У вас може бути найвишуканіший GPU на ринку, надшвидкий NVMe-масив і достатньо CPU-ядер, щоб обігріти невелике місто.
А потім якогось вівторка вдень ваш сервер моделей починає повертати 500 через «CUDA out of memory.»
Не тому, що закінчився обчислювальний ресурс. А тому, що закінчився VRAM у найневдалий момент.
Після 2026 року ця форма відмови перестане бути нішевою проблемою для AI-лабораторій.
Це стане другим днем операційної реальності для звичайних компаній:
копілоути служби підтримки, scoring у реальному часі, творчі пайплайни, синтетичні дані, відеомоделі та аналітика, яка «випадково» перетворилася на deep learning.
VRAM стає новим плануванням дискового простору — але наслідки з’являються за мілісекунди, а не тижні.
VRAM — це бюджет, а не прикраса
Раніше про VRAM сперечалися геймери на форумах, а всі інші знизували плечима й купували те, що схвалив IT.
У production AI та графіці VRAM тепер — жорстка межа, що вирішує, чи ви випустите функцію, якою буде латентність
і чи загуде ваш канал інцидентів о 2-й ночі.
Основний патерн простий: обчислення масштабувалося швидше за «зручну пам’ять на робоче навантаження». GPU постійно отримують більше FLOPS.
Тим часом моделі стали більшими, контексти — довшими, батчинг — розумнішим, і всім хочеться кількох одночасних орендарів на одному акселераторі.
VRAM — це місце, де ці амбіції стикаються.
В термінах SRE: VRAM — це новий «ресурс, який не можна сплеснути».
CPU може стрибати. Диск може ставити в чергу. Мережа може буферизувати.
VRAM — це кімната фіксованого розміру. Коли вона заповнюється, ви не сповільнюєтеся плавно; ви падаєте, трешете або тихо відкотитеся до повільнішого шляху,
який руйнує SLO і фальсифікує вашу модель витрат.
Чому це прискорюється після 2026 року
«Після 2026» — це не магічна дата. Це прогноз, коли кілька трендів складуться так, що VRAM стане фактором обмеження для більшості команд.
Ось що підштовхує це через край.
1) Контекстні вікна продовжують рости, і KV cache не безкоштовний
Індустрія переходить від коротких запитів до довгих, станомих взаємодій: історії клієнтів, кодових баз, політик, багатокрокових трас агентів.
Для трансформерної інференції довгий контекст означає великий кеш ключів/значень (KV cache).
Цей кеш живе в VRAM, бо він знаходиться на критичному шляху.
Ви можете стиснути його, квантизувати, пагінувати, шардувати — звісно. Але центр тяжіння не змінюється: довший контекст зсуває витрати із обчислень у бік ємності пам’яті та її пропускної здатності.
2) Мультимодальні моделі «їдять» пам’ять як роботу
Текстові моделі вже сильно розтягнули VRAM. Додайте зображення, відео, аудіо — і ви додаєте не лише параметри.
Ви додаєте більші активації, більше проміжних станів, більше буферів препро/постпроцесингу і більше можливостей для фрагментації.
Жарт такий: «відео — це просто зображення в часі». Рахунок такий: час множить ваш VRAM-футпринт.
3) Тиск батчингу переходить від «приємного» до «прибуток-або-збиток»
Більшість стеків для сервінгу AI підвищують пропускну здатність за рахунок батчингу запитів.
Батчинг вимагає VRAM: більше послідовностей одночасно, більший KV cache, більші тимчасові буфери.
Після 2026 року більше компаній запускатимуть інференс як продукт, а не демо. Це означає постійну конкурентність, а не випадкове навантаження.
4) Очікування надійності зростають швидше, ніж запас пам’яті
Внутрішні інструменти можуть час від часу падати. Функції, орієнтовані на клієнтів, — ні.
Якщо ваш VRAM працює на 92% у steady-state, у вас немає «8% запасу».
У вас запланований інцидент на випадок, коли фрагментація підскочить або коли прийде один запит з довшим промптом, ніж ви тестували.
5) Ви будете частіше ділитися GPU
Виділені GPU під сервіс дорогі й політично важко обґрунтувати, коли фінанси бачать графіки використання.
Очікуйте більше мультитенантних GPU з контейнерами, MIG-партитуванням або шаредулером на рівні планувальника.
Спільне використання підвищує варіативність.
Варіативність плюс жорсткі стелі дорівнює шуму пейджера.
6) Пропускна здатність пам’яті стає прихованим регулятором
Навіть якщо у вас «достатньо VRAM», може не вистачати пропускної здатності.
Багато інференс-навантажень є memory-bandwidth-bound, а не compute-bound.
Як моделі ростуть, арифметична інтенсивність не завжди рятує.
Операційний висновок: після 2026 року питання «скільки GPU» буде неповним.
Справжнє питання — «скільки VRAM на GPU, з якою пропускною здатністю, під якою конкурентністю і з якою поведінкою фрагментації».
