Placement : SPLIT_MODE=tensor, parallélisme de tenseurs entre cartes, en opt-in

En découpe par couches (défaut), chaque carte traverse ses couches à son
tour. En mode tensor, chaque couche est coupée entre les cartes, qui
additionnent ensuite leurs morceaux : décodage plus rapide d'après
l'amont, prefill nettement plus lent. Sur deux GeForce en PCIe et une
boucle d'agent qui relit beaucoup, rien n'est acquis : expérimental,
off par défaut, et une longue liste de refus propres plutôt qu'un
moteur qui meurt en boucle. Sans la clé, ligne et environnement
identiques à l'octet près (test).

- détection : la liste littérale {none,layer,row,tensor} dans l'aide du
  moteur — « tensor » seul y est partout (--tensor-split) ; absente =
  aucun compagnon posé, note au journal
- GGML_CUDA_ALLREDUCE=internal sauf choix de l'environnement : NCCL
  compresse en BF16 les réductions du prefill (avec perte) ; nccl
  gardé s'il est posé, avec un avertissement ; note NCCL indisponible /
  P2P à poser soi-même
- -ngl all, -ts au prorata de la VRAM totale (--list-devices, ordre du
  moteur, --device compris), -fa on : chacun seulement si EXTRA_ARGS ou
  une LLAMA_ARG_* ne l'a pas déjà ; CTX explicite exigé
- refus : KV autre que f16/bf16/f32 (KV_TYPE*, -ctk/-ctv, LLAMA_ARG_*,
  jamais réécrit), --backend-sampling, -fa off, -sm à la main, poids ou
  KV sur CPU, NGL partiel, SPEC, SIDE_SLOT, une seule carte ou non CUDA,
  architectures exclues par llama.cpp et qwen4exp, preset externe
- pas de --fit en mode tensor : estimation poids + cache de CTX jetons
  contre 90 % de la VRAM, refus au-delà, CTX jamais réduit
- files CUDA, CUDA_GRAPH_OPT et FIT_TARGET voient le -sm tensor ;
  SLOT_PERSIST refusé avec la clé ; diagnostic du journal pour les
  échecs propres au mode tensor
- README et configTemplate

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

README.md

@@ -561,6 +561,29 @@ Ajoutées par ce fork :
   nature de requête (`kinds.<nature>.draft_rate`) : à garder là où elle paie.
   Les drapeaux d'acceptation synthétique (`--spec-synth-*`, « benchmarking
   only »), que Loki ne pose jamais, déclenchent un avertissement au lancement.
+- **Parallélisme de tenseurs** (clé `SPLIT_MODE=tensor`, **off** par défaut,
+  expérimental, moteur relancé) : au lieu de donner à chaque carte des couches
+  entières (`-sm layer`, défaut), chaque couche est coupée entre les cartes,
+  qui additionnent ensuite leurs morceaux. L'amont mesure un décodage plus
+  rapide mais un prefill nettement plus lent : sur deux GeForce en PCIe et une
+  boucle d'agent qui relit beaucoup, à mesurer par tour avant de l'adopter.
+  Loki n'active le mode que si l'aide du moteur liste `{none,layer,row,tensor}`
+  (le mot « tensor » seul est partout), et ajoute alors `-ngl all`, `-ts` au
+  prorata de la VRAM totale des cartes dans l'ordre du moteur (`--device`
+  compris), `-fa on` — chacun seulement s'il n'est pas déjà dans `EXTRA_ARGS`
+  ou une `LLAMA_ARG_*` — et `GGML_CUDA_ALLREDUCE=internal` si l'environnement
+  ne le fixe pas : le chemin NCCL compresse en BF16 les grosses réductions du
+  prefill, une perte de précision ; la réduction interne garde le type natif.
+  « NCCL not compiled in » au journal est alors sans effet ; `GGML_CUDA_P2P=1`
+  reste à poser soi-même si le pilote le permet. Pas de `--fit` en mode
+  tensor : Loki estime poids + cache de `CTX` jetons et refuse au-delà de 90 %
+  de la VRAM — jamais en réduisant `CTX`. Refusé aussi (découpe par couches,
+  note au journal) avec un cache KV autre que f16/bf16/f32 (jamais réécrit
+  d'office), des poids ou le cache KV sur CPU (`--n-cpu-moe`, `-ot`, `NGL`
+  partiel, `-nkvo`), `--backend-sampling`, `-fa off`, un `-sm` déjà réglé,
+  `SPEC`, `SIDE_SLOT`, `CTX` non chiffré, une seule carte ou une carte non
+  CUDA, une architecture que llama.cpp exclut (et `qwen4exp`), un preset
+  externe ; `SLOT_PERSIST` est refusé avec la clé.
 - **Discussions multiples** : historique complet dans la barre latérale, titre
   repris du premier message (renommable), suppression. **Chaque discussion a son
   dossier de fichiers** (`workspace/discussions/<id>/`) : les pièces jointes

