Міфи про VRAM: коли 8/12/16 ГБ має значення, а коли це лише цифра

Що таке VRAM насправді (і чим воно не є)

VRAM — це локальна пам’ять GPU. Вона зберігає те, до чого GPU повинен мати швидкий доступ: текстури, буфери кадрів, геометрію, структури прискорення трасування променів,
буфери для обчислень, ваги моделей, кеш KV для трансформерів та весь тимчасовий робочий простір, який просять ядра.
«Локальна» — ключове слово. Порівняно з системною оперативною пам’яттю, VRAM має значно вищу пропускну здатність і доступ до неї йде через іншу підсистему пам’яті.

Останнє речення — те місце, де більшість порад губляться. Ємність VRAM не є універсальним регулятором продуктивності.
Якщо ваше навантаження вміщується з запасом, додаткова VRAM може просто лежати без діла — хіба що драйвер використовує її для кешування, що може виглядати як «велике використання»
без реальної проблеми. Якщо навантаження не вміщується, досвід може раптово перейти з «нормально» до «непридатно».

Виділення, резидентність і чому «використана VRAM» вас обманює

Інструменти показують різні речі:
«Виділена» пам’ять — це те, що додатки запросили.
«Резидентна» пам’ять — те, що фактично знаходиться в VRAM зараз.
«Комітована» може включати пам’ять, підкріплену системною ОЗП або сторінкову пам’ять, яка може мігрувати.
Драйвери та рантайми також тримають пули й кеші. Деякі фреймворки (привіт, deep learning) навмисне утримують пам’ять після кроку,
щоб уникнути затрат на повторне виділення.

У Windows WDDM і «shared GPU memory» додають ще один шар грайливості: система може сторінкувати виділення GPU, і ви можете бачити нібито вільну VRAM,
поки драйвер за кулісами жонглює резидентністю. У Linux у режимі дата-центру ви зазвичай ближчі до «заліза»: якщо VRAM вичерпується,
ви отримаєте помилку out-of-memory або жорстку відмову виділення. Чисто, жорстко, чесно.

Жарт №1: VRAM схожа на кімнати для нарад в офісі — календар каже, що вільно, але якось завжди хтось там їсть ваш обід.

Цікаві факти та коротка історія (те, що люди забувають)

• SGRAM та ранні «VRAM»: У 1990‑х відеокарти використовували спеціалізовані пам’яті (VRAM/SGRAM), налаштовані на двопортовий або графічно-дружній доступ.
• AGP з’явився через брак VRAM: Епоха AGP просувала ідею використання системної пам’яті для текстур; це «працювало», але часто шкодило затримкам і стабільності.
• Уніфікована пам’ять — не новинка: Консолі роками використовували спільні архітектури пам’яті; PC‑GPU лише нещодавно зробили це мейнстрімом для обчислень через managed/unified memory.
• GDDR5 змінив криву вартості: З поліпшенням пропускної здатності GDDR карти могли запускати важчі шейдери без негайної потреби в величезній ємності — поки не зросли текстру та AI.
• HBM був не про ємність спочатку: High Bandwidth Memory (HBM) орієнтувався на пропускну здатність і енергоефективність; зростання ємності з’явився пізніше й за преміум‑вартість.
• RTX зробив «сплески VRAM» нормою: Трасування променів додає структури прискорення й буфери для денойсингу. Деякі ігри почали «перегризати» 8GB за ніч.
• Компресія текстур працює безплатно: Формати як BCn/ASTC сильно зменшують слід VRAM; коли ігри виходять з високороздільними ресурсами без хорошої компресії, платником стає VRAM.
• AI перетворив VRAM на продукт: Для LLM і diffusion ємність VRAM може визначати, чи модель запуститься взагалі — продуктивність вже другорядна.
• Перепідпис пам’яті не безкоштовний: «Пейджинг» GPU пам’яті в системну ОЗП може тримати навантаження живим, але може зруйнувати латентність і пропускну здатність на порядок.

Міфи про VRAM, які не вмирають

Міф 1: «Якщо використання VRAM високе, це і є вузьке місце»

Високе використання VRAM часто означає «система активно кешує», а не «ви задухаєтесь».
Ігри та драйвери охоче заповнюють VRAM текстурами й буферами, які можуть повторно використовуватися. Це добре; воно зменшує ривки під час стрімінгу.
Справжній дефіцит VRAM зазвичай проявляється як підтормозки, появи текстур у кінці, раптові падіння FPS або жорсткі OOM — не просто велике число в моніторі.

Міф 2: «Більше VRAM завжди дає більше FPS»

FPS зазвичай обмежується пропускною здатністю обчислень (шейдери/RT‑ядра), накладними витратами CPU на draw‑call або пропускною здатністю пам’яті — не ємністю.
Коли ємність має значення, вона дуже важлива. Коли ні — це по суті декоративний показник.