Це не закупівельна дрібниця. Це архітектура.
Цікаві факти та історичний контекст (корисно на зустрічі)
- Факт 1: Ранні споживчі GPU часто постачалися з «достатньо VRAM для текстур», оскільки домінувало растрове графічне навантаження, а не гігантський персистентний стан.
- Факт 2: Перехід від фіксованих конвеєрів до програмованих шейдерів зробив GPU більш універсальними, але VRAM досі в основному важив для frame buffers і ассетів — до того, як deep learning захопив апарат.
- Факт 3: CUDA (2007) зробила GPU-обчислення мейнстрімом; вона також зробила управління пам’яттю GPU питанням для застосунків, а не лише драйвера.
- Факт 4: Mixed precision (FP16/BF16) не лише прискорила обчислення — вона зменшила слід параметрів і активацій, фактично «створюючи VRAM» через представлення.
- Факт 5: Впровадження HBM (High Bandwidth Memory) спочатку було історією про пропускну здатність, але також сформувало рівні ємності: не всі VRAM росте однаково в різних продуктових лінійках.
- Факт 6: Unified Virtual Memory і керована пам’ять обіцяли простоту, але багато production-команд жорстко дізналися, що «пейджинг до хоста» може перетворити 50 ms запит у багатосекундну катастрофу.
- Факт 7: Механізми attention підняли якість моделей, але ускладнили поведінку пам’яті: KV cache, динамічні форми й довші контексти стали першорядними змінними при плануванні ємності.
- Факт 8: Multi-instance GPU (MIG) і схожі можливості розрізання — це відповідь на економічні виклики — та водночас вони роблять VRAM планованим ресурсом з жорсткими межами й новими режимами відмов.
Що фактично заповнює VRAM у сучасних робочих навантаженнях
Люди говорять про «розмір моделі», ніби VRAM — це лише параметри. У production VRAM — це безладна квартира:
диван — це ваги моделі, але коридор заставлений коробками, які ви не пам’ятали замовляти.
1) Ваги моделі (очевидно, але все ще неправильно розуміють)
Ваги живуть у VRAM для швидкості. Квантизація може зменшити їх. Шардинг може розподілити їх.
Але кожен «хитрий трюк» зазвичай збільшує накладні витрати десь ще: метадані, пакування, обмеження ядер або додаткові буфери.
2) KV cache (тихий вбивця)
Для автогресивної генерації ви зберігаєте минулі keys/values, щоб не перераховувати attention з нуля.
Вартість KV cache зростає з:
- довжиною контексту
- розміром батча / кількістю одночасних послідовностей
- розміром прихованого вектору і кількістю шарів
- прецизією (FP16/BF16/FP8/int8)
Ось чому модель, яка «поміщається», все одно може впасти під навантаженням. Ви підбиралися під ваги, а трафік підібрав вам KV cache.
3) Активації та тимчасові буфери
Ті, хто займається тренуванням, знають, що активації домінують у пам’яті. В інференсі ви все одно отримуєте тимчасові ділянки: робочі простори для attention,
буфери з’єднаних ядер, стадії токенізації та embedding, і накладні витрати на запит.
Деякі фреймворки виділяють ці ресурси опортуністично і тримають їх, щоб уникнути фрагментації аллокатора.
Це добре для латентності, поки не стає погано для пікового використання.
4) Фрагментація пам’яті та поведінка аллокатора
Фрагментація — це розрив між «вільною пам’яттю» і «вільною пам’яттю, яку ви фактично можете використати».
Ви можете мати гігабайти вільних і все одно не змогти виділити суміжний блок, потрібний ядерній операції.
Це одна з причин, чому інциденти з VRAM виглядають ірраціонально: панель показує 20% вільного, а завдання все одно падає.
5) Накладні витрати мульти-тенантності
Якщо декілька процесів ділять GPU, кожен може завантажити свою копію ваг.
Якщо ви використовуєте MIG або сувору ізоляцію, отримуєте передбачувані кордони, але менше гнучкості.
Якщо ізоляції немає, сплеск одного орендаря стає інцидентом для всіх.
6) «Служби підтримки» на GPU
Деякі стеки виконують препро/постпроцесинг на GPU: зміна розміру зображень, декодування, екстракція ознак, фільтри безпеки.
Це чудово для пропускної здатності. Але також означає, що ваш VRAM-бюджет тепер поділяється з кодом, який ви не вважаєте «моделлю».
Ємність vs пропускна здатність vs латентність: три способи, як VRAM псує вам день
VRAM важливий у трьох різних сенсах. Змішувати їх призводить до поганих покупок і гірших інцидентів.
Ємність VRAM: чи вміститься робоче множина?
Якщо не вміщуються ваги + KV cache + накладні, ви падаєте, або пейджите, або проливаєте на CPU, або тихо переходите на менший батч.
