Moniteur : un seul nvidia-smi pour tous les onglets, aucun pour un onglet caché

Chaque onglet ouvert (et chaque téléphone) interrogeait /api/vram toutes les
3 s, et chaque requête lançait son propre nvidia-smi — y compris depuis un
onglet en arrière-plan que personne ne regarde, pendant que llama-server
génère. Rien de tout cela ne touche au modèle : seules les jauges sont
concernées.

- gpuStatsCached : lecture partagée de 2 s, verrou tenu pendant la requête
  pour que des appels simultanés attendent la même lecture. nvidia-smi
  introuvable (Mac, CPU seul) mémorisé une minute ; une autre erreur se
  retente au délai normal.
- Seul handleVram passe par le cache. Le déchargement (lecture « avant » et
  gpuSettle) garde des lectures fraîches : deux valeurs égales servies par
  le cache feraient conclure gpuSettle à tort. Le cache est vidé après un
  déchargement.
- UI : statut, VRAM et RAM ne sont plus interrogés dans un onglet caché ;
  lecture immédiate au retour.
- Tests : cache (réutilisation, erreur, binaire absent, appels simultanés)
  et échantillonneur du déchargement qui contourne le cache.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

internal/loki/ui/index.html

@@ -7942,9 +7942,17 @@ async function send(){
   fail('échec de l\'envoi — réessaie');
 }
 loadAll();
-setInterval(loadStatus, 5000);
-setInterval(loadVram, 3000);
-setInterval(loadRam, 3000);
+// Jauges et pastille d'état : rien à rafraîchir dans un onglet que personne ne
+// regarde. Chaque tic lançait sinon un nvidia-smi côté serveur, pour chaque
+// onglet ou téléphone laissé ouvert, pendant que le modèle génère. Au retour de
+// l'onglet, une lecture immédiate remet tout à jour.
+const pollVisible=(fn)=>()=>{ if(!document.hidden) fn(); };
+setInterval(pollVisible(loadStatus), 5000);
+setInterval(pollVisible(loadVram), 3000);
+setInterval(pollVisible(loadRam), 3000);
+document.addEventListener('visibilitychange', ()=>{
+  if(!document.hidden){ loadStatus(); loadVram(); loadRam(); }
+});
 // Backend llama.cpp — la barre latérale sert UNIQUEMENT à installer les moteurs.
 //   « llama.cpp précompilé »   = binaires officiels, aucune compilation
 //   « llama.cpp compilé »      = compilé ici, pour cette machine

internal/loki/ui/src/js/09-stream.js

@@ -770,6 +770,14 @@ async function send(){
   fail('échec de l\'envoi — réessaie');
 }
 loadAll();
-setInterval(loadStatus, 5000);
-setInterval(loadVram, 3000);
-setInterval(loadRam, 3000);
+// Jauges et pastille d'état : rien à rafraîchir dans un onglet que personne ne
+// regarde. Chaque tic lançait sinon un nvidia-smi côté serveur, pour chaque
+// onglet ou téléphone laissé ouvert, pendant que le modèle génère. Au retour de
+// l'onglet, une lecture immédiate remet tout à jour.
+const pollVisible=(fn)=>()=>{ if(!document.hidden) fn(); };
+setInterval(pollVisible(loadStatus), 5000);
+setInterval(pollVisible(loadVram), 3000);
+setInterval(pollVisible(loadRam), 3000);
+document.addEventListener('visibilitychange', ()=>{
+  if(!document.hidden){ loadStatus(); loadVram(); loadRam(); }
+});

internal/loki/web_api.go

@@ -189,10 +189,11 @@ func handleServiceLog(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
 
 // handleVram expose l'état des cartes à l'interface (jauges du moniteur).
 // La lecture nvidia-smi elle-même vit dans web_vram.go, avec le déchargement
-// de la VRAM qui s'en sert pour chiffrer la mémoire rendue.
+// de la VRAM qui s'en sert pour chiffrer la mémoire rendue. Lecture partagée
+// (gpuStatsCached) : tous les onglets se contentent d'un seul nvidia-smi.
 func handleVram(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
 	gpus := []map[string]any{}
-	for _, g := range gpuStats() {
+	for _, g := range gpuStatsCached() {
 		gpus = append(gpus, map[string]any{
 			"name": g.Name, "used": g.Used, "total": g.Total, "util": g.Util, "temp": g.Temp,
 		})

internal/loki/web_vram.go

@@ -14,11 +14,13 @@ package loki
 
 import (
 	"encoding/json"
+	"errors"
 	"net/http"
 	"os/exec"
 	"regexp"
 	"strconv"
 	"strings"
+	"sync"
 	"time"
 )
 