Міф 3: «12 ГБ автоматично “запас на майбутнє”»

«Запас на майбутнє» — це маркетингова формула для «сподіваємось, ви не помітите наступне вузьке місце».
Ви можете купити 16 ГБ VRAM і все одно впертись у стіну, бо GPU не має достатньої пропускної здатності, кешу чи обчислювальної потужності для бажаних налаштувань.
Або тому що навантаження хоче 20 ГБ і не погоджується.

Міф 4: «VRAM = розмір моделі, тож просто купіть більше VRAM»

Ваги моделі — лише початок. Інференс використовує активації, KV cache, робочі буфери і інколи кілька копій через перетворення точності або компіляцію графа. Тренування ще гірше.
Також: фрагментація може вбити навіть якщо арифметично все має влазити.

Міф 5: «Якщо вміщується, буде швидко»

Вміститися в VRAM — необхідна, але не достатня умова. Пропускна здатність і патерни доступу до пам’яті домінують у багатьох реальних навантаженнях.
Менший GPU з набагато вищою пропускною здатністю може обігнати більший VRAM‑GPU у певних задачах, особливо коли робочий набір вміщується в обох випадках.

Коли 8/12/16 ГБ справді має значення (за робочим навантаженням)

Ігри на 1080p, 1440p, 4K: незручна правда

На 1080p 8 ГБ часто достатньо для мейнстрім‑тайтлів, якщо ви не примушуєте ультра текстури або важке RT.
Обмежувачем часто є ядро GPU або CPU, а не VRAM. Ви бачитимете «використання» VRAM, бо кеш заповнює те, що є.
Не панікуйте. Шукайте підтормозки та спайки в часі кадру.

На 1440p 8 ГБ починає відчуватись тісно в сучасних іграх з великими ресурсами, якщо ви хочете ультра текстури і RT.
12 ГБ дає простір для текстур, RT‑буферів і менш агресивного стрімінгу. Різниця більше про плавність, ніж середній FPS.

На 4K 12 ГБ може бути достатньо для багатьох ігор з налаштованими параметрами, але 16 ГБ дає менше компромісів:
високі роздільності текстур, менше стрімінгу, менше моментів «чому земля перетворилась на вівсянку».
Якщо ваша мета — «максимум скрізь, включно з RT», то 16 ГБ — це вже не розкіш, а запобігання передбачуваного болю.

Контент‑креація: VRAM або неважливий, або все вирішує

Відеомонтаж часто більше піклується про підтримку кодеків, CPU та пропускну здатність диска — поки ви не додасте GPU‑ефекти, високі роздільності таймлайну
і AI‑денойсери. Тоді VRAM може стати твердою межею. Несправність зазвичай: попередній перегляд перетворюється на слайдшоу, експорт провалюється
або додаток тихо переключається на CPU.

3D‑рендеринг і CAD масштабує використання VRAM з комплексністю сцени. Якщо вся сцена не вміщується, деякі рушії роблять out‑of‑core рендеринг
(повільно), інші відмовляються (крах), а деякі «дбайливо» знижують якість без повідомлення.
Якщо ви працюєте з великими сценами: 16 ГБ — це не показ; це інструмент.

Stable Diffusion: країна «майже влазить»

Diffusion‑пайплайни чутливі до VRAM: ваги моделі + attention + проміжні латенти + апскейлери + стеки ControlNet.
8 ГБ може працювати для менших роздільностей і оптимізованих пайплайнів. 12 ГБ робить «звичні» робочі процеси менш подібними на торг.
16 ГБ дає місце для вищих роздільностей, більшого кондиціонування і менше компромісів, як агресивний тайлінг.

Але гострий край — це фрагментація і пікове використання під час конкретних кроків (наприклад, attention або VAE decode).
Ви можете працювати 30 секунд і впасти. Це не означає, що ваш «середній» використання було низьким; це означає, що ваш піковий — смертельний.

LLM‑інференс: VRAM — квиток на виставу

Для LLM ємність VRAM визначає, які розміри моделей і які квантизації ви можете запустити з прийнятною довжиною контексту.
Якщо ваги моделі плюс KV cache не влазять, доводиться переходити на CPU‑офлоад або трюки з memory‑mapped.
Вони працюють, але продуктивність стає історією про сховище і PCIe, а не про GPU.

Орієнтовне правило: 8 ГБ — «малі моделі або сильна квантизація», 12 ГБ — «комфортний малий‑середній сегмент», 16 ГБ — «серйозний локальний інференс з розумним контекстом»,
за умови, що ви не женетесь за мільярдами параметрів. Точні межі змінюються разом з інструментами, але фізика незмінна: байти мають жити десь.

Тренування й донавчання LLM: VRAM зникає швидко

Тренування споживає набагато більше пам’яті, ніж інференс: градієнти, стани оптимізатора, активації.
Техніки як gradient checkpointing, ZeRO, LoRA/QLoRA допомагають, але ви все одно потребуєте запасу.
Багато постів «це має влазити на 16 ГБ» мовчки припускають малі батчі, короткі послідовності і консервативні налаштування оптимізатора.

