Когда GPU-хостинг подводит: от отчаяния к системе (RunPod, Vast и другие под прицелом)

Тот момент, когда всё ломается в самый неподходящий момент

Ты запускаешь обучение на четырёх A100. Прошло 18 часов из запланированных 20. Loss плавно снижается. И вдруг – тишина. Connection lost. Попытка переподключиться упирается в чёрный экран терминала или, что хуже, в сообщение "CUDA error: out of memory" при наличии свободных 78 ГБ.

Знакомо? Добро пожаловать в клуб. Аренда GPU в 2026 году – это не про волшебную кнопку "запустить". Это про постоянную борьбу с призраками в машине: внезапными рестартами, «битыми» железяками, драйверами, которые решили отдохнуть, и сетью, которая работает по настроению.

Основная ошибка новичка – думать, что проблемы бывают только у него. Нет. Они системные. Разница между опытным инженером и новичком в том, что первый превращает хаотичные падения в предсказуемый workflow диагностики. Второй – в панический поиск в Google.

Давай разбираться, как перестать быть вторым.

С чего начинается ад: типичные симптомы больного GPU-хоста

Проблемы редко приходят поодиночке. Они идут комплектом.

• Молчаливый убийца: SSH соединение обрывается, и больше не поднимается. Консоль провайдера показывает "Running", но порт 22 мёртв.
• CUDA-лихорадка: Сообщения об ошибках CUDA (out of memory, driver version is insufficient, illegal memory access) появляются внезапно, на ровном месте, при стабильно работавшем коде.
• Зомби-процессы: Твой Python-скрипт висит в статусе D (uninterruptible sleep) или Z (zombie). Kill -9 не помогает. Перезагрузка – единственный выход.
• Скачки производительности: TFLOPS или tokens/sec падают в 2-3 раза без изменения кода или данных. nvidia-smi показывает высокую загрузку, но работа не двигается.
• Дисковая агония: Неожиданные I/O ошибки, особенно на объёмных операциях чтения/записи (датасеты, чекпоинты).

Почему это происходит? Причины делятся на три слоя: железо, софт и «человеческий фактор» провайдера.

Железный уровень: что ломается на самом деле

GPU – не вечные. Особенно те, что крутятся 24/7 в дата-центре у провайдера, сдающего их в аренду. Самые частые точки отказа:

1. Память GPU (VRAM): Битые ячейки памяти. Проявляются как random CUDA memory errors в разных местах. Самое коварное – могут не всплывать при лёгкой нагрузке и "выстрелить" при полной загрузке тензорами.
2. Системная память (RAM): ECC ошибки на серверной оперативке. Хороший провайдер мониторит их и выводит машину из ротации. Плохой – нет. Результат – тихие corruption данных, которые ты заметишь только по странным скачкам loss.
3. Охлаждение: Забитые пылью радиаторы или умершие вентиляторы. GPU начинает троттлить – снижать частоты, чтобы не перегреться. Производительность падает, ошибок в логах нет. Коварно и дорого.
4. Сетевой интерфейс (NIC): Потеря пакетов на высокоскоростном InfiniBand или даже обычном 10 GbE. Приводит к таймаутам в распределённом обучении или загрузке моделей с Hugging Face.

Твой арсенал: 5-минутный чек-лист диагностики при старте инстанса

Не запускай тяжёлый код сразу. Потрать 5 минут на эту проверку. Она сэкономит тебе часы отладки позже.

1 Быстрая проверка здоровья GPU

# 1. Базовая информация о GPU
nvidia-smi

# 2. Углублённая диагностика (показывает ECC ошибки, температуру, мощность)
nvidia-smi -q

# 3. Стресс-тест памяти (запускай на 30-60 секунд)
nvidia-smi --test=mem

# 4. Проверка совместимости драйверов и CUDA Toolkit
nvidia-smi --query-gpu=driver_version,cuda_version --format=csv

# 5. Проверка, что все GPU видны и доступны (для multi-GPU)
nvidia-smi --list-gpus

2 Проверка системных ресурсов и диска

# 1. Проверка свободной оперативной памяти
free -h

# 2. Проверка дискового пространства и inodes (последнее часто забывают!)
df -h
df -i

# 3. Быстрый тест скорости диска (особенно актуально для сетевых хранилищ)
dd if=/dev/zero of=./testfile bs=1G count=1 oflag=dsync
rm ./testfile

# 4. Проверка нагрузки на CPU и IO
top - 1
# Внимание на столбец wa (I/O wait) – если постоянно >5%, диск бутылочное горлышко.