Проблеми ємності легко побачити, якщо прийняти, що «вміщується на моєму dev-боксі» — це не план ємності.
Пропускна здатність VRAM: чи можете ви годувати обчислення?
Багато інференс-навантажень обмежуються тим, як швидко дані можна перемістити з VRAM до SMs і назад.
Ось чому два GPU зі схожими розмірами VRAM можуть дуже по-різному поводитися під тією ж моделлю.
Проблеми з пропускною здатністю часто проявляються як «завантаження GPU виглядає низьким, але латентність погана».
Латентність доступу до VRAM і патерни доступу: чи уникнути простоїв?
Не всі звернення до пам’яті однакові. Ф’южн ядер, макети тензорів і поведінка кешу мають значення.
Деякі оптимізації зменшують обчислення, але збільшують трафік пам’яті, і GPU ввічливо карає вас.
Неприємна правда: після 2026 року рішення закупівель, що ставлять VRAM у чекбокс («80 GB добре, 40 GB погано»),
програють командам, які трактують VRAM як бюджет з рядками та резервами ризику.
Режими відмов, які ви побачите в production
Вам не потрібно більше теорії. Потрібно вміти швидко розпізнати запах проблем з VRAM.
1) Раптові OOM після деплоя, хоча модель і GPU не змінювалися
Часто спричинено зміною дефолтної максимальної довжини контексту, політики розміру батча або новою фічею, яка зберігає більше стану на запит.
Класика ще така: оновлення фреймворка, що змінює поведінку аллокатора.
2) Спайки латентності під навантаженням, при цьому відображається «вільний VRAM»
Зазвичай це фрагментація, пейджинг або шлях відкату (менші ядра, менше ф’южн, оффлоад на CPU).
Слідкуйте за варіацією розмірів запитів: один довгий промпт може отруїти поведінку кешу для всіх.
3) Пропускна здатність лімітується набагато нижче теоретичної можливості GPU
Часто це обмеження пропускної здатності пам’яті або блокування синхронізацією та копіюваннями пам’яті.
Якщо ви насичуєте пропускну здатність пам’яті, але не SMs, ваш вузький пляшок — це VRAM bandwidth, а не «потрібно більше GPU».
4) Мультитенантні інциденти «галасливого сусіда»
Один сервіс завантажив другу модель, інший збільшив батч, третій почав робити препроцесинг на GPU.
Спільний GPU починає поводитися як спільна база даних: всі відмовляються щось робити.
5) «Працює, але тільки після перезапуску пода»
Це фрагментація або витік пам’яті, інколи у фреймворку, інколи у вашому коді.
Перезапуск звільняє VRAM і скидає стан аллокатора. Це не виправлення; це програма амністії.
Короткий жарт, бо ми його заслужили: VRAM — як паркування в офісі — «місць багато», поки ви не спробуєте припаркуватися.
Швидкий план діагностики
Коли сервіс інференсу повільний або падає, потрібна детермінована послідовність дій. Не відчуття.
Спочатку: підтвердьте, чи це ємність, фрагментація чи пропускна здатність
- Перевірте використаний VRAM відносно загального (по GPU, по процесу). Якщо ви біля стелі — вважайте це ризиком ємності.
- Перевірте логи OOM / аллокатора. Якщо OOM відбувається при показаній вільній пам’яті, підозрюйте фрагментацію або вимогу великого суміжного блоку.
- Перевірте використання пропускної здатності пам’яті. Якщо bandwidth завантажено, а SM utilization помірний — ви bandwidth-bound.
По-друге: ізолюйте, чи проблема через варіацію запитів або steady-state
- Порівняйте p50 vs p99 latency. Якщо p99 вибухає, а p50 в порядку, імовірно варіація розмірів запитів викликає ріст KV або пейджинг.
- Проінспектуйте розподіл промптів/токенів. Якщо одна команда почала «вкладати всю історію клієнта», у вас є винуватець.
- Погляньте на конкурентність і поведінку батчера. Батчер, що адаптується до навантаження, може непомітно адаптуватися в OOM.
По-третє: вирішіть термінове пом’якшення
- Тимчасово обмежте макс токенів / довжину контексту. Це грубий інструмент, але зупиняє кровотечу.
- Зменшіть макс розмір батча / конкурентність на GPU. Пропускна здатність впаде; доступність повернеться.
- Перемістіть орендаря з GPU або застосуйте ізоляцію (MIG або розділення пулів вузлів), якщо підтверджено noisy neighbor.
- Перезапустіть для дефрагментації лише як крайній захід — і заплануйте виправлення, щоб не повторюватися.
Парафразований ідея від John Allspaw: «Надійність приходить через навчання в брудній реальності production, а не з імітацією ідеальної поведінки систем.»
Практичні завдання з командами: що запускати, що це означає, яке рішення прийняти
Це ті завдання, які я реально хочу бачити у вашому ранбуці. Кожне включає: команду, що означає вивід, і яке рішення прийняти.
