diff --git a/BENCHMARKS.md b/BENCHMARKS.md
index 0cd89c7..c72124e 100644
--- a/BENCHMARKS.md
+++ b/BENCHMARKS.md
@@ -143,9 +143,36 @@ Production деplo замеры — см. интеграционные guides:
 GPU SM:     4-5%   (compute: detector + cuframes consumers)
 GPU NVDEC:  2-4%   (без cuframes ожидаемо было 15-25%)
 GPU NVENC:  0-1%
-VRAM:       4 publishers × ~1 GB ring buffers + consumer contexts
 ```
 
+### VRAM breakdown (measured)
+
+| Component | VRAM |
+|---|---:|
+| 4× cuframes publishers (3× FHD ring + 1× 2688×1520 для LPR) | **4.4 GB** |
+| cctv-backend (composer + grid output) | 1.0 GB |
+| frigate.embeddings_manager (face + LPR ONNX models) | 1.6 GB |
+| frigate.detector:onnx (D-FINE-S COCO) | 0.6 GB |
+| **Total cuframes-stack VRAM** | **~7.7 GB** |
+
+Из них на сам cuframes accounting — только **4.4 GB** в publishers (ring buffers +
+NVDEC decode buffers). Consumers (Frigate, cctv-backend) держат свои CUDA
+contexts независимо.
+
+### Network bandwidth (real tcpdump, 10-sec sample)
+
+**31.5 Mbps** от camera subnet (4 cameras → R9), измерено через
+`tcpdump -w cam-traffic.pcap` за 10 секунд.
+
+Breakdown approximate:
+- 4 publishers × main HEVC RTP/UDP: **~16 Mbps** (cuframes core)
+- go2rtc on-demand streams (Frigate UI live preview, если открыт): **0-10 Mbps**
+- ONVIF discovery, RTSP keepalives, NTP-from-cameras: **~1-2 Mbps**
+
+Без cuframes тот же setup (cctv-backend + Frigate detect + Frigate record × 4
+camera) дал бы **~45-50 Mbps** (главное: record path забирал отдельный
+main stream от каждой camera).
+
 ### Camera-side benefits
 
 Dahua/Hikvision камеры обычно cap'нуты на 4-5 одновременных RTSP streams.