{"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\/pt\/blog\/news\/opublikovan-nbd-vram","title":{"rendered":"NBD-VRAM publicado","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Projeto aberto publicado <strong>NBD-VRAM<\/strong>, permitindo que uma parte da VRAM da GPU NVIDIA seja utilizada como espa\u00e7o de swap no Linux. O projeto \u00e9 focado principalmente em notebooks com mem\u00f3ria RAM soldada, onde a RAM n\u00e3o pode ser expandida, mas, ao mesmo tempo, o sistema possui uma GPU NVIDIA RTX\/GTX com VRAM ociosa. O c\u00f3digo \u00e9 escrito em C e shell, e \u00e9 distribu\u00eddo sob a licen\u00e7a <strong>MIT<\/strong>.<\/p>\n<p>A ideia do NBD-VRAM \u00e9 simples: se o sistema j\u00e1 come\u00e7a a usar swap no SSD, pode-se colocar uma camada intermedi\u00e1ria antes do SSD \u2014 a VRAM. O autor traz como exemplo um notebook com <strong>RTX 3070 Laptop<\/strong>: dos 8 GB de VRAM, 7 GB foram alocados para swap, e, somando com a RAM, zram e swap SSD, o sistema obteve cerca de 46 GB de mem\u00f3ria endere\u00e7\u00e1vel. A ordem presumida de preenchimento \u00e9 a seguinte: primeiro usa-se a RAM, depois a VRAM como swap r\u00e1pido, ent\u00e3o a zram, e s\u00f3 ent\u00e3o o SSD.<\/p>\n<p>Tecnicamente, o NBD-VRAM n\u00e3o adiciona um novo driver do kernel. Um pequeno daemon aloca a mem\u00f3ria da GPU atrav\u00e9s da <strong>CUDA Driver API<\/strong>, que ent\u00e3o a fornece ao kernel Linux como um dispositivo de bloco atrav\u00e9s do <strong>NBD<\/strong> \u2014 Dispositivo de Bloco de Rede \u2014 sobre um socket Unix. Ap\u00f3s a conex\u00e3o, o cliente nbd padr\u00e3o aparece no sistema como \\\/dev\\\/nbdX, que pode ser formatado como um swap comum atrav\u00e9s de mkswap e ativado atrav\u00e9s de swapon.<\/p>\n<p>O autor enfatiza que essa abordagem foi escolhida devido \u00e0s limita\u00e7\u00f5es das placas de v\u00eddeo NVIDIA para consumidores. Um caminho mais direto atrav\u00e9s da NVIDIA P2P API nas GeForce, segundo ele, esbarra em EINVAL, j\u00e1 que as funcionalidades correspondentes est\u00e3o dispon\u00edveis apenas para modelos profissionais e servidores. A op\u00e7\u00e3o de acesso direto ao BAR1 tamb\u00e9m n\u00e3o funcionou: apenas uma pequena \u00e1rea mapeada est\u00e1 dispon\u00edvel, e a leitura de outras partes retorna zeros. A abordagem NBD contorna essa limita\u00e7\u00e3o, pois utiliza as c\u00f3pias CUDA comuns cuMemcpyHtoD e cuMemcpyDtoH.<\/p>\n<h2>Recursos<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Uso da VRAM como swap Linux comum.<\/strong> Ap\u00f3s a inicializa\u00e7\u00e3o, o daemon fornece a VRAM como \\\/dev\\\/nbd0 ou outro dispositivo NBD, que para o kernel parece um dispositivo de bloco padr\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Opera\u00e7\u00e3o sem um m\u00f3dulo de kernel pr\u00f3prio.<\/strong> O projeto n\u00e3o requer a escrita, compila\u00e7\u00e3o ou manuten\u00e7\u00e3o de um m\u00f3dulo do kernel separado, n\u00e3o utiliza s\u00edmbolos internos do driver NVIDIA e deve suportar atualiza\u00e7\u00f5es do kernel e do driver sem recompila\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Foco em GPUs NVIDIA para consumidores.<\/strong> Os requisitos incluem GPU NVIDIA com suporte a CUDA, incluindo placas RTX\/GTX para consumidores, driver oficial da NVIDIA com libcuda.so.1, m\u00f3dulo nbd no n\u00facleo do Linux, nbd-client, gcc e make. O CUDA Toolkit n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Integra\u00e7\u00e3o com systemd.