Професійні обчислення: коли 8/12/16 ГБ — вже не питання

У флотах корпоративних GPU розмова часто починається з 24 ГБ і вище. Не тому, що інженери люблять великі числа,
а тому що час — це гроші, а повторні OOM дорого коштують. Кластер, який OOM‑ить о 2 ночі, не переймається середнім використанням VRAM у 60%.
Він переймається тим, що одна робота досягла піку.

Ємність vs пропускна здатність vs обчислення: оберіть реальне вузьке місце

Ємність: обрив

Ємність VRAM поводиться як обрив. Якщо ви нижче нього — все гаразд. Якщо ви зістрибнули — навантаження або крашиться (OOM),
або починає трешитись (пейджинг/перепідпис), або деградує (нижча якість ресурсів, менший батч, більше тайлінгу).
Саме тому люди так яскраво запам’ятовують «оновлення VRAM»: покращення часто бінарне.

Пропускна здатність: повільне, незриме стискання

Пропускна здатність — це швидкість, з якою GPU може рухати дані між VRAM і обчислювальними блоками.
Багато графічних і ML‑ядр обмежені пропускною здатністю пам’яті.
У таких випадках подвоєння ємності VRAM нічого не дасть; потрібна вища швидкість пам’яті.
Тут важливі ширина шини і частота пам’яті більше, ніж число ГБ на коробці.

Обчислення: коли ядра лімітують

Якщо завантаження SM (або еквівалент) на максимумі, а пропускна здатність пам’яті не насичена, ви обчислювально обмежені.
В іграх це може означати складність шейдерів, кількість RT‑променів або просто важку сцену.
В ML це може означати великі матмули, які нарешті дають GPU завантаження.

PCIe і системна ОЗП: прихований злодій у «воно працює, але повільно»

Коли навантаження виливається в системну пам’ять або постійно виконує трансфери, PCIe стає вузьким місцем.
PCIe швидкий у порівнянні з мережею і дисками, але повільний у порівнянні з пропускною здатністю на платі GPU.
Це тихий мотив, чому деякі «технічно працюючі» конфігурації відчуваються як покарання.

«Надія — не стратегія.» — Ген. Гордону Р. Салліван

Не цитата про GPU, але це найточніша порада для планування VRAM в експлуатації: вимірюйте, бюджетуйте та залишайте запас.

Швидкий план діагностики: знайдіть вузьке місце швидко

Перше: вирішіть, чи ви падаєте через ємність або продуктивність

• Якщо ви бачите помилки OOM, скидання драйвера або додаток відмовляється завантажити модель/сцену: спочатку розглядайте це як проблему ємності/фрагментації.
• Якщо ви бачите низький FPS / низьку пропускну здатність, але без помилок: спочатку розглядайте пропускну здатність/обчислення/CPU/IO.
• Якщо ви бачите підтормозки: підозрюйте стрімінг ресурсів, пейджинг, планування CPU або тиск на VRAM, що спричинює вигнання блоків.

Друге: підтвердіть, що «використання VRAM» означає на вашій платформі

• Linux + NVIDIA datacenter mode: nvidia-smi досить прямий; memory used — зазвичай виділення на пристрої.
• Windows WDDM: «Dedicated» vs «Shared» пам’ять і резидентність можуть вводити в оману; високе «використання» може бути кешем, а «вільне» — не резидентним комітментом.
• Пули фреймворків: PyTorch та інші можуть утримувати пам’ять навіть після звільнення тензорів; використовуйте статистику, специфічну для фреймворка.

Третє: перевірте три класичні лімітери

1. Запас по ємності: Наскільки ви близькі до обриву? Якщо ви на піку ~5–10%, очікуйте нестабільності і проблем з фрагментацією.
2. Насичення пропускної здатності: Ви максимізуєте пропускну здатність пам’яті? Тоді більше VRAM не допоможе; потрібен швидший GPU/пам’ять.
3. Насичення обчислень: Якщо використання SM високе, а пам’ять — ні, ви обчислювально обмежені; знову ж, більше VRAM не допоможе.

Четверте: шукайте тихі відкатні механізми

Додатки люблять «допомагати» шляхом відкату на CPU, вимкнення фіч або використання out‑of‑core режимів.
Ваше завдання — виявити це раніше, ніж після затримки звіту.

Практичні завдання: команди, виводи та рішення

Це реальні завдання, які ви можете виконати сьогодні на Linux‑хості з NVIDIA GPU. Кожне містить (1) команду, (2) приклад виводу,
(3) що це означає, (4) яке рішення прийняти.

Завдання 1: Визначте GPU і його розмір VRAM

cr0x@server:~$ nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A10 (UUID: GPU-2b7f3c2a-7c8a-3c2a-9db2-9b5d5c0d3e21)

Значення: Підтверджує, який саме GPU встановлено на вузлі. Звучить тривіально, але не є таким. Образи в хмарі та маркування bare‑metal брешуть.

Рішення: Якщо модель GPU не та, що ви очікували — зупиніться. Виправте інвентар/розміщення перед будь‑яким тюнінгом.

