IntelligentVRAMNode — インテリジェントVRAM管理ノード

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IntelligentVRAMNode — インテリジェントVRAM管理ノード

IntelligentVRAMNode — インテリジェントVRAM管理ノード

GPUのVRAMとシステムDRAMを動的に管理して、大規模モデルや高負荷推論でのメモリ不足を緩和するPythonライブラリです。CUDA最適化されたブロックスワップ機構と、数式に基づく最適配分比率計算、50%閾値での自動トリガー、VRAM優先戦略などを備え、リアルタイム監視で過剰使用を防ぎます。既存の推論パイプラインに独立ノードとして組み込める設計で、低レイテンシかつ信頼性の高いメモリ運用を目指します（約300字）。

https://github.com/eddyhhlure1Eddy/IntelligentVRAMNode

概要

IntelligentVRAMNodeは、GPU推論・生成タスクで問題となるVRAM不足を、VRAMとDRAMの協調動作で回避するためのPythonベースのノード／ライブラリです。CUDA最適化されたブロックスワップ（BlockSwap）機構を核に、数学的に導出された最適VRAM/DRAM配分比率を用いてメモリ割り当てを自動調整します。50%の使用率閾値を超えた際にインテリジェントなブロックスワップをトリガーすることで、VRAM優先の運用を保ちつつ、DRAMをオーバーフロー用バッファとして利用。リアルタイム監視とアンチオーバーフロー機構により、推論中のVRAM「爆発」を抑制し、安定した処理を実現します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 48
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 48
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 自動VRAM-DRAMバランス計算：数式に基づく最適配分を算出して割り当てを調整
  • 50%閾値トリガー：VRAM使用率が50%を超えるとインテリジェントなブロックスワップを開始
  • VRAM優先戦略：アクセス性の高いデータはVRAMに優先配置、DRAMをオーバーフロー用に利用
  • リアルタイム監視とアンチオーバーフロー：過剰なVRAM使用を検出して処理を保護

技術的なポイント

IntelligentVRAMNodeは、主にCUDA最適化された「ブロックスワップ（BlockSwap）」によって大きなメモリフットプリントを持つモデルを扱えるようにする点が核です。設計思想は「VRAMを主体に使い、DRAMを補助的なスワップ領域として使う」ことで、頻繁にアクセスするテンソルや中間結果は高速なVRAMに置き、使用頻度の低いデータはDRAMへ移動させます。最適化は2つのレイヤで行われます。1) 数学的モデルによる最適配分比率の計算：現在のVRAM総容量、使用率、モデル要求メモリを入力として、どの程度をVRAMに残し、どの程度をDRAMへ退避させるべきかを算出します。2) 実行時の閾値駆動制御：VRAM使用率が50%を超えるとブロックスワップをトリガーし、必要なテンソルをブロック単位で効率良く移動します。CUDA側ではデバイスメモリ転送の最小化、非同期転送、ストリーム分離などでレイテンシを抑えつつスワップオーバーヘッドを低減する設計が想定されています。ノードは独立モジュールとして既存の推論パイプラインに組み込めるため、フレームワーク依存を減らし移植性を高めています。加えて、リアルタイム監視機能によりメモリ異常（急激な使用増やリーク）を検出し、オートセーフガードで処理継続や失敗回避を図ります。実運用では、GPUリソースの効率化とクラッシュ回避の両立に寄与し、大規模モデルやマルチモデル同時実行の場面で有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • init.py: file
  • intelligent_vram_manager.py: file
  • nodes.py: file

…他 1 ファイル

  • intelligent_vram_manager.py: コアとなるVRAM/DRAMの配分ロジックとスワップ制御を実装しているファイルと推測されます。
  • nodes.py: 独立ノードとしてのインターフェースやパイプライン接続点を定義している想定です。
  • init.py: パッケージ初期化と外部公開APIの整理。
  • README.md: 機能説明や使い方、要件（CUDA、ドライバ、Pythonバージョン等）を記載。

まとめ

CUDA最適化による実用的なVRAM/DRAM協調管理ノードで、大規模推論環境のメモリ問題を現実的に軽減します（約50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

WanVideo Enhanced BlockSwap (CUDA Optimized) - Independent Node

Features

Intelligent VRAM Management

  • Automatic VRAM-DRAM Balance - Mathematical precise calculation of optimal memory allocation ratio
  • 50% Threshold Intelligent Trigger - Automatically enables intelligent blocking when VRAM usage exceeds 50%
  • VRAM Priority Strategy - Prioritizes VRAM allocation, uses DRAM as overflow buffer
  • Real-time Monitoring Anti-overflow - Prevents VRAM explosion, ensures infere…