Команди припускають Linux з NVIDIA GPU; адаптуйте, якщо у вас інший стек.
Завдання 1: Знімок використання VRAM по GPU і по процесу
cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 21 10:14:03 2026
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 555.42 Driver Version: 555.42 CUDA Version: 12.5 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA A100-SXM4-80GB On | 00000000:3B:00.0 Off | 0 |
| 35% 62C P0 285W / 400W | 74210MiB / 81920MiB | 71% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| Processes: |
| GPU PID Type Process name GPU Memory |
|=============================================================================|
| 0 23144 C python3 72112MiB |
| 0 24701 C /usr/bin/tritonserver 1820MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Що це означає: GPU 0 використовує близько 74 GB; один python-процес володіє більшістю пам’яті.
Рішення: Якщо це steady-state, у вас немає запасу. Обмежте токени/батч або перемістіть навантаження до tier з більшим VRAM перед додатковим трафіком.
Завдання 2: Захоплення використання та тиску пам’яті з часом
cr0x@server:~$ nvidia-smi dmon -s pucm -d 1 -c 10
# gpu pwr gtemp mtemp sm mem enc dec mclk pclk
# Idx W C C % % % % MHz MHz
0 290 63 - 68 92 0 0 1215 1410
0 296 63 - 70 93 0 0 1215 1410
0 287 62 - 66 94 0 0 1215 1410
0 281 62 - 62 95 0 0 1215 1410
0 275 61 - 58 95 0 0 1215 1410
Що це означає: Використання пам’яті постійно дуже високе, тоді як SM помірний.
Рішення: Можливо, ви bandwidth-bound. Розгляньте tier з більш швидким VRAM, оптимізацію ядер або зменшення пам’ятного трафіку (квантизація, кращий батчинг, fused attention).
Завдання 3: Визначити, який GPU використовує контейнер
cr0x@server:~$ docker exec llm-serving env | grep -E 'CUDA|NVIDIA|VISIBLE'
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
Що це означає: Контейнер прив’язаний до GPU 0.
Рішення: Якщо GPU 0 перевантажений, а GPU 1 простає, виправте планування/розміщення перед купівлею заліза.
Завдання 4: Перевірити VRAM і compute по процесу у компактному вигляді
cr0x@server:~$ nvidia-smi pmon -c 1
# gpu pid type sm mem enc dec command
# Idx # C/G % % % % name
0 23144 C 64 91 0 0 python3
0 24701 C 5 2 0 0 tritonserver
Що це означає: Один процес домінує і в обчисленнях, і в пам’яті.
Рішення: Якщо очікувалася мультитенантність, ваша ізоляція дає збій (або ви випадково двічі завантажили ваги). Розгляньте окремі GPU / MIG-нарізи для сервісів.
Завдання 5: Виявити ECC або апаратні помилки пам’яті (рідко, але боляче)
cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d ECC | sed -n '1,120p'
==============NVSMI LOG==============
ECC Mode
Current : Enabled
Pending : Enabled
ECC Errors
Volatile
Single Bit
Device Memory : 0
Double Bit
Device Memory : 0
Aggregate
Single Bit
Device Memory : 2
Double Bit
Device Memory : 0
Що це означає: Історично були деякі виправлені помилки.
Рішення: Якщо лічильники швидко ростуть або ви бачите double-bit errors, розглядайте це як ризик апаратури; зливаєте вузол і перевіряєте його.
Завдання 6: Підтвердити топологію PCIe / NVLink (пропускна здатність і конкуренція)
cr0x@server:~$ nvidia-smi topo -m
GPU0 GPU1 CPU Affinity NUMA Affinity
GPU0 X NV2 0-31 0
GPU1 NV2 X 0-31 0
Що це означає: GPU зв’язані через NVLink (добре для шардингу/паралелізму).
Рішення: Якщо ви планували tensor parallel між GPU — це підходить. Якщо бачите «PHB» або слабке з’єднання, переробіть шардинг або очікуйте латентності.
Завдання 7: Перевірити RAM хоста і swap (пейджинг GPU часто тягне хост у це)
cr0x@server:~$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 503Gi 392Gi 21Gi 11Gi 90Gi 101Gi
Swap: 32Gi 18Gi 14Gi
Що це означає: Swap активно використовується.
Рішення: Якщо увімкнено GPU managed memory або CPU offload, активність swap — червоний прапорець; зменшіть тиск пам’яті або вимкніть/обмежте шляхи пейджингу.
Завдання 8: Знайти OOM і Xid помилки, пов’язані з GPU, у kernel логах
cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | grep -E "NVRM|Xid|Out of memory|oom" | tail -n 20
[Tue Jan 21 10:11:22 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:3b:00): 13, pid=23144, Graphics Exception
[Tue Jan 21 10:11:23 2026] Out of memory: Killed process 23144 (python3) total-vm:14223312kB, anon-rss:9123456kB
Що це означає: Помилка GPU плюс OOM killer на хості: погана комбінація.