Завдання 2: Перевірте використання VRAM і активні процеси (тиск на ємність)

cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 13 10:12:03 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14              Driver Version: 550.54.14      CUDA Version: 12.4   |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A10                     On  | 00000000:65:00.0 Off |                    0 |
|  0%   54C    P0              132W / 150W |  21540MiB / 23028MiB |     92%      Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|========================================================================================|
|    0   N/A  N/A      9132      C   python3                                     21310MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Значення: Пам’ять майже заповнена й один процес займає більшість. Це розмова про ємність або підбір розміру, а не «увімкніть DLSS».

Рішення: Якщо ви в межах кількох відсотків VRAM — очікуйте OOM на піку або проблеми з фрагментацією. Зменшіть batch/послідовність/роздільність або перемістіться на більший GPU.

Завдання 3: Логуйте VRAM з часом, щоб вловити піки (не середні)

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=timestamp,memory.used,memory.total,utilization.gpu --format=csv -l 1
timestamp, memory.used [MiB], memory.total [MiB], utilization.gpu [%]
2026/01/13 10:12:10, 21540 MiB, 23028 MiB, 91 %
2026/01/13 10:12:11, 22112 MiB, 23028 MiB, 94 %
2026/01/13 10:12:12, 22910 MiB, 23028 MiB, 88 %

Значення: Ви бачите момент пікового тиску. Останній рядок — «одне виділення до OOM».

Рішення: Налаштовуйте під піки. Якщо пік перевищує ~90–95%, плануйте зміни; не ігноруйте середні значення.

Завдання 4: Перевірте ECC‑помилки чи апаратні проблеми

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d ECC | sed -n '1,80p'
ECC Mode
    Current                        : Enabled
    Pending                        : Enabled
ECC Errors
    Volatile
        Single Bit
            Device Memory          : 0
        Double Bit
            Device Memory          : 0
    Aggregate
        Single Bit
            Device Memory          : 0
        Double Bit
            Device Memory          : 0

Значення: ECC‑помилок немає; нестабільність ймовірніше програмна/конфігураційна/навантаження.

Рішення: Якщо ви бачите зростання двобітових помилок — припиніть шукати причину в розмірі VRAM і плануйте апаратний шлях RMA.

Завдання 5: Підтвердіть версії CUDA і драйвера (сумісність і приховані регресії)

cr0x@server:~$ nvidia-smi | head -n 5
Tue Jan 13 10:12:03 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14              Driver Version: 550.54.14      CUDA Version: 12.4   |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

Значення: Показує завантажений драйвер і підтримувану версію CUDA. Колеса фреймворків можуть не відповідати тому, що ви думали встановили.

Рішення: Якщо недавня зміна драйвера корелює з новими сплесками VRAM або OOM, робіть бі‑сект драйверів перед переписуванням коду.

Завдання 6: Перевірте обмеження тактових частот/потужності GPU (продуктивність, що виглядає як «проблема VRAM»)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d CLOCK,POWER | sed -n '1,120p'
Power Readings
    Power Management               : Supported
    Power Draw                     : 132.45 W
    Power Limit                    : 150.00 W
    Default Power Limit            : 150.00 W
Clocks
    Graphics                       : 1680 MHz
    SM                             : 1680 MHz
    Memory                         : 6251 MHz

Значення: Якщо GPU обмежений живленням або зафіксований на низьких тактових частотах, ви можете бачити низьку пропускну здатність і зробити висновок «потрібно більше VRAM».

Рішення: Виправте охолодження/політику живлення перш за все. Тротлінгований 16 ГБ GPU все одно буде повільним.

Завдання 7: Спостерігайте ширину/швидкість PCIe (більший біль при стрімінгу і транспортуванні даних)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q | sed -n '/PCI/,+25p'
PCI
    Bus                             : 0x65
    Device                          : 0x00
    Domain                          : 0x0000
    Bus Id                          : 00000000:65:00.0
    PCIe Generation
        Max                         : 4
        Current                     : 4
    Link Width
        Max                         : 16x
        Current                     : 8x

Значення: Карта працює в режимі x8 замість x16. Це може нашкодити навантаженням, які стрімлять дані, роблять CPU‑офлоад або пересувають тензори.

Рішення: Перевірте розміщення в слотах, налаштування BIOS, біфуркацію і райзери. Не купуйте більше VRAM, щоб компенсувати напівшвидкісний шинний інтерфейс.

Завдання 8: Визначте, хто використовує GPU (реальність мультиоренди)

cr0x@server:~$ sudo fuser -v /dev/nvidia0
                     USER        PID ACCESS COMMAND
/dev/nvidia0:        alice      9132 F.... python3

Значення: Підтверджує користувача/процес, що володіє пристроєм на спільному хості.

Рішення: Якщо ви очікували простий GPU, у вас проблема з плануванням або політикою оренди, а не з розміром VRAM.

Завдання 9: Перевірте тиск на системну пам’ять і swap (GPU‑застої, які звинувачують VRAM)

cr0x@server:~$ free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           251Gi       238Gi       2.1Gi       1.2Gi        11Gi       4.8Gi
Swap:           32Gi        29Gi       3.0Gi

Значення: Системна ОЗП вичерпана і swap інтенсивно використовується. Якщо ви використовуєте unified memory або CPU‑офлоад, ви в повільному режимі.

