо ви оптимізуєте один компонент, ви зобов’язані вимірювати всю систему.
Це не етикет. Це фізика.
Міні-історія 3: Нудна, але правильна практика, що врятувала день
Средня студія підтримувала змішаний парк робочих станцій для розробки ігор та створення активів. У них було правило, яке звучало болісно консервативно:
оновлення драйверів потрапляли на продакшн-машини лише після двотижневого тестування в канарному кільці, з фіксованим планом відкату і відомим-гарним інсталятором,
закешованим локально.
Люди скаржилися. Художники хотіли нові фічі. Інженери хотіли нову продуктивність. Менеджмент хотів менше тікетів. Операційна команда повторювала одне:
якщо ви не можете швидко відкотити зміни, ви насправді їх не випустили.
Одного ранку оновлення драйвера від вендора спричинило переривчасті краші у поширеному DCC-додатку. Краш не відтворювався на кожній машині і не був надійним.
Ідеально. Саме той тип проблеми, що з’їдає тиждень і змушує усіх ненавидіти одне одного.
Через канарне кільце радіус проникнення був малим. Через план відкату вони повернули канари менш ніж за годину. Через кеш відомо-гарних інсталяторів вони не залежали
від зовнішніх завантажень чи дрейфу версій. Робота продовжувалась.
Урок надзвичайно простий: контроль змін — це не бюрократія, якщо ви можете пояснити, яку катастрофу він запобігає. Підйом NVIDIA залежав від швидких ітерацій, так —
але швидких ітерацій із можливістю виправити помилку. Це те, що має копіювати ваша організація.
Типові помилки: симптом → корінна причина → виправлення
1) Симптом: завантаження GPU низьке, але завдання повільне
Корінна причина: вузьке місце на боці CPU (завантажувач даних, препроцесинг, однопоточне диспатчування) або I/O-голодування.
Виправлення: використовуйте mpstat і iostat, збільшіть паралелізм у завантаженні даних, кешуйте датасети локально і переконайтеся, що GPU не чекає на диск/мережу.
2) Симптом: продуктивність регресує «випадково» після перезавантаження
Корінна причина: PCIe-посилання домовилося про нижчу швидкість (зміна слота, скидання BIOS, особливості прошивки) або зміни енергоменеджменту.
Виправлення: підтвердіть ширину/швидкість посилання за допомогою nvidia-smi -q, зафіксуйте налаштування BIOS і уніфікуйте прошивки.
3) Симптом: переривчасті краші, Xid-помилки в логах
Корінна причина: апаратна нестабільність (живлення, riser-карти, терміка), а не «додаток».
Виправлення: перевірте dmesg на шаблони AER/Xid, огляньте живлення, покращіть охолодження, оновіть BIOS/прошивку і розгляньте заміну GPU для підтвердження.
4) Симптом: контейнер каже «no NVIDIA device found»
Корінна причина: відсутня інтеграція рантайму або права доступу (nvidia-container-toolkit не налаштований).
Виправлення: підтвердіть за допомогою простого CUDA-базового контейнера, що запускає nvidia-smi; виправте конфіг Docker runtime перед тим, як звинувачувати ML-стек.
5) Симптом: чудова пропускна здатність у тестах, жахлива хвостова латентність у продакшні
Корінна причина: тиск пам’яті і свопінг, або конкуренція між задачами, що ділять вузол.
Виправлення: встановіть бюджети пам’яті, вимкніть swap там, де це доречно, ізолюйте навантаження і вимірюйте p99, а не лише середню пропускну здатність.
6) Симптом: VRAM «таємниче повний»
Корінна причина: зомбі-процеси, кілька завантажених моделей або фрагментація через часті allocate/free-патерни.
Виправлення: ідентифікуйте споживачів за допомогою nvidia-smi --query-compute-apps, коректно перезапустіть сервіс і використовуйте стратегії пулінгу в додатку.
7) Симптом: користувачі повідомляють про «статтер», хоча середній FPS у порядку (десктопні парки)
Корінна причина: проблеми з драйвером, фонові таски, збої сховища або термічний троттлінг.
Виправлення: моніторте частоти й причини троттлінгу; вирівняйте версії драйверів; виправте терміку та затримки сховища.
8) Симптом: лише один вузол у кластері повільний
Корінна причина: дрейф: BIOS, драйвер, розкладка PCIe, шлях сховища або маргінальний SSD.
Виправлення: порівняйте базиси, дифайте версії прошивок/драйверів і запустіть per-device I/O статистику; вважайте дрейф дефектом.
Чеклісти / покроковий план
Покроково: побудова стабільного парку GPU (що робити, а не що захоплюватися)
- Визначте базис: модель GPU, версія драйвера, версія ядра, версія BIOS, версія контейнерного рантайму.
- Автоматизуйте перевірки: при завантаженні перевіряйте ширину/швидкість PCIe, завантаження драйвера, політику persistence mode і базове здоров’я.
- Впровадьте канарне кільце: оновлюйте 5–10% вузлів першими, з фіксованим часом прогріву і явним відкатом.
- Відстежуйте правильні метрики: завантаження GPU, SM-частоти, використання пам’яті, p95/p99 латентність, swap, disk await, дропи мережі.
- Контролюйте розміщення навантажень: запобігайте noisy-neighbor проблемам; не змішуйте несумісні задачі на одному GPU, якщо ви цього не планували.