Рішення: Трактуйте як інцидент стабільності: обмежте навантаження, перевірте драйвери і переконайтеся, що на хості достатньо RAM, якщо увімкнено offloading.
Завдання 9: Підтвердити, що процес не тихо проливає тензори на CPU (приклад PyTorch)
cr0x@server:~$ python3 - <<'PY'
import torch
print("cuda available:", torch.cuda.is_available())
print("device:", torch.cuda.get_device_name(0))
print("mem allocated:", torch.cuda.memory_allocated()//(1024**2), "MiB")
print("mem reserved:", torch.cuda.memory_reserved()//(1024**2), "MiB")
PY
cuda available: True
device: NVIDIA A100-SXM4-80GB
mem allocated: 61520 MiB
mem reserved: 74240 MiB
Що це означає: Reserved > allocated вказує на кешування аллокатора і потенційний ризик фрагментації.
Рішення: Якщо reserved постійно зростає між запитами, можливо потрібно налаштування аллокатора, періодична перезагрузка воркерів або уніфіковані форми входів.
Завдання 10: Перевірити звіт аллокатора PyTorch на ознаки фрагментації
cr0x@server:~$ python3 - <<'PY'
import torch
torch.cuda.init()
print(torch.cuda.memory_summary(device=0, abbreviated=True))
PY
|===========================================================================|
| PyTorch CUDA memory summary, device ID 0 |
|---------------------------------------------------------------------------|
| CUDA OOMs: 1 | cudaMalloc retries: 0 |
| Memory Allocated: 61.1 GiB | Memory Reserved: 72.5 GiB |
|---------------------------------------------------------------------------|
| Largest block: 512.0 MiB | Total reserved: 72.5 GiB |
|===========================================================================|
Що це означає: Був принаймні один OOM; найбільший суміжний блок — 512 MiB.
Рішення: Якщо наступна алокація потребує >512 MiB суміжно, ви можете отримати OOM незважаючи на «вільний» VRAM. Вирішіть, зменшивши пікові тимчасові буфери, уніфікувавши форми або стратегічно перезапускаючи воркери.
Завдання 11: Перевірити метрики model server локально (кореляція латентності та пам’яті)
cr0x@server:~$ curl -s localhost:8000/metrics | grep -E 'gpu_memory|request_latency_seconds_bucket' | head
gpu_memory_used_bytes{gpu="0"} 7.775e+10
request_latency_seconds_bucket{le="0.5"} 8123
request_latency_seconds_bucket{le="1"} 9012
request_latency_seconds_bucket{le="2"} 9401
Що це означає: Пам’ять використана високо; бачимо розподіл латентності.
Рішення: Якщо латентність погіршується зі зростанням gpu_memory_used_bytes — ви обмежені тиском пам’яті; коригуйте батчинг/конкурентність і обмеження токенів.
Завдання 12: Виміряти розподіл токенів з логів (проксі для росту KV cache)
cr0x@server:~$ awk -F' ' '/tokens_in=/{for(i=1;i<=NF;i++) if($i ~ /^tokens_in=/) {split($i,a,"="); print a[2]}}' /var/log/llm-serving/access.log | sort -n | tail -n 10
4096
6144
8192
8192
12288
16384
16384
24576
32768
65536
Що це означає: У вас дуже довгі входи.
Рішення: Якщо ви не планували цього, введіть обмеження на вхідні токени, підсумування або маршрутизуйте довгі контексти у спеціальний пул вузлів з високим VRAM.
Завдання 13: Перевірити конфігурацію MIG (чи VRAM розподілено так, як ви думаєте?)
cr0x@server:~$ nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-80GB (UUID: GPU-aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee)
MIG 1g.10gb Device 0: (UUID: MIG-aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-000000000001)
MIG 1g.10gb Device 1: (UUID: MIG-aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-000000000002)
MIG 2g.20gb Device 2: (UUID: MIG-aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-000000000003)
Що це означає: VRAM нарізано на кілька менших інстансів.
Рішення: Якщо ваша модель ледве вміщується в 20 GB, не ставте її в 10 GB slice й сподівайтеся на диво. Перерозподіліть slice або змініть модель/квантизацію.
Завдання 14: Перевірити троттлінг тактової частоти GPU (memory-bound навантаження також страждають від енергетичних/термальних обмежень)
cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=clocks.current.memory,clocks.max.memory,temperature.gpu,power.draw,power.limit --format=csv
clocks.current.memory [MHz], clocks.max.memory [MHz], temperature.gpu, power.draw [W], power.limit [W]
1215, 1593, 63, 292.15, 400.00
Що це означає: Тактова частота пам’яті нижча за максимальну.
Рішення: Якщо постійно низько під навантаженням, перевірте енергетичні/термальні ліміти або політики адміністратора; можливо, ви втрачаєте пропускну здатність.