<\/strong> A instala\u00e7\u00e3o via install.sh adiciona o servi\u00e7o vram-swap-nbd, que pode ser iniciado atrav\u00e9s do systemctl; ap\u00f3s a instala\u00e7\u00e3o, o servi\u00e7o \u00e9 habilitado para iniciar automaticamente na inicializa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Configura\u00e7\u00e3o do tamanho e prioridade do swap.<\/strong> No unit do systemd, pode-se definir VRAM_SETUP_SIZE_MB, ou seja, o limite superior da VRAM alocada, e VRAM_SWAP_PRIORITY, que determina a prioridade do dispositivo de swap. Quanto maior a prioridade, mais cedo o Linux usar\u00e1 essa camada de swap.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Redu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica do tamanho solicitado.<\/strong> Se o volume de VRAM necess\u00e1rio n\u00e3o estiver dispon\u00edvel, o daemon tentar\u00e1 reduzir o tamanho em blocos de 512 MiB, para ainda alocar o volume dispon\u00edvel, por exemplo, se parte da mem\u00f3ria j\u00e1 estiver ocupada por um compositor ou sess\u00e3o gr\u00e1fica.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Scripts de verifica\u00e7\u00e3o.<\/strong> No reposit\u00f3rio, h\u00e1 test-nbd.sh para um teste de fuma\u00e7a com leitura\/escrita de 1 MiB e test-fill.sh para estresse em toda a parti\u00e7\u00e3o de VRAM.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Desempenho declarado em torno de 1,3 GB\/s.<\/strong> Na RTX 3070 Laptop, o autor mediu grava\u00e7\u00e3o sequencial de 7 GB em blocos de 4 MB, aproximadamente em 1,3 GB\/s.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Cen\u00e1rios de aplica\u00e7\u00e3o<\/h2>\n<p><strong>Notebooks com RAM embutida.<\/strong> O principal cen\u00e1rio \u00e9 notebooks modernos, onde 16 ou 32 GB de RAM j\u00e1 n\u00e3o s\u00e3o suficientes, mas a expans\u00e3o n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel. Se tal m\u00e1quina possui uma placa RTX discreta, parte da VRAM pode ser utilizada como camada de swap adicional. Isso n\u00e3o transforma VRAM em RAM completa, mas pode salvar o sistema de uma transi\u00e7\u00e3o abrupta para o swap lento em SSD ou de OOM-killer sob cargas m\u00e1ximas.<\/p>\n<p><strong>Ambientes de trabalho pesados para desenvolvedores.<\/strong> IDE, navegador com v\u00e1rias abas, cont\u00eaineres Docker, bancos de dados locais, compila\u00e7\u00f5es de grandes projetos e ambientes de teste facilmente geram picos tempor\u00e1rios de consumo de mem\u00f3ria. Nesse cen\u00e1rio, o NBD-VRAM pode atuar como um buffer: n\u00e3o acelera o trabalho habitual, mas suaviza o momento em que a RAM acabou.<\/p>\n<p><strong>Redu\u00e7\u00e3o da carga no swap do SSD.<\/strong> Se o swap no SSD for utilizado com frequ\u00eancia, isso n\u00e3o s\u00f3 \u00e9 mais lento, mas tamb\u00e9m cria grava\u00e7\u00f5es desnecess\u00e1rias no dispositivo. O swap de VRAM pode ser configurado com uma prioridade mais alta, para que, ao esgotar a RAM, o sistema primeiro mova as p\u00e1ginas para a mem\u00f3ria de v\u00eddeo antes de recorrer ao SSD. Isso \u00e9 especialmente relevante para notebooks, onde o SSD tamb\u00e9m costumava ser n\u00e3o remov\u00edvel ou caro para substitui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><strong>Combina\u00e7\u00e3o com zram.