Рішення: Виправте тиск на хості. Апгрейд VRAM не врятує систему, що свопиться.

Завдання 10: Перевірте I/O‑пропускну здатність, коли моделі memory‑mapped або офлоадяться

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.8.0-41-generic (server) 	01/13/2026 	_x86_64_	(64 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          18.21    0.00    4.12    9.88    0.00   67.79

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz     w/s     wkB/s   w_await aqu-sz  %util
nvme0n1        250.0  30200.0     0.0   0.00    6.40   120.8     10.0     900.0    1.20   1.60   78.0

Значення: Високе використання диска і iowait вказує на вузьке місце в сховищі, поширене при CPU‑офлоаді або повторному завантаженні великих моделей.

Рішення: Кешуйте моделі локально, уникайте повторних завантажень, піньте датасети або переходьте на швидший NVMe. Більше VRAM допоможе лише якщо усуне офлоад.

Завдання 11: Спостерігайте пам’ять і використання по процесах в режимі реального часу

cr0x@server:~$ nvidia-smi pmon -s um -c 5
# gpu        pid  type    sm   mem   enc   dec   mclk   pclk    fb   command
    0       9132     C    92    87     0     0   6251   1680  21310  python3
    0       9132     C    90    88     0     0   6251   1680  21310  python3
    0       9132     C    93    87     0     0   6251   1680  21310  python3
    0       9132     C    91    88     0     0   6251   1680  21310  python3
    0       9132     C    92    87     0     0   6251   1680  21310  python3

Значення: Підтверджує, чи ви GPU‑обмежені (високе SM) і чи страждає контролер пам’яті (mem).

Рішення: Якщо SM низький, але пам’ять висока — можливо, ви обмежені пропускною здатністю або маєте погані патерни доступу; розгляньте зміни в ядрі/моделі, а не ємності VRAM.

Завдання 12: Виявлення лімітів cgroup контейнера, що спричиняють дивну поведінку GPU

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

Значення: Контейнер обрізаний до 32GiB хостової RAM. Якщо ваше GPU‑навантаження використовує CPU‑офлоад/уніфіковану пам’ять, воно може провалитися, незважаючи на «вільну VRAM».

Рішення: Підніміть ліміт пам’яті контейнера або вимкніть офлоад. Розмір VRAM не вирішить проблему контейнера, якому бракує системної ОЗП.

Завдання 13: Перевірте модуль ядра NVIDIA (коли «помилка VRAM» — насправді завис драйвер)

cr0x@server:~$ dmesg -T | tail -n 12
[Tue Jan 13 10:10:58 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 31, pid=9132, name=python3, Ch 0000002a, MMU Fault: ENGINE GRAPHICS GPCCLIENT_T1_0 faulted @ 0x0
[Tue Jan 13 10:10:58 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 43, pid=9132, name=python3, Ch 0000002a, GPU stopped processing

Значення: Xid‑помилки вказують на збої GPU. Вони можуть виглядати як «випадковий OOM» або «корупція VRAM» у додатку.

Рішення: Трактуйте як інцидент надійності: захопіть репро, версії драйвера, прошивку, термали; розгляньте фіксацію драйвера або заміну апаратури.

Завдання 14: Перевірте локальність NUMA (здивування шляху даних CPU‑GPU)

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

Значення: Показує ядра CPU і NUMA‑вузол поруч із GPU. Погана афінність може збільшити латентність для трансферів і буферів підготовки.

Рішення: Прив’яжіть потоки CPU і завантажувачі даних до локального NUMA‑вузла; якщо топологія неправильна — виправте BIOS/розміщення слотів.

Завдання 15: Переконайтесь, що процес моделі не «тече» GPU‑пам’яттю (проста перевірка)

cr0x@server:~$ watch -n 1 -- "nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv,noheader"
21540 MiB
21580 MiB
21640 MiB
21710 MiB

Значення: Повільне зростання VRAM вказує на витік, ріст кешу або фрагментацію, яка не повертає пам’ять.

Рішення: Якщо пам’ять лише росте, відтворіть з мінімальним тестом, потім виправляйте код (detach тензорів, уникайте збереження GPU‑виходів) або перезапускайте воркери періодично.

Завдання 16: Перевірте конфігурацію hugepages (іноді впливає на продуктивність pinned memory)

cr0x@server:~$ grep -E 'HugePages_Total|Hugepagesize' /proc/meminfo
HugePages_Total:       0
Hugepagesize:       2048 kB

Значення: Не метрика VRAM, але хостові pinned‑буфери і підготовка можуть впливати на навантаження з інтенсивними трансферами.

Рішення: Якщо ви робите масивні host↔device трансфери, розгляньте налаштування хостової пам’яті і використання pinned memory — але лише після перевірки, що це потрібно.

Жарт №2: Якщо ваше рішення для нестачі GPU‑пам’яті — «просто додайте swap», ви винайшли дуже дорогий обігрівач для кімнати.

