{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/opublikovan-nbd-vram","title":{"rendered":"Pubblicato NBD-VRAM","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Pubblicato il progetto open source <strong>NBD-VRAM<\/strong>, che consente di utilizzare una parte della memoria video delle GPU NVIDIA come spazio di swap su Linux. Il progetto \u00e8 principalmente rivolto a laptop con memoria RAM saldata, dove la RAM non pu\u00f2 essere espansa, ma con una scheda grafica discreta NVIDIA RTX\/GTX in cui \u00e8 presente VRAM inutilizzata. Il codice \u00e8 scritto in C e shell ed \u00e8 distribuito sotto licenza <strong>MIT<\/strong>.<\/p>\n<p>L'idea di NBD-VRAM \u00e8 semplice: se il sistema inizia gi\u00e0 a utilizzare lo swap su SSD, \u00e8 possibile inserire un ulteriore strato intermedio tra la RAM e l'SSD \u2014 la memoria video. L'autore fa un esempio con un laptop su <strong>RTX 3070 Laptop<\/strong>: da 8 GB di VRAM sono stati assegnati 7 GB per lo swap, ottenendo cos\u00ec, sommando RAM, zram e lo swap su SSD, circa 46 GB di memoria indirizzabile. L'ordine previsto di sfruttamento \u00e8 il seguente: inizialmente si utilizza la RAM, poi la VRAM come swap veloce, quindi zram, e solo dopo SSD.<\/p>\n<p>Tecnicamente, NBD-VRAM non aggiunge un nuovo driver del kernel. Un piccolo demone assegna la memoria della scheda video tramite <strong>CUDA Driver API<\/strong>, poi la passa al kernel di Linux come dispositivo a blocchi tramite <strong>NBD<\/strong> \u2014 Network Block Device \u2014 sopra un socket Unix. Dopo la connessione, il client nbd-standard appare nel sistema come \/dev\/nbdX, che pu\u00f2 essere formattato come uno swap normale tramite mkswap e attivato con swapon.<\/p>\n<p>L'autore sottolinea che questo approccio \u00e8 stato scelto a causa delle limitazioni delle schede grafiche NVIDIA consumer. Un percorso pi\u00f9 diretto attraverso l'API NVIDIA P2P su GeForce, a suo dire, genera un EINVAL, poich\u00e9 le capacit\u00e0 corrispondenti sono effettivamente disponibili solo per i modelli professionali e server. Anche l'opzione di accesso diretto a BAR1 non ha funzionato: risulta disponibile solo una piccola area mappata, e la lettura dalla parte restante restituisce zeri. L'approccio NBD supera questa limitazione, poich\u00e9 utilizza le normali operazioni di copia CUDA cuMemcpyHtoD e cuMemcpyDtoH.<\/p>\n<h2>Capacit\u00e0<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Utilizzo della VRAM come normale swap Linux.<\/strong> Dopo l'avvio, il demone fornisce la memoria video come \/dev\/nbd0 o un'altra unit\u00e0 NBD, che per il kernel appare come un normale dispositivo a blocchi.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Funzionamento senza un proprio modulo del kernel.<\/strong> Il progetto non richiede la scrittura, la compilazione e la manutenzione di un modulo kernel separato, non utilizza simboli interni del driver NVIDIA e deve sopportare aggiornamenti del kernel e del driver senza ricompilazione.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Orientamento verso le GPU NVIDIA per consumatori.<\/strong> Le specifiche richiedono GPU NVIDIA con supporto CUDA, incluse le schede RTX\/GTX per consumatori, il driver NVIDIA ufficiale con libcuda.so.1, il modulo nbd nel kernel Linux, nbd-client, gcc e make. Il toolkit CUDA non \u00e8 necessario.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integrazione con systemd.<\/strong> L'installazione tramite install.sh aggiunge il servizio vram-swap-nbd, che pu\u00f2 essere avviato tramite systemctl; dopo l'installazione, il servizio viene attivato per l'avvio automatico all'avvio.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Configurazione delle dimensioni e della priorit\u00e0 dello swap.<\/strong> Nell'unit\u00e0 systemd, \u00e8 possibile specificare VRAM_SETUP_SIZE_MB, cio\u00e8 il limite superiore della VRAM allocata, e VRAM_SWAP_PRIORITY, cio\u00e8 la priorit\u00e0 del dispositivo swap. Maggiore \u00e8 la priorit\u00e0, prima Linux utilizzer\u00e0 questo layer di swap.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Riduzione automatica della dimensione richiesta.<\/strong> Se la quantit\u00e0 di VRAM richiesta non \u00e8 disponibile, il demone tenta di ridurre la dimensione a blocchi di 512 MiB, per allocare comunque la quantit\u00e0 disponibile, ad esempio se una parte della memoria \u00e8 gi\u00e0 occupata dal compositore o da una sessione grafica.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Scripting di verifica.<\/strong> Nel repository \u00e8 disponibile test-nbd.sh per il test di smoke con scrittura\/lettura di 1 MiB e test-fill.sh per il collaudo stressivo dell'intera partizione VRAM.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>La performance dichiarata \u00e8 di circa 1,3 GB\/s.<\/strong> Su RTX 3070 Laptop, l'autore ha misurato una scrittura sequenziale di 7 GB in blocchi da 4 MB a circa 1,3 GB\/s.