@@ -32,15 +34,27 @@ type gpuStat struct {
 	Temp  int
 }
 
-// gpuStats interroge nvidia-smi. Renvoie nil quand il est absent (machine sans
-// GPU NVIDIA, Mac, CPU seul) : l'absence de mesure n'est pas une erreur, elle
-// prive juste le déchargement de son bilan chiffré.
-func gpuStats() []gpuStat {
-	out, err := hideCmd(exec.Command("nvidia-smi",
+// nvidiaSmiQuery lance la requête nvidia-smi. Variable pour que les tests
+// substituent un faux exécutable et comptent les lancements.
+var nvidiaSmiQuery = func() ([]byte, error) {
+	return hideCmd(exec.Command("nvidia-smi",
 		"--query-gpu=name,memory.used,memory.total,utilization.gpu,temperature.gpu",
 		"--format=csv,noheader,nounits")).Output()
+}
+
+// gpuStats interroge nvidia-smi. Renvoie nil quand il est absent (machine sans
+// GPU NVIDIA, Mac, CPU seul) : l'absence de mesure n'est pas une erreur, elle
+// prive juste le déchargement de son bilan chiffré. Toujours une lecture
+// FRAÎCHE : le bilan du déchargement (gpuSettle) en dépend, voir gpuStatsCached.
+func gpuStats() []gpuStat {
+	gpus, _ := gpuStatsErr()
+	return gpus
+}
+
+func gpuStatsErr() ([]gpuStat, error) {
+	out, err := nvidiaSmiQuery()
 	if err != nil {
-		return nil
+		return nil, err
 	}
 	var gpus []gpuStat
 	for _, line := range strings.Split(strings.TrimSpace(string(out)), "\n") {
@@ -58,7 +72,65 @@ func gpuStats() []gpuStat {
 		g.Temp, _ = strconv.Atoi(parts[4])
 		gpus = append(gpus, g)
 	}
-	return gpus
+	return gpus, nil
+}
+
+// gpuCache : la lecture des jauges, partagée. Chaque onglet ouvert (et chaque
+// téléphone) interroge /api/vram toutes les 3 s, et chacun lançait SON
+// nvidia-smi — un processus qui réveille le pilote et vole quelques
+// millisecondes de CPU aux threads de llama-server pendant une génération en
+// partie sur CPU. Une lecture vieille de deux secondes suffit largement à une
+// jauge ; le verrou tenu pendant la requête fait que des appels simultanés
+// attendent la même lecture au lieu d'en lancer chacun une.
+//
+// Un nvidia-smi INTROUVABLE (Mac, CPU seul) est mémorisé une minute : inutile de
+// rechercher le binaire dans le PATH toutes les deux secondes. Une autre erreur
+// (carte en réinitialisation) se retente au bout du délai normal.
+type gpuCache struct {
+	mu   sync.Mutex
+	exp  time.Time
+	gpus []gpuStat
+}
+
+const (
+	gpuCacheTTL    = 2 * time.Second
+	gpuCacheAbsent = time.Minute
+)
+
+// get : now est l'horloge (time.Now hors tests).
+func (c *gpuCache) get(now func() time.Time, query func() ([]gpuStat, error)) []gpuStat {
+	c.mu.Lock()
+	defer c.mu.Unlock()
+	if now().Before(c.exp) {
+		return c.gpus
+	}
+	gpus, err := query()
+	ttl := gpuCacheTTL
+	if errors.Is(err, exec.ErrNotFound) {
+		ttl = gpuCacheAbsent
+	}
+	// L'échéance part de la FIN de la requête : un nvidia-smi lent ne doit pas
+	// laisser une lecture déjà vieille passer pour neuve.
+	c.gpus, c.exp = gpus, now().Add(ttl)
+	return c.gpus
+}
+
+// invalidate : la prochaine lecture repart de nvidia-smi.
+func (c *gpuCache) invalidate() {
+	c.mu.Lock()
+	c.exp = time.Time{}
+	c.mu.Unlock()
+}
+
+var gpuMonitor gpuCache
+
+// gpuStatsCached : la lecture des jauges du moniteur (handleVram), SEULEMENT.
+// Le déchargement garde gpuStats : gpuSettle conclut sur deux lectures égales
+// de suite, et une valeur servie deux fois par le cache l'y ferait conclure à
+// tort — exactement le faux bilan qu'il est écrit pour éviter. La tranche
+// rendue est partagée : lecture seule.
+func gpuStatsCached() []gpuStat {
+	return gpuMonitor.get(time.Now, gpuStatsErr)
 }
 
 // gpuUsedMB : VRAM occupée, toutes cartes confondues.
@@ -113,10 +185,13 @@ func gpuSettle(before int, sample func() (int, bool), pause time.Duration) int {
 }
 
 func gpuUsedSettled(before int) int {
-	return gpuSettle(before, func() (int, bool) {
-		g := gpuStats()
-		return gpuUsedMB(g), g != nil
-	}, 500*time.Millisecond)
+	return gpuSettle(before, gpuSettleSample, 500*time.Millisecond)
+}
+
+// gpuSettleSample : une lecture fraîche pour gpuSettle — jamais le cache.
+func gpuSettleSample() (int, bool) {
+	g := gpuStats()
+	return gpuUsedMB(g), g != nil
 }
 