<\/strong> O autor descreve diretamente um esquema onde o swap de VRAM recebe prioridade mais alta e aceita a primeira \"descarga\" de mem\u00f3ria, com o zram sendo utilizado em seguida, enquanto o SSD permanece como a \u00faltima linha de defesa. Esse esquema pode ser \u00fatil para esta\u00e7\u00f5es de trabalho e notebooks, onde \u00e9 mais importante manter a responsividade do sistema em situa\u00e7\u00f5es de falta de mem\u00f3ria do que obter a m\u00e1xima previsibilidade nos atrasos.<\/p>\n<p><strong>Tarefas locais de AI\/LLM em torno da GPU, mas n\u00e3o substituindo a VRAM para o modelo.<\/strong> O NBD-VRAM n\u00e3o aumenta a mem\u00f3ria de v\u00eddeo dispon\u00edvel para a aplica\u00e7\u00e3o CUDA como VRAM para o modelo. Este \u00e9 um cen\u00e1rio inverso: n\u00e3o \u00e9 a RAM que \u00e9 utilizada como VRAM, mas a VRAM que \u00e9 utilizada como swap para a mem\u00f3ria comum do Linux. Portanto, o projeto n\u00e3o permitir\u00e1 carregar diretamente no GPU um modelo de maior tamanho. Por\u00e9m, pode ser \u00fatil em uma m\u00e1quina onde, junto ao LLM-infer\u00eancia, trabalham navegador, IDE, indexadores, ambientes Python e containers, e a RAM do sistema come\u00e7a a acabar.<\/p>\n<p><strong>Esta\u00e7\u00f5es de trabalho dom\u00e9sticas e experimentais.<\/strong> O projeto \u00e9 interessante para usu\u00e1rios cuja placa de v\u00eddeo frequentemente fica ociosa fora de jogos, renderiza\u00e7\u00e3o ou tarefas de ML. Por exemplo, 8\u201312 GB de VRAM em uma GeForce desktop podem ser temporariamente convertidos em uma camada adicional de swap para tarefas pesadas de compila\u00e7\u00e3o, processamento de dados ou execu\u00e7\u00e3o. <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/pt\/vps\/\" title=\"m\u00e1quinas virtuais\" data-wpil-keyword-link=\"linked\">m\u00e1quinas virtuais<\/a>.<\/p>\n<h2>Restri\u00e7\u00f5es<\/h2>\n<p>O NBD-VRAM n\u00e3o substitui a mem\u00f3ria RAM. O acesso a esse swap segue a cadeia kernel swap \u2192 \/dev\/nbdX \u2192 driver nbd \u2192 soquete Unix \u2192 daemon \u2192 c\u00f3pia CUDA \u2192 VRAM, portanto, as lat\u00eancias e o comportamento ser\u00e3o diferentes da verdadeira RAM. \u00c9 mais uma camada de emerg\u00eancia ou intermedi\u00e1ria entre RAM e SSD do que uma maneira de \"adicionar mem\u00f3ria\" sem consequ\u00eancias.<\/p>\n<p>O projeto tamb\u00e9m est\u00e1 vinculado ao stack oficial da NVIDIA com CUDA. Nouveau\/Nova n\u00e3o s\u00e3o adequados para isso, pois requerem libcuda.so.1. A Phoronix <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.phoronix.com\/news\/NVIDIA-NBD-VRAM\">tamb\u00e9m observa<\/a>, que o NBD-VRAM foi criado especificamente para GPUs NVIDIA de consumo, onde abordagens alternativas atrav\u00e9s do NVIDIA P2P API n\u00e3o funcionam.<\/p>\n<p>No final, o NBD-VRAM \u00e9 um hack de sistema pequeno, mas interessante para Linux: ele n\u00e3o realiza milagres e n\u00e3o substitui um upgrade de RAM, mas permite utilizar a mem\u00f3ria de v\u00eddeo ociosa como um n\u00edvel adicional de swap antes do SSD. Para laptops com mem\u00f3ria soldada e placas RTX discretas, isso pode ser uma forma pr\u00e1tica de suportar picos de carga sem que os aplicativos falhem imediatamente ou que o sistema fique lento ao acessar o armazenamento.<\/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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