internal/loki/backend_serve.go

@@ -346,6 +346,8 @@ func cmdServe(args []string) error {
 	probeCacheRAM(cfg, extra, &si)
 	probeCkptEnv(&si)
 	probeSideSlotEnv(cfg, &si)
+	// SPLIT_MODE=tensor seulement : cartes listées par CE moteur, dans son ordre.
+	probeSplit(cfg, bin, &si)
 	spec := specMode(cfg)
 	if spec != "off" && spec != "" {
 		probeSpec(cfg, &si)
@@ -455,6 +457,10 @@ type serveSysInfo struct {
 	DraftErr        string    // pourquoi MODEL_DRAFT n'a pas été trouvé
 	DraftGGUF       *GGUFInfo // métadonnées du brouillon ; nil = illisibles
 	SpecAutoBlocked string    // un essai automatique précédent a échoué : la raison
+
+	// Cartes listées par le moteur (--list-devices), lues seulement pour
+	// SPLIT_MODE=tensor (voir backend_serve_split.go) ; vide = inconnues.
+	SplitDevs []splitDev
 }
 
 // cudaDeviceEnv : sélection GPU (loki gpu), on filtre les devices visibles par
@@ -516,16 +522,30 @@ func buildServeArgs(cfg map[string]string, extra []string, bin string, si serveS
 		notes = append(notes, loadNote)
 	}
 
+	// Parallélisme de tenseurs (SPLIT_MODE=tensor, voir backend_serve_split.go) :
+	// sans la clé, splitOn est faux et rien de ce qui suit ne change. Accepté, il
+	// compte pour les réglages qui lisent le placement dans EXTRA_ARGS (files de
+	// lancement, graphes CUDA, --fit) comme un -sm tensor écrit à la main.
+	splitOn, splitA, splitNGLArgs, splitEnv, splitNotes := splitTensorArgs(cfg, extra, si)
+	place := extra
+	if splitOn {
+		place = append(append([]string{}, extra...), "-sm", "tensor")
+	}
+	for k, v := range splitEnv {
+		env[k] = v
+	}
+	notes = append(notes, splitNotes...)
+
 	// Files de lancement CUDA : une variable d'environnement, pas un drapeau —
 	// la ligne de commande n'en dépend pas (voir launchQueuesEnv).
-	q, qNotes := launchQueuesEnv(cfg, extra, si)
+	q, qNotes := launchQueuesEnv(cfg, place, si)
 	if q != "" {
 		env["CUDA_SCALE_LAUNCH_QUEUES"] = q
 	}
 	notes = append(notes, qNotes...)
 	// Réglages d'expert passés par variable (voir backend_serve_expert.go) :
 	// absents du preset, ils ne posent rien.
-	g, gNotes := graphOptEnv(cfg, extra, si)
+	g, gNotes := graphOptEnv(cfg, place, si)
 	if g != "" {
 		env["GGML_CUDA_GRAPH_OPT"] = g
 	}
@@ -595,7 +615,9 @@ func buildServeArgs(cfg map[string]string, extra []string, bin string, si serveS
 	// ci-dessus. Sur un moteur qui connaît « auto », 999 devient donc auto, et on
 	// le DIT sur stderr plutôt que de le faire en douce. Qui veut réellement
 	// forcer tout sur le GPU écrit NGL=all (ou un nombre qui n'est pas 999).
-	if !hasAnyFlag(extra, "-ngl", "--n-gpu-layers", "--gpu-layers") {
+	if splitOn {
+		args = append(args, splitNGLArgs...) // « -ngl all », ou rien si EXTRA_ARGS l'a déjà
+	} else if !hasAnyFlag(extra, "-ngl", "--n-gpu-layers", "--gpu-layers") {
 		ngl, note := nglArgs(get("NGL", ""), helpFitsLayersItself(si.Help))
 		if note != "" {
 			notes = append(notes, note)
@@ -604,8 +626,8 @@ func buildServeArgs(cfg map[string]string, extra []string, bin string, si serveS
 	}
 	// Marge VRAM par carte du placement automatique (FIT_TARGET, voir
 	// fitTargetArgs) : seulement si --fit tournera vraiment.
-	fitt, fitNotes := fitTargetArgs(cfg, extra, si)
-	args = append(args, fitt...)
+	fitt, fitNotes := fitTargetArgs(cfg, place, si)
+	args = append(append(args, fitt...), splitA...)
 	notes = append(notes, fitNotes...)
 	if ktv != "" {
 		args = append(args, "-ctk", ktv)