Три корпоративні історії з GPU‑рутин

Міні‑історія 1: Інцидент через хибне припущення («12 ГБ — вистачить»)

Продуктова команда випустила нову фічу генерації зображень. Нічого екзотичного: diffusion‑модель, кілька модулів кондиціонування
і вища роздільність за замовчуванням, бо маркетинг любить чіткі скриншоти. Вони тестували на дев‑машині з більшим GPU, а потім відправили в продакшн вузли з 12 ГБ картами —
бо саме це закупівля стандартизувала.

Перший тиждень все було добре. Потім стався сплеск трафіку, і воркери почали перезапускатися. На виклику бачилося «CUDA out of memory» у логах,
але дашборди показували середнє VRAM близько 70%. Спокуса була списати на витік пам’яті. Люди завжди звинувачують витоки; це приємно емоційно.

Насправді проблема була в піках VRAM. Деякі комбінації запитів — висока роздільність плюс додатковий контроль‑модуль плюс конкретний семплер — створювали короткочасний
пік, що перевищував запас. Середнє використання виглядало нормальним, бо більшість запитів були менші. Рівень крашів корелював з релізом прапора фічі, а не часом роботи.

Виправлення було нудним: знизили роздільність за замовчуванням, обмежили кількість опціональних модулів в одному запиті і додали admission control, що відхиляв «важкі» комбінації,
якщо у воркера не було достатньо вільної VRAM. Пізніше ввели чергу, що маршрутизувала важкі запити на більші GPU. Головний урок постмортему не був «купіть більші GPU».
Це був урок: припиніть масштабувати VRAM за середнім і почніть за найгіршим кейсом, який ви готові прийняти.

Міні‑історія 2: Оптимізація, що обернулась проти («кешуємо все на GPU»)

Інша команда запускала інференс для мовної моделі з жорстким SLO по латентності. Хтось придумав розумну ідею: тримати більше на GPU.
Передзавантажити токенайзери, підтримувати KV cache теплим, пінити кілька варіантів моделей в пам’яті, щоб уникнути перезавантажень. Латентність покращилась в однокористувацьких тестах.
Оплески. Merge. Деплой.

Через два дні вузли з GPU стали нестабільні. Не впавали повністю — просто настільки лагаючі, щоб дратувати.
Деякі запити були швидкими. Деякі зависали. Деякі повертали помилки, що виглядали несумісними: таймаути, випадкові OOM і сплеск хвостового латентності,
що робив графік SLO як сейсмограф.

Вони створили фрагментацію і конкуренцію за VRAM. Кілька моделей і кешів ділили один пул пам’яті пристрою. Виділення різних розмірів приходили й йшли; аллокатор пам’яті не завжди знаходив суцільний блок
для великого тимчасового буфера. На папері було достатньо вільної VRAM. На практиці вона була вільна по дрібних шматках, ніби розбите вікно.

Відкат зменшив кешування і перемістив частину «теплого» стану в хост‑пам’ять. Пропускна здатність покращилась, бо система перестала трешитись.
Потім реалізували правильну стратегію маршрутизації моделей: один процес на GPU на модель, стабільні форми виділень і явні ліміти кешу.
Урок: «кешувати все» — не оптимізація, а бюджет. Якщо ви не контролюєте бюджет, GPU зробить це за вас.

Міні‑історія 3: Нудна, але правильна практика, що врятувала (запас + канарки)

Платформна команда керувала змішаним кластером GPU: рендери, періодичне тренування та інференс. У них була консервативна правило:
жодна продакшн‑робота не повинна планувати перевищення ~85% VRAM у піку на основі виміряного профайлингу, а не здогадок. Інженери нарікали, що це марнотратно.
Фінанси питали, чому не «використовують те, за що заплатили». Команда все одно тримала правило.

Потім вийшло оновлення драйвера з тонкою зміною в поведінці пам’яті. Деякі навантаження мали трохи вищі пікові виділення.
Нічого драматичного — достатньо, щоб «ідеально упаковані» вузли опинилися в зоні ризику. Команди, що працювали біля обриву, мали поганий тиждень.

Платформна команда — ні. Їх канаркові ноди показали нову пикову поведінку в контрольованих тестах. Оскільки вони мали запас, канаркові відмови не перетекли в продакшн.
Вони призупинили розгортання, зафіксували драйвер для проблемних пулів і відкрили звернення до вендора з реальними доказами, а не відчуттями.

Практика не була захопливою й не зробила демо швидшим. Вона зберегла гроші і запобігла багатьом нічним інцидентам.
Надійність часто виглядає як «марнотратство» до тих пір, поки ви не порівняєте з вартістю простоїв і екстрених покупок GPU.

Типові помилки: симптом → причина → виправлення

1) Симптом: VRAM виглядає заповненим в режимі простою

Причина: Кешування драйвера/додатку, пули пам’яті або фоновий процес (браузер, композитор, телеметрія, інший орендатор).

Виправлення: Визначте процеси через nvidia-smi. Якщо це кешування — перевірте продуктивність. Якщо це небажаний процес — зупиніть/обмежте його або ізолюйте GPU.

