# mem_info_vram_total:    512 MiB

> На Linux GPU дотягивается до unified memory через GTT, и потолок задаёт параметр ядра pages_limit для TTM, а не отрезанный в BIOS кусок VRAM; поднимите ttm.pages_limit в командной строке ядра, перезагрузитесь и перечитайте sysfs-файлы.

- Platform: Strix Halo (Ryzen AI Max+ 395)
- Runtime: llama.cpp server (Vulkan)
- Published: 2026-09-02
- Sources: https://agmind.ai/ru/reports/strix-halo-memory-allocation/, https://agmind.ai/ru/guides/deploy-llm-strix-halo/
- Canonical: https://agmind.ai/ru/symptoms/rocm-gtt-memory-ceiling-strix-halo/

## Что видно

Крошечная цифра выделенной VRAM на коробке, купленной ради памяти. Модель, которая обязана влезать, отказывается грузиться. ROCm и Vulkan расходятся в том, сколько памяти вообще есть. Прочитано из sysfs на нашей обслуживающей ноде, пока в памяти сидели две модели:

```
mem_info_vram_total:    512 MiB      # the BIOS-dedicated slice
mem_info_gtt_total:  120266 MiB      # what the GPU can actually reach
mem_info_gtt_used:   108704 MiB      # two resident models, right now
```

Первая строка пугает людей; смотреть надо на вторую и третью. На этой ноде потолок уже был поднят, и только поэтому две большие модели вообще влезли в GTT. С дефолтным для дистрибутива лимитом страниц именно `mem_info_gtt_total` и оказывается меньше, чем нужно.

## Где мы это поймали

Beelink GTR9 Pro (Ryzen AI Max+ 395), ядро 7.0, llama.cpp в роли сервера. Показания из `/sys/class/drm/card*/device/` при двух загруженных моделях, снятые для отчёта от 2026-08-21. В гайде по развёртыванию от 2026-09-01 та же проверка стоит Шагом 1, до запуска Vulkan-сборки llama.cpp server (`ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-vulkan`). Скоуп тот же, что в отчёте: одна нода, одна серия ядра, один дистрибутив, настроенный под llama.cpp server.

## Причина

На Linux модели не живут в выделенном через BIOS куске VRAM. GPU отображает обычную системную память через GTT, таблицу трансляции адресов графики в ядре. Сколько ему позволено отобразить, ограничивает TTM — менеджер памяти графических устройств, тоже часть ядра. Лимит страниц TTM и есть потолок. Во многих дистрибутивах по умолчанию это доля системной памяти, и именно дефолт, а не разбивка в прошивке, не даёт большой модели загрузиться.

Если увеличить кусок в BIOS, ёмкости не прибавится. Это показание одной обслуживающей ноды, настроенной под одну работу, а не утверждение, что большой кусок не помогает ни одной нагрузке. Кусок вырезается из той же физической памяти и становится недоступен всему остальному, включая тот путь через GTT, который рантайм предпочитает; гибкая память превращается в негибкую. Немалая часть советов по этому железу молча подразумевает Windows или ядро постарше. У рантаймов своё понятие «VRAM», и означает оно совсем другое; истина — в sysfs-файлах.

## Лечение

Сначала проверьте текущий потолок. Значение в страницах, а не в байтах:

```
# pages, at 4 KiB each
cat /sys/module/ttm/parameters/pages_limit
```

Если это лишь доля вашей RAM — поднимите его в командной строке ядра и перезагрузитесь. У нашей ноды в командной строке ядра стоит вот это; отсюда и строка `mem_info_gtt_total` выше. Число подобрано под RAM этой коробки, так что посчитайте своё в страницах, а не копируйте:

```
ttm.pages_limit=30788203
```

Затем перечитайте оба sysfs-файла, прежде чем поверить чему-то ещё:

```
/sys/class/drm/card*/device/mem_info_gtt_total
/sys/class/drm/card*/device/mem_info_gtt_used
```

Кусок в BIOS оставьте маленьким. И оставьте запас: память под GTT берётся из той же физической памяти, что и у операционной системы, а у коробки, которая уходит в своп, пока обслуживает запросы, проблема с задержкой — и вы примете её за проблему модели. Проверяйте в том же порядке, что и отчёт: `pages_limit`, `mem_info_gtt_total`, `mem_info_gtt_used` при загруженной модели, свободная системная память под нагрузкой и только потом BIOS.

## Открыто ли апстрим?

Мы не отслеживаем. Отчёт отмечает лишь, что поведение ядра и драйверов на этом железе быстро меняется и что его показания — то, что отдаёт одна машина сегодня, а не спецификация.

## Доказательства

- [Отчёт про распределение памяти на Strix Halo](https://agmind.ai/ru/reports/strix-halo-memory-allocation/)
- [Гайд по развёртыванию на Strix Halo, Шаг 1](https://agmind.ai/ru/guides/deploy-llm-strix-halo/)

---

Machine-readable claim registry: https://agmind.ai/claims.json · llms.txt: https://agmind.ai/llms.txt