出品方：罗可龙的博客
背景：极客的新玩具
最近，Linux 社区出现了一个引人注目的技术实践：通过特定的内核模块，将 Nvidia GPU 上的高速显存（VRAM）虚拟成系统的交换空间（Swap）。鉴于高端显卡 GDDR6X 或 HBM 显存的带宽远超顶级的 NVMe SSD，这为那些内存（RAM）不足、频繁动用交换空间的用户画出了一张“性能猛增”的大饼。
核心观点：这是技术上的炫技，而非应用上的革命
我必须明确我的立场：将 VRAM 用作交换空间，是一次对硬件潜能的极限压榨，但它更像一个华丽的黑客玩具，而非解决内存瓶颈的普适良方。它精彩地展示了 VRAM 的惊人速度，却也暴露了这种做法在现实场景中的深刻矛盾。它是一个有趣的实验，但如果你指望它成为你下一台工作站的标配，恐怕要失望了。
论据支撑
首先，这是典型的“场景错配”与“资源内耗”。 让我们思考一下，哪类用户最需要超大、超快的交换空间？无非是进行大规模数据处理、AI 模型训练、或运行重量级虚拟化的专业人士。然而，这些用户恰恰也是 VRAM 的消耗大户。当你的 PyTorch 任务正嗷嗷待哺，试图将一个巨大的模型加载到 24GB 的 VRAM 中时，系统却告诉你，其中有 8GB 被划为交换空间了。这无异于拆东墙补西墙。你为了缓解 RAM 的压力，却给核心生产力工具 GPU 制造了新的瓶颈。反过来看，那些 VRAM 大量闲置的用户（例如，用 RTX 4090 只为浏览网页），他们真的需要快到极致的交换空间吗？他们的系统 RAM 大概率同样充裕，根本触碰不到 Swap 的门槛。这个方案完美地错开了所有真正有需求的用户。
其次，所谓的“极致高速”是以牺牲系统稳定性为代价的。 VRAM 是易失性存储，断电即失。这意味着，任何依赖交换分区来实现的系统功能，比如“休眠”（Hibernation），都将彻底失效。更严重的是，当系统因为任何原因（驱动崩溃、内核恐慌）需要重置时，所有存放在 VRAM Swap 中的数据都将灰飞烟灭。相比之下，基于 SSD 的 Swap 虽然慢一些，但数据在系统重启后依然存在，这对于恢复工作现场至关重要。将系统稳定性的基石之一，置于一个如此“脆弱”的基础上，对于任何严肃的生产环境而言，都是不可接受的。这是一种为了追求纸面上的极限速度，而放弃了工程实践中最基本鲁棒性的选择。
反驳与回应
当然，会有人反驳：“我就是有闲置的 VRAM，不用白不用，哪怕只是提升一点点网页浏览的流畅度也是好的。”
我的回应是：这恰恰证明了它“玩具”的属性。你花费上万元购买一块顶级显卡，然后煞费苦心地配置，只是为了让系统在极其罕见的内存溢出场景下，获得比顶级 NVMe SSD 快零点几秒的响应？这其中的投入产出比低得不成比例。这更像是一种“我有，我能，所以我做了”的极客式满足感，而不是一个理性的、面向问题的解决方案。这种“优化”带来的边际效益，对于绝大多数用户的实际体验几乎为零，却引入了潜在的系统不稳定因素。
我的看法
个人认为，VRAM 当 Swap 用的探索，其最大的价值不在于应用本身，而在于它向我们揭示了一个信号：现代 GPU 内部的存储带宽已经达到了一个惊人的高度，远超传统的系统总线和存储设备。它启发我们去思考未来的系统架构，比如苹果 M 系列芯片的统一内存架构（UMA），是如何从根源上消除 RAM 与 VRAM 之间的壁垒和数据迁移开销的。
对于普通用户和绝大多数专业人士而言，这个技术看看就好。如果你的系统内存真的告急，最直接、最可靠、最符合逻辑的解决方案永远是：加内存条。如果预算有限，退而求其次，配置一块高性能的 NVMe SSD 作为交换分区，也远比挪用宝贵的 VRAM 要来得稳妥和明智。
让 VRAM 回归它的本职工作——图形渲染和并行计算。这场在 Linux 上演的“显存跨界秀”，就让它停留在技术爱好者的实验田里吧。
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