internal/loki/backend_serve_persist.go

@@ -84,6 +84,8 @@ func slotPersistPlan(cfg map[string]string, extra []string, si serveSysInfo) (ok
 		return false, "dossier des slots indisponible"
 	case specMode(cfg) != "off" || specUserSet(extra, si.ArgEnv) || si.ArgEnv["LLAMA_ARG_SPEC_TYPE"] != "":
 		return false, "décodage spéculatif : la sauvegarde du moteur ne garde pas l'état du brouillon"
+	case splitModeKey(cfg) != "":
+		return false, "SPLIT_MODE : état réparti entre cartes, sauvegarde non validée"
 	}
 	if !slotSaveSafe(cfg, extra, si) {
 		return false, "moteur joignable par d'autres sans clé d'API (HOST=127.0.0.1 ou une clé d'API)"

internal/loki/backend_serve_split.go

@@ -0,0 +1,359 @@
+package loki
+
+import (
+	"context"
+	"fmt"
+	"math"
+	"os"
+	"os/exec"
+	"strconv"
+	"strings"
+	"time"
+)
+
+// Parallélisme de tenseurs (SPLIT_MODE=tensor, off par défaut) : expérimental.
+//
+// La découpe par couches (défaut de llama.cpp) donne à chaque carte des
+// couches entières, traversées l'une après l'autre. En mode tensor, chaque
+// couche est coupée entre les cartes, qui calculent en même temps puis
+// additionnent leurs morceaux (all-reduce). Sur deux RTX 4090, l'amont mesure
+// +21-30 % au décodage, mais -37 % au prefill — et la boucle d'agent de Loki
+// relit beaucoup. Sur deux GeForce en PCIe sans P2P, la somme passe par
+// l'hôte : un gain net par tour est loin d'être acquis. D'où l'opt-in, et une
+// longue liste de refus propres plutôt qu'un moteur qui meurt en boucle.
+//
+// Fidélité : l'all-reduce change l'ordre des additions (bruit de virgule
+// flottante), mais le chemin NCCL va plus loin — au-delà de 32 768 éléments il
+// COMPRESSE les sommes partielles en BF16 (ggml-cuda.cu), soit à chaque couche
+// de chaque prefill : une perte de précision du calcul, de la classe d'une
+// quantification. Loki pose donc GGML_CUDA_ALLREDUCE=internal (réduction dans
+// le type natif), sauf si l'utilisateur a choisi lui-même. Le cache KV doit
+// rester f16, bf16 ou f32 : le mode tensor ne gère pas les caches quantifiés,
+// et Loki ne réécrit jamais un type de cache d'office (ça change le budget
+// VRAM). Pas de --fit en mode tensor (common/fit.cpp) : Loki estime la VRAM
+// lui-même et refuse si le compte ne tient pas, sans jamais réduire CTX.
+
+// splitDev : une carte telle que la voit CE moteur (--list-devices), dans son
+// ordre — celui que suivent -ts et --device.
+type splitDev struct {
+	ID       string // CUDA0, Vulkan1…
+	TotalMiB int64
+}
+
+// splitTensorDenyArch : les architectures que llama.cpp refuse en mode tensor
+// (llm_arch_supports_sm_tensor) — il mourrait au chargement, et systemd
+// relancerait en boucle. qwen4exp n'y est pas, mais Loki l'écarte : son preset
+// place les experts sur CPU avec un cache q8_0, l'inverse de ce qu'exige le
+// mode tensor.
+var splitTensorDenyArch = map[string]bool{
+	"grok": true, "mpt": true, "plamo2": true, "minicpm3": true, "gemma3n": true, "mamba": true, "mamba2": true,
+	"jamba": true, "falcon-h1": true, "olmo2": true, "olmoe": true, "deepseek2": true, "deepseek32": true,
+	"hy_v4": true, "dots3note": true, "glm-dsa": true, "bitnet": true, "t5": true, "nemotron_h": true,
+	"nemotron_h_moe": true, "granitehybrid": true, "minimax-01": true, "minimax-m2": true, "minimax-m3": true,