- Запровадьте контроль змін: оновлення драйверів — це зміни; ставте їх як зміни, а не як «вівторок із патчами».
- Документуйте режими відмов: Xid-шаблони, теплові події та відомі погані комбінації прошивок/драйверів/ядра.
- Тримайте артефакти відкату локально: закешовані пакунки/інсталятори і відомо-гарні образи контейнерів.
- Практикуйте інцидент-реакцію: симулюйте регрес драйвера; вимірюйте час відкату і відновлення SLO.
- Аудитуйте дрейф щомісяця: якщо ви не перевіряєте дрейф, ви його накопичуєте.
Покроково: налаштування продуктивності без самосаботажу
- Вимірюйте наскрізь: пропускну здатність і хвостову латентність, а не лише завантаження GPU.
- Знайдіть вузьке місце: CPU, GPU, сховище, мережа, пам’ять — оберіть одне на підставі доказів.
- Змінюйте одну змінну: уникайте «пакетів налаштувань», що роблять аналіз регресій неможливим.
- Підтвердіть терміку і живлення: налаштування продуктивності марні, якщо обладнання тротлиться.
- Перевіряйте під реальним навантаженням: конкуренція змінює все.
- Тримайте план відкату: налаштування, які не можна відкотити, — це просто гра з додатковою паперовою тяганиною.
FAQ
1) Що зробив RIVA 128 такого, чого раніше не робили продукти NVIDIA?
Він зайшов як загальнопридатне мейнстрім-2D/3D рішення у ринок, повний часткових відповідей. Він був спроектований для випуску в реальні OEM-системи і
запуску реальних ігор достатньо надійно, щоб це мало значення.
2) Чому RIVA TNT вважають великим кроком?
TNT просунув multitexturing і загальні 3D-можливості в напрямку, який відповідав розвитку рендерингу ігор. Він також зміцнив темп NVIDIA: покращуй і випускай знову швидко.
3) Що зробило GeForce 256 таким знаковим?
Апаратне T&L і формування поняття «GPU». Це був і технічний зсув (перенесення геометричної роботи), і ринковий зсув (переосмислення, чим має бути графічний чіп).
4) Чи апаратне T&L відразу допомогло кожній грі?
Ні. Ігри повинні були вміло його використовувати, і драйвери мали поводитися коректно. Але це створило шлях, за яким майбутні рушії могли масштабувати складність сцен без повної опори на CPU.
5) Чому NVIDIA випередила конкурентів, як-от 3dfx?
Через кілька причин: швидкість ітерацій, виконання по OEM і партнерам, вирівнювання з розробниками і створення відчуття неминучості платформи.
Конкуренти приймали стратегічні й операційні рішення, що уповільнювали їхню реакцію.
6) Який сучасний операційний урок з епохи RIVA→GeForce?
Стек має значення: драйвери, прошивки, ОС і поведінка навантаження. Ви не можете ставитись до GPU як до взаємозамінних «швидких частин».
Потрібні базиси, канари та плани відкату.
7) Якщо завантаження GPU низьке, чи варто просто збільшити розмір батча?
Не робіть цього сліпо. Низьке завантаження часто означає голодування (CPU/I/O) або накладні витрати синхронізації. Збільшення батчу може підвищити тиск пам’яті і нашкодити хвостовій латентності. Спочатку вимірюйте.
8) Що варто стандартизувати насамперед у парку GPU?
Версію драйвера, базис BIOS/прошивки і перевірку топології PCIe. Ці три речі усувають багато хаосу «відбувається тільки на деяких вузлах».
9) Чи оновлення драйверів ризикованіші за оновлення додатків?
Часто так, бо вони лежать під усім і можуть змінити поведінку на всій системі. Ставте їх як оновлення ядра: поетапний реліз, моніторинг і швидкий відкат.
10) Яке найпоширеніше приховане вузьке місце в GPU-системах?
I/O і тиск пам’яті на боці хоста. GPU може обчислювати досить швидко, щоб зробити затримки сховища й дизайн завантажувачів даних надзвичайно помітними.
Висновок: наступні кроки, які ви справді можете виконати
Історія від RIVA 128 до GeForce 256 — не казка про геніальний кремній. Це історія про випуски, ітерації і контроль брудного інтерфейсу між апаратним забезпеченням,
програмним забезпеченням і реальністю розробника. NVIDIA не просто будувала швидші чіпи; вона створювала операційну машину, яка могла пережити хаос споживчих ПК і при цьому швидко вдосконалюватися.
Практичні наступні кроки:
- Визначте базис драйвера + прошивки і застосуйте його по всьому парку.
- Додайте стартову перевірку здоров’я: GPU присутній, ширина PCIe правильна, немає історії Xid, відсутній троттлінг в режимі простою.
- Впровадьте канарні релізи драйверів і тримайте артефакти відкату локально.
- Коли продуктивність падає, виконуйте швидкий план діагностики і збирайте докази перед будь-якими змінами.
- Відстежуйте хвостову латентність і тиск пам’яті разом із завантаженням GPU; це метрики, що говорять правду.
Епоха RIVA винагороджувала компанії, які ставилися до реальності як до обмеження, а не образи. Робіть так само. Ваші майбутні інциденти будуть меншими, коротшими
і менш театральними — а саме цього ви й хочете.