 // engineNeedsStop : faut-il envoyer « stop » ? Actif, évidemment. Mais sous
@@ -204,6 +279,9 @@ func handleVramUnload(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
 	if gpus != nil {
 		after = gpuUsedSettled(before)
 	}
+	// Les jauges ne doivent pas montrer, deux secondes encore, une carte pleine
+	// qu'on vient d'annoncer libérée.
+	gpuMonitor.invalidate()
 	freed := before - after
 	if freed < 0 {
 		freed = 0

internal/loki/web_vram_test.go

@@ -1,10 +1,16 @@
 package loki
 
 import (
+	"errors"
+	"fmt"
 	"net/http"
 	"net/http/httptest"
+	"os/exec"
 	"strings"
+	"sync"
+	"sync/atomic"
 	"testing"
+	"time"
 )
 
 // gpuSettle : le bilan « VRAM libérée » est calculé sur ces lectures. Chaque cas
@@ -70,3 +76,97 @@ func TestVramRoutesRefusentGET(t *testing.T) {
 		}
 	}
 }
+
+// gpuCache : les jauges de tous les onglets se partagent une lecture par
+// fenêtre de deux secondes, même quand les requêtes arrivent en même temps.
+func TestGpuCache(t *testing.T) {
+	type step struct {
+		at    time.Duration // horloge depuis le départ
+		err   error         // erreur rendue si la requête part
+		calls int32         // requêtes cumulées attendues après l'appel
+	}
+	absent := &exec.Error{Name: "nvidia-smi", Err: exec.ErrNotFound}
+	for _, c := range []struct {
+		name  string
+		steps []step
+	}{
+		{"lecture réutilisée puis rafraîchie", []step{
+			{0, nil, 1}, {time.Second, nil, 1}, {gpuCacheTTL, nil, 2},
+		}},
+		// Carte en réinitialisation : on retente au délai normal, pas plus tard.
+		{"erreur retentée au délai normal", []step{
+			{0, errors.New("exit status 9"), 1}, {time.Second, nil, 1}, {gpuCacheTTL, nil, 2},
+		}},
+		// Pas de nvidia-smi du tout : une recherche par minute suffit.
+		{"binaire absent mémorisé", []step{
+			{0, absent, 1}, {30 * time.Second, absent, 1}, {gpuCacheAbsent, absent, 2},
+		}},
+	} {
+		t.Run(c.name, func(t *testing.T) {
+			var cache gpuCache
+			var calls int32
+			t0 := time.Unix(1000, 0)
+			for i, st := range c.steps {
+				now := func() time.Time { return t0.Add(st.at) }
+				cache.get(now, func() ([]gpuStat, error) {
+					atomic.AddInt32(&calls, 1)
+					if st.err != nil {
+						return nil, st.err
+					}
+					return []gpuStat{{Name: "fake", Used: 1000}}, nil
+				})
+				if got := atomic.LoadInt32(&calls); got != st.calls {
+					t.Fatalf("étape %d : %d requêtes, attendu %d", i, got, st.calls)
+				}
+			}
+		})
+	}
+
+	t.Run("appels simultanés", func(t *testing.T) {
+		var cache gpuCache
+		var calls int32
+		var wg sync.WaitGroup
+		for i := 0; i < 16; i++ {
+			wg.Add(1)
+			go func() {
+				defer wg.Done()
+				g := cache.get(time.Now, func() ([]gpuStat, error) {
+					atomic.AddInt32(&calls, 1)
+					time.Sleep(20 * time.Millisecond) // nvidia-smi n'est pas instantané
+					return []gpuStat{{Name: "fake", Used: 1000}}, nil
+				})
+				if len(g) != 1 || g[0].Used != 1000 {
+					t.Errorf("lecture partagée %+v", g)
+				}
+			}()
+		}
+		wg.Wait()
+		if calls != 1 {
+			t.Errorf("%d nvidia-smi lancés, attendu 1", calls)
+		}
+	})
+}
+
+// Le bilan du déchargement doit voir la mémoire PARTIR : son échantillonneur
+// ne passe jamais par le cache des jauges, même tout juste rempli.
+func TestGpuSettleSampleFrais(t *testing.T) {
+	orig := nvidiaSmiQuery
+	t.Cleanup(func() { nvidiaSmiQuery = orig; gpuMonitor = gpuCache{} })
+	var calls int32
+	nvidiaSmiQuery = func() ([]byte, error) {
+		n := atomic.AddInt32(&calls, 1)
+		return []byte(fmt.Sprintf("Fake GPU, %d, 24000, 0, 40\n", 20000-int(n)*1000)), nil
+	}
+	gpuMonitor = gpuCache{}
+	if g := gpuStatsCached(); len(g) != 1 || g[0].Used != 19000 {
+		t.Fatalf("jauges : %+v", g)
+	}
+	for want := 18000; want >= 17000; want -= 1000 {
+		if used, ok := gpuSettleSample(); !ok || used != want {
+			t.Errorf("échantillon = %d (%v), attendu %d frais", used, ok, want)
+		}
+	}
+	if g := gpuStatsCached(); g[0].Used != 19000 {
+		t.Errorf("jauges : %d, attendu la lecture en cache 19000", g[0].Used)
+	}
+}