+	"mistral4": true, "kimi-linear": true, "bailingmoe3": true, "kimi-k3": true, "glm5-next": true,
+	"qwen3tts": true, "qwen4exp": true,
+}
+
+// splitArgEnv : les variables qui décident de ce que SPLIT_MODE règlerait.
+var splitArgEnv = []string{"LLAMA_ARG_FLASH_ATTN", "LLAMA_ARG_BACKEND_SAMPLING", "LLAMA_ARG_TENSOR_SPLIT"}
+
+// splitModeKey lit SPLIT_MODE : "" (clé absente, off ou layer — le défaut du
+// moteur, rien à poser), "tensor", ou "?" si illisible.
+func splitModeKey(cfg map[string]string) string {
+	switch v := strings.ToLower(strings.TrimSpace(cfg["SPLIT_MODE"])); v {
+	case "", "off", "layer", "non", "no", "0":
+		return ""
+	case "tensor":
+		return v
+	}
+	return "?"
+}
+
+// helpSupportsSplitTensor : la liste LITTÉRALE des valeurs de -sm. Le mot
+// « tensor » seul est partout dans l'aide (--tensor-split, --override-tensor) :
+// s'y fier ferait passer -sm tensor à un moteur qui le refuse au démarrage.
+func helpSupportsSplitTensor(help string) bool {
+	return strings.Contains(help, "{none,layer,row,tensor}")
+}
+
+// probeSplit : seulement si SPLIT_MODE=tensor et que le moteur le propose —
+// sans la clé, rien n'est lu ni lancé. --list-devices tourne dans
+// l'environnement du vrai lancement (bibliothèques, CUDA_VISIBLE_DEVICES et
+// PCI_BUS_ID déjà posés par cmdServe) : même ordre de cartes que le moteur.
+func probeSplit(cfg map[string]string, bin string, si *serveSysInfo) {
+	if splitModeKey(cfg) != "tensor" || !helpSupportsSplitTensor(si.Help) {
+		return
+	}
+	if si.ArgEnv == nil {
+		si.ArgEnv = map[string]string{}
+	}
+	for _, k := range splitArgEnv {
+		if v, ok := os.LookupEnv(k); ok && strings.TrimSpace(v) != "" {
+			si.ArgEnv[k] = v
+		}
+	}
+	if si.UserEnv == nil {
+		si.UserEnv = map[string]string{}
+	}
+	if v := os.Getenv("GGML_CUDA_ALLREDUCE"); v != "" {
+		si.UserEnv["GGML_CUDA_ALLREDUCE"] = v
+	}
+	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 20*time.Second)
+	defer cancel()
+	out, err := hideCmd(exec.CommandContext(ctx, bin, "--list-devices")).CombinedOutput()
+	if err != nil {
+		return // sortie tronquée (carte pleine, moteur planté) : on ne s'y fie pas
+	}
+	for _, d := range parseListDevices(string(out)) {
+		id, _ := d["id"].(string)
+		total, _ := d["total_mib"].(int)
+		si.SplitDevs = append(si.SplitDevs, splitDev{ID: id, TotalMiB: int64(total)})
+	}
+}
+
+// splitPlan décide de SPLIT_MODE=tensor pour ce lancement. Fonction pure.
+//
+//	on       : accepté ; la ligne gagne -sm tensor et ses compagnons
+//	why      : pourquoi refusé (vide = clé absente)
+//	devs     : les cartes du découpage, dans l'ordre du moteur
+//	needMiB  : la VRAM estimée (poids + cache de CTX jetons)
+func splitPlan(cfg map[string]string, extra []string, si serveSysInfo) (on bool, why string, devs []splitDev, needMiB int64) {
+	switch splitModeKey(cfg) {
+	case "":
+		return false, "", nil, 0
+	case "?":
+		return false, "SPLIT_MODE=" + strings.TrimSpace(cfg["SPLIT_MODE"]) + " illisible (tensor ou off)", nil, 0
+	}
+	refuse := func(why string) (bool, string, []splitDev, int64) { return false, why, nil, 0 }
+	if isExternalConfig(cfg) {
+		return refuse("preset externe")
+	}
+	if !helpSupportsSplitTensor(si.Help) {
+		return refuse("ce moteur ne propose pas -sm tensor")
+	}
+	if sm := flagValue(extra, "-sm", "--split-mode"); sm != "" {