Завдання 15: Підтвердити консистентність драйвера/CUDA стека по вузлах (варіації викликають баги «працює на одному вузлі»)
cr0x@server:~$ (nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader | head -n1; nvcc --version | tail -n 2) 2>/dev/null
555.42
Cuda compilation tools, release 12.5, V12.5.52
Що це означає: Версії драйвера й тулкиту видимі.
Рішення: Якщо кластери змішані, ви можете отримати різну поведінку аллокатора/перформансу і непослідовний запас VRAM. Уніфікуйте стеки або щонайменше розподіляйте навантаження за версіями стека.
Другий короткий жарт: коли хтось каже «ми просто додамо ще більше батчу», GPU тихо починає писати заяву про відставку.
Три корпоративні міні-історії (усі по суті правдиві)
Міні-історія 1: Інцидент через неправильне припущення
Середня SaaS-компанія розгорнула внутрішній «асистент по кейсам» для інженерів підтримки. Модель була за API gateway.
Команда провела звичайний load test: середній розмір промпта, середня довжина відповіді, середня конкурентність. Все виглядало нормально.
Вони запустили і пішли додому як відповідальні дорослі.
Через два тижні асистент став популярним у команді ескалацій. Ескалації означали довгі тікети.
Люди почали вставляти цілі ланцюжки листування, логи і скриншоти (OCR в текст). Середнє майже не змінювалося,
але хвіст став жорстоким. Один запит що кілька хвилин досягав довжини контексту в 10–20× більше, ніж у тесті.
Система не просто сповільнилася. Вона впала. Сервер моделей OOM-ив, перезапустився і перевантажив ваги.
Під час перезавантаження health checks падали. Gateway позначив інстанс як unhealthy, переспрямував трафік і спричинив thundering herd на залишених подах.
За хвилини непоганий внутрішній інструмент перетворився на outage продуктивності.
Неправильне припущення було не в «VRAM замалий». Воно було в «розподіл промптів стабільний». Він не був.
Виправлення не обмежилося купівлею більших GPU. Вони впровадили:
- жорстке обмеження вхідних токенів з дружньою помилкою
- окрему чергу для довгих контекстів, маршрутизовану до вузлів з високим VRAM
- SLO, що відстежує хвостові підрахунки токенів, а не лише хвостову латентність
Після цього вони припинили сперечатися, чи «поміщається» модель. Вони почали бюджетувати VRAM для хвостів і відновлення після відмов.
Така зміна — це те, що тримає ваш пейджер тихим.
Міні-історія 2: Оптимізація, яка відкотилася
Фінтех-команда запускала fraud scoring з GPU-акселерацією. Вони хотіли зменшити p95 latency.
Інженер на виклику (розумний, доброзичливий) увімкнув агресивніший батчинг у model server.
Перші графіки виглядали чудово: менше запусків ядер, вища пропускна здатність, трохи кращий p50.
Потім прийшов реальний трафік: бурстовий, мультитенантний, з кількома клієнтами, що надсилають великі вектори фіч.
Батчер охоче пакував запити разом. Пікове використання VRAM піднялося. Не лінійно — ступенево.
Кожен раз, коли батч випадково включав кілька великих запитів, сервіс фліртував із межею VRAM.
Невдовзі вони побачили нову поведінку: ні жорсткого OOM, але періодичні обриви латентності.
Фреймворк почав робити додаткові алокації, аллокатор не знаходив великих суміжних блоків,
і система проводила час в управлінні пам’яттю замість інференсу.
Їхня «оптимізація» створила нову проблему для p99.
Відкат був негайним. Постійне виправлення було більш нюансованим:
- батчити по buckets форм/розмірів (або токенів), а не «хто прийшов»
- обмежувати розмір батча за прогнозованим ростом KV, а не лише за кількістю запитів
- резервувати headroom VRAM явно (так, трохи марнувати), щоб уникнути смерті аллокатора
Урок: оптимізації пропускної здатності часто витрачають VRAM як кредитну картку. Рахунок приходить пізніше, з відсотками.
Міні-історія 3: Нудна, але правильна практика, що врятувала день
Медіа-компанія запускала GPU-рендеринг і легкий ML інференс на одній і тій же флоті. У них була правило, яке ніхто не любив:
кожен GPU-вузол мав «файл бюджету VRAM» в конфігураційному менеджменті — документоване очікуване використання пам’яті на сервіс
і вимога щодо відсотка запасу для найгірших кейсів.
Це було нудно. Інженерам доводилося оновлювати бюджет при зміні роздільності, версії моделі, макс токенів або при ввімкненні нового фільтра на GPU.
На рев’ю питали: «Покажи мені дельту VRAM». Люди закочували очі. Люди завжди закочують очі на профілактику.
Потім оновлення бібліотеки вендора змінило поведінку пам’яті. Для підмножини навантажень використання VRAM трохи збільшилося,
але фрагментація погіршилася. Вузли не OOM-или одразу; вони почали відмовляти завдання через кілька годин churn.
