延續「多模型共存：誰把誰擠出 GPU」，這篇聚焦「故意把 GPU 撐爆：一次 OOM 事故演練」：先定義變因與停止線，再由實驗結果檢驗原本的直覺。

今天要回答的問題

設計可控的 GPU OOM，記錄症狀、監控訊號、服務影響、人工處置與恢復時間，形成第一份 incident report。

工程邊界

GPU 容量規劃不能只看模型檔案大小

VRAM 還會被模型權重以外的 KV cache、activation、runtime overhead 與 batch／context 配置占用。多模型共存時，問題更像容量切割與生命週期管理：哪些模型常駐、哪些按需載入、載入成本是多少、誰有優先權。

OOM 測試的價值不是把 GPU 弄掛，而是確認錯誤是否被限制在單一服務、是否能被觀測、是否能自動或手動恢復，以及恢復時是否又造成新的 thundering herd。

一個可以直接重現的起點

故障注入原則

OOM 實驗應在可控、可回復、非正式服務時段進行。先定義停止條件，再逐步增加 context、batch 或同時載入的模型，直到出現記憶體不足。真正要記錄的不是「成功把 GPU 撐爆」，而是：哪個指標最早異常、服務如何失敗、告警何時出現、操作人員如何判斷，以及恢復到可服務狀態花了多久。

為 OOM 演練設定安全邊界

先把「在專用測試 VM 以有上限的 context／batch 漸進觸發 OOM」需要固定的輸入、版本與環境集中在同一份小型測試計畫；函式名稱代表實際工具。

plan = {
    "change": '在專用測試 VM 以有上限的 context／batch 漸進觸發 OOM',
    "fixed": ("input", "version", "environment"),
    "metrics": ('失敗請求', 'GPU error', '服務狀態', '恢復時間'),
}
for round_no in range(1, 4):
    sample = run_once(plan)  # 接上實際壓測或維運工具
    save_sample(round_no, sample)

驗證與落地方式

驗證可從「在專用測試 VM 以有上限的 context／batch 漸進觸發 OOM」開始。先以未施加變更的狀態建立 baseline，再執行目標條件，最後確認服務能回到穩定狀態。三個階段使用相同輸入與觀察時間窗，可降低 warm-up、cache 與背景工作造成的誤判。若測試包含故障或資源壓力，應限定在隔離環境，事先設定停止條件與復原方式。

觀察資料要同時涵蓋使用者體感、服務行為與主機資源。這篇優先比較：失敗請求、GPU error、服務狀態、恢復時間。單看資源使用率無法代表服務健康；吞吐提高也可能伴隨排隊、錯誤率或尾端延遲惡化。至少重複三輪並保留每輪條件，才能區分穩定趨勢與偶發尖峰。

常見誤判

• 只看平均值，忽略 P95、錯誤率與恢復時間，容易低估少數使用者遇到的嚴重延遲。
• 同時更換模型、參數、資料與基礎設施，數字即使改善，也無法判斷真正原因。
• 只驗證正常路徑，沒有測試容量邊界、依賴失效與復原流程，上線後仍可能在第一個異常點失守。

上線前檢查

確認監控能回答「何時開始、影響多大、哪一層先異常」，並為超時、容量與復原設定可操作門檻。所有門檻都應對應負責人與處置方式；無法觸發行動的數字只適合分析，不適合作為告警。

如何閱讀結果

結果可分成使用者影響、服務訊號與資源訊號三層閱讀。先確認錯誤率與延遲是否超出承諾，再沿時間線追查 queue、依賴與主機資源。若只有 GPU 或 CPU 使用率改變，但使用者指標沒有同步變化，只能視為線索，不能直接宣告根因。

單次測試適合發現風險，不足以證明長期容量。正式採用前還要加入較長時間的穩定性測試與版本回歸，確認重新啟動、流量波動及依賴短暫異常不會改變原本結論。

結果判讀

判讀不只看最大或最漂亮的數字。這一天真正要回答的是：驗證 OOM 是否可偵測且能乾淨恢復。

如果核心指標改善，但錯誤率、尾端延遲、資源成本或恢復能力變差，這代表取捨，而不是無條件進步。相反地，沒有改善也不是無效結果；至少能排除一條看似合理、實際上不值得增加複雜度的路。

今天的結論

今天的工程判斷是：驗證 OOM 是否可偵測且能乾淨恢復。無論結果支持或否定原本假設，都必須保留完整條件，才能和下一天的實驗串在一起。

下一篇將處理：GPU 沒爆，CPU／RAM 還是能拖垮你。

參考資料

• Google SRE Book
• Prometheus Documentation
• vLLM Documentation
• PostgreSQL Backup and Restore