+		return refuse("-sm " + sm + " déjà dans EXTRA_ARGS")
+	}
+	if si.ArgEnv["LLAMA_ARG_SPLIT_MODE"] != "" {
+		return refuse("LLAMA_ARG_SPLIT_MODE déjà posée")
+	}
+	fa := flagValue(extra, "-fa", "--flash-attn")
+	if fa == "" {
+		fa = si.ArgEnv["LLAMA_ARG_FLASH_ATTN"]
+	}
+	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(fa)) {
+	case "off", "disabled", "false", "0":
+		return refuse("Flash Attention coupée (-fa " + fa + ") : le mode tensor l'exige")
+	}
+	if hasAnyFlag(extra, "-bs", "--backend-sampling") || envTruthy(si.ArgEnv["LLAMA_ARG_BACKEND_SAMPLING"]) {
+		return refuse("échantillonnage sur GPU (--backend-sampling) non pris en charge en mode tensor")
+	}
+	k, v, _ := effectiveKVTypes(cfg, extra, si.ArgEnv)
+	if !splitKVOK(k) || !splitKVOK(v) {
+		return refuse(fmt.Sprintf("cache KV %s/%s : le mode tensor n'accepte que f16, bf16 ou f32 "+
+			"(jamais réécrit d'office : la VRAM changerait)", kvName(k), kvName(v)))
+	}
+	if r := tensorOverride(extra, si.ArgEnv); r != "" {
+		return refuse(r + " : le mode tensor met tout sur les cartes")
+	}
+	if !kvOffloaded(extra, si.ArgEnv) {
+		return refuse("cache KV sur CPU")
+	}
+	switch {
+	case si.GGUF == nil || si.ModelBytes <= 0:
+		return refuse("métadonnées ou taille du modèle illisibles")
+	case splitTensorDenyArch[strings.ToLower(si.GGUF.Arch)]:
+		return refuse("architecture " + si.GGUF.Arch + " exclue du mode tensor")
+	}
+	if _, why := splitNGL(cfg, extra, si.GGUF.BlockCount); why != "" {
+		return refuse(why)
+	}
+	ctxS, ok := ctxFixed(cfg, extra)
+	if !ok {
+		return refuse("contexte « " + ctxS + " » non chiffré : pas de --fit en mode tensor, donne un CTX explicite")
+	}
+	if sideSlotOn(cfg) {
+		return refuse("SIDE_SLOT : cache doublé, sans --fit pour rattraper")
+	}
+	if specMode(cfg) != "off" || specUserSet(extra, si.ArgEnv) {
+		return refuse("décodage spéculatif : brouillon et vérification par lots non validés en mode tensor")
+	}
+	devs, why = splitDevices(extra, si)
+	if why != "" {
+		return refuse(why)
+	}
+	// VRAM : poids + cache de CTX jetons (et état récurrent) contre 90 % des
+	// cartes, la marge de SIDE_SLOT. Les tampons de calcul n'y sont pas : c'est
+	// un minimum, pas une promesse — le journal dira le reste.
+	ctx, _ := strconv.Atoi(ctxS)
+	perTok, rec := ggufStateBytes(*si.GGUF, k, v)
+	if perTok <= 0 {
+		return refuse("taille du cache KV inconnue pour ce modèle")
+	}
+	var total int64
+	for _, d := range devs {
+		total += d.TotalMiB
+	}
+	mm := int64(0)
+	if si.MMProj != "" {
+		if st, err := os.Stat(si.MMProj); err == nil {
+			mm = st.Size()
+		}
+	}
+	need := float64(si.ModelBytes+mm) + perTok*float64(ctx) + float64(rec)
+	needMiB = int64(math.Ceil(need / (1 << 20)))
+	if need > 0.9*float64(total)*(1<<20) {
+		return refuse(fmt.Sprintf("VRAM insuffisante sans --fit : ~%d Mio (poids + cache de %d jetons) pour %d Mio "+
+			"sur %d cartes — CTX n'est jamais réduit d'office", needMiB, ctx, total, len(devs)))
+	}
+	return true, "", devs, needMiB
+}
+
+func splitKVOK(t string) bool {
+	switch strings.ToLower(strings.TrimSpace(t)) {
+	case "", "f16", "bf16", "f32":
+		return true
+	}
+	return false
+}
+
+func kvName(t string) string {
+	if t == "" {
+		return "f16"
+	}
+	return t
+}
+
+// splitNGL : les couches GPU en mode tensor, où tout doit être sur les cartes.
+// Un -ngl d'EXTRA_ARGS reste celui de l'utilisateur (rien à ajouter) s'il dit
