{"id":181858,"date":"2026-06-02T14:48:21","date_gmt":"2026-06-02T12:48:22","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/opublikovan-nbd-vram"},"modified":"2026-06-02T14:48:21","modified_gmt":"2026-06-02T12:48:22","slug":"opublikovan-nbd-vram","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/opublikovan-nbd-vram","title":{"rendered":"NBD-VRAM ver\u00f6ffentlicht","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Ein Open-Source-Projekt wurde ver\u00f6ffentlicht <strong>NBD-VRAM<\/strong>, das einen Teil des Videospeichers der NVIDIA-GPU als Swap-Speicher in Linux nutzt. Das Projekt richtet sich vor allem an Laptops mit fest verl\u00f6tetem RAM, wo der RAM nicht erweiterbar ist, aber ein diskreter NVIDIA RTX\/GTX-Grafikprozessor mit nicht genutztem VRAM vorhanden ist. Der Code ist in C und Shell geschrieben und unter einer Lizenz ver\u00f6ffentlicht <strong>MIT<\/strong>.<\/p>\n<p>Die Idee von NBD-VRAM ist einfach: Wenn das System bereits beginnt, auf SSD-Swap zu gehen, kann man einen weiteren Zwischenschicht vor die SSD setzen \u2013 den Videospeicher. Der Autor gibt ein Beispiel mit einem Laptop auf <strong>RTX 3070 Laptop<\/strong>: Von 8 GB VRAM wurden 7 GB f\u00fcr Swap reserviert, sodass insgesamt mit RAM, zram und SSD-Swap das System etwa 46 GB adressierbaren Speichers erhielt. Die vermutete Overflow-Reihenfolge ist wie folgt: Zuerst wird RAM verwendet, dann VRAM als schneller Swap, dann zram, und erst danach die SSD.<\/p>\n<p>Technisch f\u00fcgt NBD-VRAM keinen neuen Kernel-Treiber hinzu. Ein kleiner Daemon weist den Videospeicher \u00fcber <strong>CUDA Driver API<\/strong>, dann wird er dem Linux-Kernel als Blockger\u00e4t \u00fcber <strong>NBD<\/strong> \u2014 Network Block Device \u2014 \u00fcber ein Unix-Socket bereitgestellt. Nach der Verbindung mit dem Standard-nbd-client erscheint das Ger\u00e4t \/dev\/nbdX im System, das wie ein gew\u00f6hnlicher Swap mit mkswap formatiert und mit swapon aktiviert werden kann.<\/p>\n<p>Der Autor hebt hervor, dass dieser Ansatz aufgrund der Einschr\u00e4nkungen bei den Verbraucher-Grafikkarten von NVIDIA gew\u00e4hlt wurde. Ein direkterer Weg \u00fcber die NVIDIA P2P API auf GeForce f\u00fchre laut ihm zu einem EINVAL, da die entsprechenden Funktionen tats\u00e4chlich nur f\u00fcr professionelle und Server-Modelle verf\u00fcgbar sind. Auch der Ansatz mit dem direkten Zugriff auf BAR1 funktionierte nicht: Es ist nur ein kleiner Bereich verf\u00fcgbar, und das Lesen aus dem restlichen Teil liefert nur Nullen. Der NBD-Ansatz umgeht diese Einschr\u00e4nkung, da er die normalen CUDA-Kopieroperationen cuMemcpyHtoD und cuMemcpyDtoH verwendet.<\/p>\n<h2>Funktionen<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Die Verwendung von VRAM als regul\u00e4rem Linux-Swap.<\/strong> Nach dem Start stellt der Daemon den Videospeicher als \/dev\/nbd0 oder als ein anderes NBD-Ger\u00e4t zur Verf\u00fcgung, das f\u00fcr den Kernel wie ein standardm\u00e4\u00dfiges Blockger\u00e4t aussieht.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Betrieb ohne eigenes Kernel-Modul.<\/strong> Das Projekt erfordert nicht das Schreiben, Kompilieren und Warten eines separaten Kernelmoduls, nutzt keine internen Symbole des NVIDIA-Treibers und sollte Kernel- und Treiberaktualisierungen ohne erneute Kompilierung \u00fcberstehen.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Orientierung an Verbraucher-Grafikkarten von NVIDIA.