2) Симптом: «CUDA out of memory» хоча монітори показують вільну VRAM

Причина: Пікове виділення перевищило ємність, фрагментація або поведінка алокатора фреймворка.

Виправлення: Профілюйте піки з часом. Зменшіть batch/послідовність/роздільність. Використовуйте більш однакові форми виділень. Розгляньте перезапуск довго працюючих воркерів, якщо фрагментація росте.

3) Симптом: Підтормозки в іграх незважаючи на «достатню VRAM»

Причина: Тиск стрімінгу ресурсів, вузьке місце CPU, затримки сховища або вигнання блоків при нависанні біля обриву.

Виправлення: Зменшіть якість текстур на щабель, перевірте швидкість сховища, обмежте фонові задачі і дивіться графіки часів кадру, а не середній FPS.

4) Симптом: LLM‑інференс працює, але повільно без очевидної причини

Причина: CPU‑офлоад / unified memory paging / вузьке місце PCIe / тиск на хостову ОЗП.

Виправлення: Переконайтесь, що модель + KV cache вміщаються в VRAM. Зменшіть довжину контексту або квантуйте. Збільшіть хостову ОЗП і зменшіть свапінг.

5) Симптом: Продуктивність впала після «збереження VRAM» змін

Причина: Агресивна рекомпутація (checkpointing), накладні витрати тайлінгу, перетворення точності, що створює додаткові копії, або збільшення запусків ядер.

Виправлення: Вимірюйте пропускну здатність. Заощаджуйте VRAM лише доти, поки не вміститесь із запасом; потім оптимізуйте швидкість.

6) Симптом: Неповноцінна багатокарткова нода, хоча кожна карта має багато VRAM

Причина: Проблеми топології PCIe, несумісність NUMA або вузькі місця інтерконекту, а не ємність VRAM.

Виправлення: Перевірте nvidia-smi topo -m, ширину PCIe, афінність CPU. Прив’яжіть процеси й правильно розмістіть карти.

7) Симптом: Випадкові збої GPU після довгих прогонів

Причина: Баги драйвера, перегрів, маргінальне залізо або нестабільне живлення — часто неправильно діагностуються як «проблеми VRAM».

Виправлення: Перевірте dmesg на Xid‑помилки, моніторьте температури/потужність і протестуйте з відомим добрим драйвером. Ескалація апаратури якщо помилки лишаються.

Контрольні списки / покроковий план

Контрольний список при купівлі (8/12/16 ГБ без забобонів)

1. Перерахуйте свої топ‑3 робочі навантаження (гра на 1440p + RT, Stable Diffusion на 1024px, LLM‑інференс з контекстом 8k тощо). Якщо ви не можете їх назвати — купуєте атмосферу.
2. Визначте критичний «неповинен провалитися» кейс (найбільша сцена, найвища роздільність, найдовший контекст). Розмір VRAM підбирайте під цей кейс, а не під медіану.
3. Вирішіть компроміси, які ви готові прийняти: зменшення якості текстур, менший batch, коротший контекст, більше тайлінгу. Запишіть їх.
4. Бюджет запасу: ціль — щонайменше 10–15% вільно на піку для стабільності в продакшені; більше якщо мульти‑тенантність або довгі роботи.
5. Перевірте пропускну здатність і шину: SKU з «більшою VRAM» і слабкою пропускною здатністю може розчарувати, якщо ви очікуєте швидкості.
6. Підтвердіть живлення/охолодження: тротлінг робить будь‑яку розмову про VRAM марною.

Операційний чекліст (щоб інциденти VRAM не будили вас вночі)

1. Інструментуйте пікову VRAM, а не лише середні. Зберігайте час‑ряди з роздільністю 1 с під час важких навантажень.
2. Алерт на стійке VRAM > 90% і на повторні OOM. Друге важливіше за перше.
3. Розділяйте орендаторів: один GPU на роботу де можливо; якщо ні — впровадьте квоти і admission control.
4. Уніфікуйте версії драйверів і робіть canary‑розгортання. Драйвери GPU — частина вашого продакшн‑стеку.
5. Збудуйте «fit tests»: невеликий скрипт, що завантажує модель/сцену і робить warmup, записуючи пік VRAM. Запускайте в CI/CD або перед деплоєм.
6. Майте шлях відкату: фіксація драйвера, feature‑флаги для якості/роздільності та маршрутизація важких робіт на більші GPU.

Чекліст тюнінгу (коли ви близько до обриву)

1. Зменшуйте пікове використання, не середнє: менший batch, коротша послідовність, нижча роздільність, менше одночасних пайплайнів.
2. Віддавайте перевагу однаковим формам виділень: уникайте різкої варіабельності на запит; варіабельність — найкращий друг фрагментації.
3. Розумно використовуйте квантизацію: вона економить VRAM, але може коштувати точності або швидкості залежно від ядер і апаратури.
4. Торгуйте обчислення за пам’ять лише до моменту, поки влазите: checkpointing і тайлінг можуть нашкодити пропускній здатності; вимірюйте після кожної зміни.
5. Зупиніть ритуали «очищення кешу»: якщо ваш фікс — «перезапустити, поки працює», ви займаєтесь реакцією на інциденти, а не інженерією.