Симптоми були класичними: спорадичні помилки алокації, лише при високій конкурентності, вирішувалося перезапуском.
Завдяки бюджетам і політикам headroom радіус ураження був обмежений.
Планувальники відмовлялися колоувати два high-VRAM сервіси. Canary-вузли впіймали регресію до того, як оновився весь флот.
Інцидент став незручністю, а не кризою.
Нудна практика: ставте VRAM як перший клас виміру ємності, відстежуйте його в конфігах і забезпечуйте headroom через правила планування.
Це не робить вас знаменитим. Але тримає прибуткові фічі в житті.
Поширені помилки: симптом → корінна причина → виправлення
Це та частина, де я кажу, що вам перестати робити.
1) Симптом: «CUDA out of memory» тільки під високим трафіком
Корінна причина: Ріст KV cache з конкурентністю; ви розраховували на підбір для одного запиту.
Виправлення: Обмежте макс токенів, обмежте конкурентність на GPU, застосуйте token-aware batching або маршрутизуюйте довгі контексти на окремі вузли.
2) Симптом: OOM незважаючи на те, що звітують гігабайти вільних
Корінна причина: Фрагментація або вимога великої суміжної алокації.
Виправлення: Уніфікуйте форми/бакети, зменшіть пікові робочі буфери, налаштуйте аллокатор або періодично перезапускайте воркери (з планом, не в паніці).
3) Симптом: Спайки латентності, GPU utilization низький, memory utilization високий
Корінна причина: Workload обмежений пропускною здатністю пам’яті.
Виправлення: Використайте GPU з більшою пропускною здатністю пам’яті, застосуйте квантизацію або ядра, що зменшують трафік пам’яті, підвищуйте обчислювальну інтенсивність (fusion) або зменшіть батч, якщо він підсилює thrash пам’яті.
4) Симптом: Продуктивність сильно відрізняється між «ідентичними» вузлами
Корінна причина: Різні версії драйвера/CUDA/фреймворку, різні MIG-партитури або різні термальні/енергетичні ліміти.
Виправлення: Уніфікуйте образи, застосуйте node labels і constraints для планування, і моніторьте тактові частоти/стани живлення.
5) Симптом: Сервіс погіршується поволі протягом годин, фіксується перезапуском
Корінна причина: Витік пам’яті у GPU-алокаціях або ріст кешу аллокатора; накопичення фрагментації.
Виправлення: Додайте ліміти життя воркера, відстежуйте VRAM з часом, відтворюйте через soak tests і фіксуйте версії фреймворків до перевірки.
6) Симптом: Мультитенантний GPU в порядку, поки одна команда не задеплоїть
Корінна причина: Відсутність ізоляції; один орендар завантажує додаткові ваги або збільшує батч; «noisy neighbor» краде VRAM.
Виправлення: Запровадьте політики виділення GPU: MIG-slices, виділені пулі GPU, квоти на орендаря або шаринг моделей через єдиний рівень сервінгу.
7) Симптом: Копіювання даних на GPU раптом велика частина латентності
Корінна причина: Зросли host↔device transfers; не використовується pinned memory; препроцесинг винесено з GPU; або NUMA/PCIe шлях субоптимальний.
Виправлення: Використайте pinned memory, обережно перемістіть препроцесинг на GPU, виправте CPU affinity/NUMA placement і уникайте непотрібних копій тензорів.
8) Симптом: «Ми апгрейднули модель» і пропускна здатність впала
Корінна причина: Модель вміщується, але KV cache і батчинг більше не вміщуються при потрібній конкурентності; збільшився demand bandwidth.
Виправлення: Перераховуйте VRAM-бюджет враховуючи KV cache; зменшіть конкурентність, додайте шардинг або розгорніть менший/квантизований варіант для шляхів з високою конкурентністю.
Чеклісти / покроковий план
Чекліст A: Планування ємності VRAM як дорослий
- Визначте робочий конверт: макс вхідні токени, макс вихідні токени, цільова конкурентність і очікувана бурстовість трафіку.
- Бюджетуйте рядки VRAM: ваги + KV cache при макс конверті + тимчасові буфери + накладні фреймворку + страховий запас.
- Виберіть політику headroom: не працюйте steady-state вище приблизно ~80–85% VRAM, якщо вам важливі хвостова латентність і здоров’я аллокатора.
- Вирішіть «маршрутизацію хвоста»: що робити з дуже довгими запитами — відхиляти, обрізати, підсумовувати чи маршрутизувати до спеціалізованого пулу.
- Кодифікуйте це: файли конфігів, Helm values, Terraform-перемінні — що завгодно. Ніякого племінного знання.
Чекліст B: Конфігурація сервінгу, що уникає самозавданих VRAM-проблем
- Обмежуйте макс розмір батча за токенами/формою, а не лише за кількістю запитів.
- Використовуйте bucketing по формах/токенах, щоб зменшити churn аллокатора і фрагментацію.