<\/strong> Die Anforderungen beinhalten NVIDIA-GPUs mit CUDA-Unterst\u00fctzung, einschlie\u00dflich der Consumer RTX\/GTX-Karten, den offiziellen NVIDIA-Treiber mit libcuda.so.1, das nbd-Modul im Linux-Kernel, nbd-client, gcc und make. Das CUDA Toolkit ist dabei nicht erforderlich.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>systemd-Integration.<\/strong> Die Installation \u00fcber install.sh f\u00fcgt den vram-swap-nbd-Dienst hinzu, der \u00fcber systemctl gestartet werden kann; nach der Installation wird der Dienst so konfiguriert, dass er beim Booten automatisch startet.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Konfigurierung der Swap-Gr\u00f6\u00dfe und Priorit\u00e4t.<\/strong> Im systemd-Einheit kann VRAM_SETUP_SIZE_MB festgelegt werden, also die obere Grenze des zugewiesenen VRAM, und VRAM_SWAP_PRIORITY, also die Priorit\u00e4t des Swap-Ger\u00e4ts. Je h\u00f6her die Priorit\u00e4t, desto fr\u00fcher wird Linux diese Swap-Schicht verwenden.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Automatische Reduzierung der angeforderten Gr\u00f6\u00dfe.<\/strong> Wenn der ben\u00f6tigte VRAM nicht verf\u00fcgbar ist, versucht der Daemon, die Gr\u00f6\u00dfe in Schritten von 512 MiB zu reduzieren, um dennoch den verf\u00fcgbaren Speicher zuzuweisen, beispielsweise wenn ein Teil des Speichers bereits vom Compositor oder einer grafischen Sitzung belegt ist.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Test-Szenarien.<\/strong> Im Repository gibt es test-nbd.sh f\u00fcr einen Smoke-Test mit Schreiben\/Lesen von 1 MiB und test-fill.sh f\u00fcr einen Stresstest des gesamten VRAM-Abschnitts.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Die angegebene Leistung betr\u00e4gt etwa 1,3 GB\/s.<\/strong> Mit der RTX 3070 Laptop wurde eine sequentielle Schreibgeschwindigkeit von 7 GB in 4 MB Bl\u00f6cken von etwa 1,3 GB\/s gemessen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Anwendungsszenarien<\/h2>\n<p><strong>Notebooks mit verl\u00f6teter RAM.<\/strong> Das Hauptszenario sind moderne Laptops, bei denen 16 oder 32 GB RAM bereits nicht mehr ausreichen, aber eine Erweiterung nicht m\u00f6glich ist. Wenn ein solcher Computer \u00fcber eine dedizierte RTX-Karte verf\u00fcgt, kann ein Teil des VRAM als zus\u00e4tzlicher Swap-Speicher verwendet werden. Das verwandelt VRAM nicht in vollwertigen RAM, kann aber das System vor einem abrupten Wechsel auf langsamen SSD-Swap oder OOM-Killer bei Spitzenlasten bewahren.<\/p>\n<p><strong>Ressourcenintensive Arbeitsumgebungen f\u00fcr Entwickler.<\/strong> IDE, Browser mit Dutzenden von Tabs, Docker-Container, lokale Datenbanken, das Kompilieren gro\u00dfer Projekte und Testumgebungen erzeugen leicht vor\u00fcbergehende Spitzen im Speicherbedarf. In einem solchen Szenario kann NBD-VRAM als Puffer fungieren: Es beschleunigt nicht die normale Arbeit, sondern mildert den Moment, in dem der RAM ausgeht.<\/p>\n<p><strong>Entlastung des SSD-Swap.<\/strong> Wenn der Swap auf SSD h\u00e4ufig verwendet wird, ist das nicht nur langsamer, sondern erzeugt auch unn\u00f6tige Schreibvorg\u00e4nge auf dem Speicher. VRAM-Swap kann mit h\u00f6herer Priorit\u00e4t gesetzt werden, sodass das System bei einem RAM-\u00dcberlauf zuerst Seiten in den Videospeicher auslagert und erst danach auf die SSD zugreift. Dies ist besonders relevant f\u00fcr Laptops, bei denen der SSD h\u00e4ufig nicht austauschbar oder teuer in der Ersetzung ist.<\/p>\n<p><strong>Kombination mit zram.