3 Создание эталонного теста производительности

Запусти маленький, но показательный скрипт. Он должен:

• Загрузить небольшой тензор в память GPU.
• Выполнить матричное умножение (операция, сильно нагружающая вычислительные блоки).
• Измерить время выполнения.
• Сохранить результат. При следующем запуске на другом инстансе (или после падения) ты сможешь сравнить производительность.

# benchmark_gpu.py
import torch
import time

print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
print(f"Device count: {torch.cuda.device_count()}")

for i in range(torch.cuda.device_count()):
    props = torch.cuda.get_device_properties(i)
    print(f"Device {i}: {props.name}, {props.total_memory / 1e9:.2f} GB")

# Эталонный тест
device = torch.device('cuda:0')
size = 8192  # Размер матрицы

# Создание матриц
x = torch.randn(size, size, device=device)
y = torch.randn(size, size, device=device)

# Прогрев (первый запуск всегда медленнее из-за инициализации)
torch.matmul(x, y)

torch.cuda.synchronize()
start = time.time()

# Измеряем 10 итераций
for _ in range(10):
    torch.matmul(x, y)

torch.cuda.synchronize()
end = time.time()

tflops = (2 * size ** 3 * 10) / ((end - start) * 1e12)  # Формула для TFLOPS
print(f"Time: {end - start:.3f} seconds")
print(f"Performance: {tflops:.2f} TFLOPS")

# Запись результата в файл для истории
with open('gpu_benchmark.log', 'a') as f:
    f.write(f"{time.ctime()}, Device: {props.name}, TFLOPS: {tflops:.2f}\n")

Запусти его. Запомни или запиши получившиеся TFLOPS. Для A100 в полной конфигурации (FP32) ожидай около 10-12 TFLOPS на этом тесте. Если получаешь 3-4 – что-то не так (троттлинг, не та версия драйвера, битое железо).

RunPod vs Vast.ai vs Остальные: на чём реально меньше головной боли?

Все хостинги в 2026 кричат о низких ценах. Но цена – это только один параметр в уравнении «стоимость владения». Второй, часто более важный – стабильность и предсказуемость. Потраченные 3 часа на отладку падения инстанса съедают всю выгоду от низкой цены за час.

Вывод неочевиден: дешёвый GPU – это не тот, у которого низкая цена за час, а тот, на котором ты выполнишь работу до конца без сюрпризов. Иногда лучше заплатить на 15% больше, но получить гарантированно свежий драйвер и быстрое переразвёртывание при проблеме.

Для долгих (неделя+) тренировок больших моделей я смотрю в сторону специализированных провайдеров с долгосрочными тарифами. Экономия в 2-3 раза – это серьёзно, но только если инфраструктура позволяет спать спокойно.

Когда проблема случилась: пошаговый план спасения данных и денег

1. Не паниковать. Первым делом – попробовать сделать снапшот диска через интерфейс провайдера (если есть). Это заморозит состояние, даже если инстанс "умрёт".
2. Собрать доказательства. Скриншоты ошибок из консоли, логи nvidia-smi, вывод твоего benchmark-скрипта. Без этого саппорт будет отнекиваться.
3. Остановить инстанс и запустить заново. 70% проблем решаются холодным рестартом. Если не помогло – пересоздай с нуля, выбрав другой регион или тип инстанса.
4. Требовать refund. Если инстанс проработал 2 часа из 24 и упал по вине провайдера (битое железо, проблемы сети) – пиши в саппорт с требованием вернуть деньги за потерянное время. Прикладывай доказательства.
5. Иметь план Б. Держи конфигурацию Docker-образа или shell-скрипта для быстрого развёртывания окружения на другом провайдере. И синхронизируй чекпоинты в объектное хранилище (S3-совместимое) каждые N итераций.

Финальный совет, который никто не даёт

Создай себе "золотой образ" – Docker-контейнер или системный снапшот с идеально настроенным окружением для твоих задач. В нём должны быть:

• Нужная версия Python и всех пакетов (зафиксированная в requirements.txt).
• Проверенные версии CUDA, cuDNN, PyTorch/TensorFlow.
• Предустановленные утилиты диагностики (htop, nvtop, iotop).
• Настроенный крон для периодического запуска health-чекеров.

Загрузи этот образ в приватный Docker Hub или registry провайдера. При запуске нового инстанса разворачивай его. Ты будешь начинать не с голой Ubuntu, а с боевой, проверенной системы. Это сократит время настройки с часов до минут и устранит фактор "кривых рук" при установке зависимостей.

GPU-хостинг в 2026 – это марафон, а не спринт. Побеждает не тот, кто нашёл самый дешёвый час аренды, а тот, кто построил самый отказоустойчивый pipeline. Где падения – не катастрофа, а запланированная операция по миграции на standby-инстанс.

Начинай строить свою систему сегодня. Потому что следующий сбой – вопрос времени.