Питання й відповіді

1) Чи вистачає 8 ГБ VRAM у 2026 році?

Для багатьох 1080p‑ігрових конфігурацій і легших задач створення — так. Для важкого RT, ультра текстур на 1440p+, diffusion у високих роздільностях
або комфортних робочих потоків LLM — швидко стає тісно. «Достатньо» означає «без підтормозків, без OOM, прийнятні компроміси».

2) Чому моя GPU показує 95% VRAM, коли нічого не запускається?

Щось працює або щось кешує. Перевірте nvidia-smi на процеси. Браузери, композитори та фонові служби можуть виділяти VRAM.
Також драйвери можуть тримати виділення для продуктивності. Якщо продуктивність нормальна і немає небажаних процесів — ігноруйте страшну шкалу.

3) Чи збільшує більше VRAM FPS?

Тільки якщо ви були обмежені VRAM. Якщо ні — більше VRAM не підвищить FPS. Воно може покращити плавність, зменшуючи стрімінг і підтормозки.
Якщо ви хочете більше FPS, зазвичай потрібні більше обчислень або пропускна здатність.

4) У чому різниця між ємністю VRAM і пропускною здатністю пам’яті?

Ємність — це скільки можна зберегти на GPU. Пропускна здатність — як швидко GPU може читати/записувати цю пам’ять.
Багато навантажень обмежені пропускною здатністю, тобто вони чекають на трансфери, а не закінчують місця.

5) Чому я отримую помилки out‑of‑memory, хоча арифметика каже, що модель має влізти?

Бо пік включає більше ніж ваги: тимчасові буфери, робочі простори attention, ріст KV cache з контекстом, накладні витрати рантайму
і фрагментацію. Також фреймворки можуть тримати пули, що зменшують «доступні» суцільні блоки.

6) Чи 12 ГБ — дивна середина?

Часто це «менше компромісів» рівень для 1440p‑ігор і помірних AI‑навантажень. Але це не чарівна цифра.
Якщо ваше навантаження потребує 14 ГБ у піку, 12 ГБ — це не «майже достатньо». Це «гарантовано поганий день».

7) Чи купувати 16 ГБ VRAM для Stable Diffusion?

Якщо ви хочете вищих роздільностей, кількох модулів кондиціонування і менше тайлінгу — 16 ГБ практично зручний рівень.
Якщо вас влаштовують менші розміри і оптимізовані пайплайни — 12 ГБ може бути достатньо. 8 ГБ працюватиме, але ви більше часу витратите на налаштування параметрів.

8) Для локальних LLM що важливіше: VRAM чи швидкість GPU?

Спочатку VRAM, бо воно визначає, що ви можете завантажити і скільки контексту тримати. Потім швидкість GPU/пропускна здатність визначають токенів/сек.
Якщо ви змушені офлоадитись на CPU, «швидкість GPU» стає другорядною.

9) Чи можна покладатися на unified memory або CPU‑офлоад замість купівлі більшого VRAM?

Можна, але ви міняєте передбачувану продуктивність на «воно працює». Це прийнятно для експериментів і деяких пакетних робіт.
Для latency‑чутливого продакшну або інтерактивного використання офлоад часто перетворюється на вузьке місце PCIe і системної пам’яті.

10) Який запас VRAM потрібно тримати для продакшн‑сервісів?

Якщо ви хочете стабільності: не плануйте роботу на 99%. Ціль — щось на кшталт 10–15% вільного на виміряному піку, більше для мульти‑тенантних систем
або навантажень з сильно варіативними формами. Точне число менш важливе, ніж дисципліна вимірювати піки і виконувати бюджети.

Практичні кроки далі

Припиніть сперечатися про VRAM як про гороскоп. Ставтесь до нього як до будь‑якого іншого ресурсного обмеження в продакшені: вимірюйте піковий попит, знаходьте реальне вузьке місце
і купуйте (або налаштовуйте) під те навантаження, яке ви реально запускаєте.

1. Запустіть швидкий план діагностики на вашій системі: підтвердіть чи ви обмежені ємністю, пропускною здатністю, обчислювально чи трансфером.
2. Логуйте пікову VRAM протягом тижня на реальних навантаженнях. Піки вирішують інциденти.
3. Робіть одне змінення за раз: зменшіть batch/роздільність/контекст, поки не з’явиться запас, а потім оптимізуйте під продуктивність.
4. Якщо купуєте: обирайте розмір VRAM, щоб уникнути обриву для вашого найгіршого кейсу, а потім обирайте клас GPU для потрібної швидкості.
5. Якщо керуєте флотом: впровадьте бюджети VRAM, canary‑оновлення драйверів і розділення орендарів. Надійність любить нудні правила.

8/12/16 ГБ — це не моральна категорія. Це план ємності. Коли воно важить — то важить усім одразу. Коли ні — витрачайте гроші на щось інше.