<\/strong> Der Autor beschreibt direkt ein Schema, in dem der VRAM-Swap eine h\u00f6here Priorit\u00e4t erh\u00e4lt und zuerst \"\u00fcberlaufende\" Speicherseiten verarbeitet, w\u00e4hrend zram als n\u00e4chster Schritt verwendet wird und die SSD die letzte Verteidigungslinie bleibt. Dieses Schema kann f\u00fcr Workstations und Laptops n\u00fctzlich sein, bei denen es wichtiger ist, die Reaktionsf\u00e4higkeit des Systems bei speicherengp\u00e4ssen zu bewahren, als maximale Vorhersagbarkeit der Latenzen zu erzielen.<\/p>\n<p><strong>Lokale AI\/LLM-Aufgaben rund um die GPU, jedoch nicht anstelle von VRAM f\u00fcr das Modell.<\/strong> NBD-VRAM erh\u00f6ht den f\u00fcr die CUDA-Anwendung verf\u00fcgbaren Videospeicher nicht als VRAM f\u00fcr das Modell. Dies ist ein umgekehrtes Szenario: Nicht RAM wird als VRAM verwendet, sondern VRAM wird als Swap f\u00fcr den normalen Linux-Speicher genutzt. Daher erm\u00f6glicht das Projekt nicht, ein gr\u00f6\u00dferes Modell direkt in die GPU zu laden. Es kann jedoch n\u00fctzlich sein auf einem System, wo neben dem LLM-Inferenz-Browser, IDEs, Indexierern, Python-Umgebungen und Containern gearbeitet wird, und der Systemspeicher beginnt zu schwinden.<\/p>\n<p><strong>Home- und Experimentier-Arbeitsstationen.<\/strong> Das Projekt ist f\u00fcr Benutzer interessant, deren Grafikkarte oft au\u00dferhalb von Spielen, Rendern oder ML-Aufgaben ungenutzt bleibt. Zum Beispiel k\u00f6nnen 8\u201312 GB VRAM auf einer Desktop-GeForce tempor\u00e4r in eine zus\u00e4tzliche Swap-Schicht f\u00fcr intensive Aufgaben wie Kompilierung, Datenverarbeitung oder Ausf\u00fchrung umgewandelt werden. <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/de\/vps\/\" title=\"virtuellen Maschinen\" data-wpil-keyword-link=\"linked\">virtuellen Maschinen<\/a>.<\/p>\n<h2>Einschr\u00e4nkungen<\/h2>\n<p>NBD-VRAM ist kein Ersatz f\u00fcr den Arbeitsspeicher. Der Zugriff auf solches Swap erfolgt \u00fcber eine Kette von kernel swap \u2192 \/dev\/nbdX \u2192 nbd-Treiber \u2192 Unix-Socket \u2192 Daemon \u2192 CUDA-Kopie \u2192 VRAM, daher werden Verz\u00f6gerungen und Verhalten anders sein als bei echtem RAM. Es ist eher eine Notfall- oder Zwischenschicht zwischen RAM und SSD, als eine Methode, um \u201eSpeicher\u201c ohne Konsequenzen hinzuzuf\u00fcgen.<\/p>\n<p>Das Projekt basiert auch auf dem offiziellen NVIDIA-Stack mit CUDA. Nouveau\/Nova sind daf\u00fcr nicht geeignet, da libcuda.so.1 erforderlich ist. Phoronix <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.phoronix.com\/news\/NVIDIA-NBD-VRAM\">stellt auch fest<\/a>, dass NBD-VRAM speziell f\u00fcr Verbraucher-GPU von NVIDIA entwickelt wurde, bei denen alternative Ans\u00e4tze \u00fcber die NVIDIA P2P-API nicht funktionieren.<\/p>\n<p>Zusammenfassend ist NBD-VRAM ein kleiner, aber interessanter System-Hack f\u00fcr Linux: Er bewirkt keine Wunder und ersetzt kein Upgrade des RAM, erm\u00f6glicht aber die Nutzung von ungenutztem Videospeicher als zus\u00e4tzliche Swapeinheit vor der SSD. F\u00fcr Laptops mit integriertem Speicher und einer diskreten RTX-Grafikkarte kann dies eine praktische Methode sein, um Spitzenlasten zu bew\u00e4ltigen, ohne dass Anwendungen sofort abst\u00fcrzen oder schmerzhaft auf ein langsames Speichermedium umschalten.<\/p>\n<p>Quelle: <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.linux.org.ru\/news\/hardware\/18308769\">linux.org.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 NBD-VRAM, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 NVIDIA GPU \u043a\u0430\u043a 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