- Встановіть явну макс довжину контексту відповідно до бізнес-потреб, а не маркетингу моделі.
- Переважайте один shared model server на GPU замість декількох процесів із однаковими вагами (коли дозволяє ізоляція).
- Відстежуйте метрики VRAM як первинні SLO-сигнали: used, reserved, allocation failures і time-to-first-token під навантаженням.
Чекліст C: Реагування на інцидент, пов’язаний з VRAM
- Підтвердіть: ємність vs фрагментація vs пропускна здатність, використовуючи швидкий план діагностики.
- Миттєво пом’якшіть: обмежте токени, зменшіть конкурентність, стягніть noisy neighbors, перезапускайте тільки якщо потрібно.
- Збережіть докази: зафіксуйте nvidia-smi, звіти аллокатора і знімки розподілу токенів.
- Виправте наперед: застосуйте нові обмеження/маршрутизацію і заплануйте soak tests перед зняттям пом’якшень.
- Після інциденту: оновіть VRAM-бюджети і admission control, щоб той самий хвіст запитів не збив вас знову.
Питання й відповіді
1) Чи ємність VRAM важливіша за обчислювальні можливості GPU після 2026 року?
Для багатьох інференс-навантажень — так, бо ви не зможете обчислити те, що не тримаєте resident.
Обчислення допомагає, коли ви compute-bound. Багато production-навантажень спочатку стають memory-bound.
2) Якщо модель вміщується в VRAM, чому я все одно отримую OOM?
Бо ваги — не вся історія. KV cache росте з контекстом і конкурентністю, а фрагментація може перешкодити великим алокаціям навіть при «вільній» пам’яті.
3) Чи вирішує квантизація проблему VRAM?
Вона сильно допомагає для ваг і іноді для KV cache, але може вводити накладні витрати, обмеження ядер і компроміс по точності.
Ставте її як інструмент, а не як догму.
4) Яка найпростіша ручка для негайного зменшення VRAM-використання?
Обмежте макс токени (вхідні та вихідні) і зменшіть конкурентність на GPU.
Якщо потрібна швидка екстрена гальма — ці два найчистіші.
5) Чи хороша ідея пагінг KV cache у хост-пам’ять?
Може бути, якщо ваша толерантність до латентності та профіль навантаження підходять.
У багатьох реальних сервісах пейджинг перетворює хвостову латентність у кошмар. Бенчмаркуйте з production-подібними хвостами, а не середніми значеннями.
6) Скільки запасу VRAM слід тримати?
Якщо вам важлива стабільність: тримайте значущий запас.
Типова операційна ціль — ~15–25% вільного під типовий пік,
але правильне число залежить від поведінки фрагментації і варіативності запитів.
7) Чи варто використовувати MIG для ізоляції орендарів?
Якщо у вас noisy neighbors і суворі вимоги до ізоляції — MIG часто того варта.
Торгова дія — знижена гнучкість: застрягла ємність і менша можливість «позичити» VRAM між навантаженнями.
8) Чому «VRAM reserved» відрізняється від «VRAM allocated»?
Багато аллокаторів резервують шматки для їх повторного використання задля продуктивності. Reserved memory може покращувати латентність, але збільшує пікове споживання і ризик фрагментації.
Відстежуйте обидва показники і дивіться тренди з часом.
9) Чи швидші диски або більше RAM хоста компенсують малий VRAM?
Не надійно. Вони можуть підтримати стратегії оффлоаду, але оффлоад зазвичай збільшує варіативність латентності і додає нові режими відмов.
Використовуйте оффлоад усвідомлено, а не як механізм виживання.
10) Яка найпоширеніша помилка при закупівлі?
Купувати, базуючись на «модель вміщується», замість «модель вміщується при потрібній конкурентності з потрібним макс контекстом, з headroom і реалістичними хвостами».
Друге твердження — те, за що платять ваші клієнти.
Висновок: наступні кроки, які ви реально можете зробити
VRAM після 2026 року — це не пункт у специфікації для красування. Це production-обмеження, що формує надійність, вартість і пропускну здатність.
Ставте його так само серйозно, як IOPS диска, з’єднання бази даних або egress мережі: вимірюйте, бюджетуйте і захищайте політиками.
Практичні наступні кроки:
- Додайте метрики VRAM у стандартні дашборди: used, reserved, allocation failures і підрахунки токенів по запиту.
- Впровадьте admission control, чутливий до токенів: обмежуйте входи/виходи і маршрутизуйте довгі контексти цілеспрямовано.
- Запустіть soak test з production-подібними хвостовими промптами, а не середніми. Спостерігайте фрагментацію протягом годин.
- Визначте модель ізоляції: спільний GPU зі строгими квотами, MIG-слайси або виділені пулі — і забезпечте їх виконання.
- Напишіть і підтримуйте VRAM-бюджет для кожного сервісу. Так, це нудно. Саме тому це працює.