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Scenari d'uso<\/h2>\n<p><strong>Laptop con RAM saldata.<\/strong> Il principale scenario \u00e8 rappresentato dai laptop moderni, dove 16 o 32 GB di RAM non sono pi\u00f9 sufficienti, ma non \u00e8 possibile espanderla. Se in tale macchina \u00e8 presente una scheda RTX dedicata, parte della VRAM pu\u00f2 essere utilizzata come ulteriore strato di swap. Questo non trasforma la VRAM in RAM vera e propria, ma pu\u00f2 salvare il sistema dall'andare in swap SSD lento o dall'oom-killer in caso di carichi di lavoro elevati.<\/p>\n<p><strong>Ambienti di lavoro pesanti per sviluppatori.<\/strong> IDE, browser con decine di schede, container Docker, database locali, build di grandi progetti e ambienti di test creano facilmente picchi temporanei di consumo della memoria. In questo scenario, NBD-VRAM pu\u00f2 funzionare come un buffer: non accelerare il lavoro ordinario, ma smussare il momento in cui la RAM \u00e8 esaurita.<\/p>\n<p><strong>Riduzione del carico sullo swap SSD.<\/strong> Se lo swap su SSD viene utilizzato frequentemente, non solo \u00e8 pi\u00f9 lento, ma crea anche un'ulteriore registrazione sul supporto. \u00c8 possibile impostare lo swap della VRAM con una priorit\u00e0 pi\u00f9 alta, in modo che, in caso di esaurimento della RAM, il sistema espella prima le pagine nella memoria video e solo dopo accede all'SSD. Questo \u00e8 particolarmente rilevante per i laptop, dove l'SSD \u00e8 spesso non rimovibile o costoso da sostituire.<\/p>\n<p><strong>Combinazione con zram.<\/strong> L'autore descrive direttamente uno schema in cui lo swap della VRAM riceve una priorit\u00e0 pi\u00f9 alta e gestisce per primo il 'fuoriuscita' della memoria, mentre zram viene utilizzato come secondo livello e l'SSD rimane l'ultima linea di difesa. Questo schema pu\u00f2 essere utile per workstation e laptop, dove \u00e8 pi\u00f9 importante mantenere la reattivit\u00e0 del sistema in condizioni di carenza di memoria piuttosto che ottenere la massima prevedibilit\u00e0 dei ritardi.<\/p>\n<p><strong>Compiti locali di AI\/LLM intorno alla GPU, ma non al posto della VRAM per il modello.<\/strong> NBD-VRAM non aumenta la memoria video disponibile per le applicazioni CUDA come VRAM per il modello. Questo \u00e8 uno scenario inverso: non \u00e8 la RAM a essere utilizzata come VRAM, ma la VRAM \u00e8 impiegata come swap per la memoria normale di Linux. Pertanto, il progetto non consente di caricare direttamente nel GPU un modello di dimensioni maggiori. Tuttavia, pu\u00f2 rivelarsi utile su una macchina dove, accanto all'inferenza LLM, operano browser, IDE, indicizzatori, ambienti Python e contenitori, e la RAM di sistema sta per esaurirsi.<\/p>\n<p><strong>Postazioni di lavoro domestiche ed esperimentali.<\/strong> Il progetto \u00e8 interessante per gli utenti la cui scheda video rimane spesso inattiva al di fuori di giochi, rendering o compiti di ML. Ad esempio, 8\u201312 GB di VRAM su una GeForce desktop possono essere temporaneamente convertiti in un ulteriore strato di swap per compiti pesanti di compilazione, elaborazione dati o esecuzione. <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/it\/vps\/\" title=\"di macchine virtuali\" data-wpil-keyword-link=\"linked\">di macchine virtuali<\/a>.<\/p>\n<h2>Limitazioni<\/h2>\n<p>NBD-VRAM non \u00e8 un sostituto della memoria RAM. L'accesso a tale swap avviene attraverso la catena kernel swap \u2192 \/dev\/nbdX \u2192 driver nbd \u2192 socket Unix \u2192 demone \u2192 copia CUDA \u2192 VRAM, pertanto le latenze e il comportamento differiranno dalla vera RAM. \u00c8 pi\u00f9 un layer di emergenza o intermedio tra RAM e SSD, piuttosto che un modo per \"aggiungere memoria\" senza conseguenze.<\/p>\n<p>Il progetto si basa anche sullo stack ufficiale di NVIDIA con CUDA. Nouveau\/Nova non sono adatti, poich\u00e9 \u00e8 necessario libcuda.so.1. Phoronix <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.phoronix.com\/news\/NVIDIA-NBD-VRAM\">nota anche<\/a>, che NBD-VRAM \u00e8 stato creato specificamente per le GPU NVIDIA consumer, dove gli approcci alternativi tramite API P2P di NVIDIA non funzionano.<\/p>\n<p>In sintesi, NBD-VRAM \u00e8 un piccolo, ma interessante hack di sistema per Linux: non compie miracoli e non sostituisce un aggiornamento della RAM, ma consente di utilizzare la memoria video inattiva come ulteriore livello di swap prima del SSD. Per i laptop con memoria saldata e una scheda RTX dedicata, questo pu\u00f2 rivelarsi un modo pratico per affrontare picchi di carico senza il immediato crash delle applicazioni o il doloroso passaggio a un'unit\u00e0 lenta.<\/p>\n<p>Fonte: <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 swap-\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432 Linux. 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