+// « tout » ; sinon NGL est traduit en « -ngl all » (999, auto et la clé absente
+// visent déjà le tout-GPU, mais auto ne fait rien sans --fit). Une valeur qui
+// laisse des couches au CPU est refusée.
+func splitNGL(cfg map[string]string, extra []string, blocks int) (args []string, why string) {
+	all := func(v string) bool {
+		v = strings.ToLower(strings.TrimSpace(v))
+		if v == "all" || v == "999" {
+			return true
+		}
+		n, err := strconv.Atoi(v)
+		return err == nil && blocks > 0 && n >= blocks+1
+	}
+	if v := flagValue(extra, "-ngl", "--n-gpu-layers", "--gpu-layers"); v != "" {
+		if all(v) {
+			return nil, ""
+		}
+		return nil, "-ngl " + v + " dans EXTRA_ARGS : le mode tensor veut toutes les couches sur les cartes (all)"
+	}
+	switch v := strings.TrimSpace(cfg["NGL"]); {
+	case v == "" || strings.EqualFold(v, "auto") || all(v):
+		return []string{"-ngl", "all"}, ""
+	default:
+		return nil, "NGL=" + v + " : le mode tensor veut toutes les couches sur les cartes (all)"
+	}
+}
+
+// splitDevices : les cartes du découpage. --device (EXTRA_ARGS ou variable)
+// choisit lesquelles, dans son ordre ; sinon toutes celles que liste le
+// moteur. Toutes CUDA (l'all-reduce n'existe qu'entre cartes CUDA), deux au
+// moins.
+func splitDevices(extra []string, si serveSysInfo) ([]splitDev, string) {
+	if len(si.SplitDevs) == 0 {
+		return nil, "cartes inconnues (--list-devices n'a rien répondu)"
+	}
+	devs := si.SplitDevs
+	sel := flagValue(extra, "-dev", "--device")
+	if sel == "" {
+		sel = si.ArgEnv["LLAMA_ARG_DEVICE"]
+	}
+	if sel = strings.TrimSpace(sel); sel != "" {
+		devs = nil
+		for _, name := range strings.Split(sel, ",") {
+			name = strings.TrimSpace(name)
+			found := false
+			for _, d := range si.SplitDevs {
+				if strings.EqualFold(d.ID, name) {
+					devs, found = append(devs, d), true
+					break
+				}
+			}
+			if !found {
+				return nil, "--device " + name + " inconnu de ce moteur"
+			}
+		}
+	}
+	for _, d := range devs {
+		if !strings.HasPrefix(strings.ToUpper(d.ID), "CUDA") {
+			return nil, d.ID + " n'est pas une carte CUDA"
+		}
+	}
+	if len(devs) < 2 {
+		return nil, "une seule carte"
+	}
+	return devs, ""
+}
+
+// splitTS : la répartition par défaut, au prorata de la VRAM TOTALE de chaque
+// carte (la libre varie avec ce qui tourne encore au lancement), en pour cent.
+func splitTS(devs []splitDev) string {
+	var total int64
+	for _, d := range devs {
+		total += d.TotalMiB
+	}
+	if total <= 0 {
+		return ""
+	}
+	parts := make([]string, len(devs))
+	for i, d := range devs {
+		parts[i] = strconv.FormatInt(int64(math.Round(100*float64(d.TotalMiB)/float64(total))), 10)
+	}
+	return strings.Join(parts, ",")
+}
+
+// splitTensorArgs : ce que SPLIT_MODE=tensor ajoute à la ligne, à la place du -ngl
+// habituel (nglOut), l'environnement et les notes. on=false : rien, et la
+// ligne reste celle d'avant à l'octet près.
+func splitTensorArgs(cfg map[string]string, extra []string, si serveSysInfo) (on bool, args, ngl []string, env map[string]string, notes []string) {
+	ok, why, devs, needMiB := splitPlan(cfg, extra, si)
+	if !ok {
+		if why != "" {
+			notes = append(notes, "SPLIT_MODE=tensor refusé ("+why+") : découpe par couches, comme sans la clé")
+		}
+		return false, nil, nil, nil, notes
+	}
+	ngl, _ = splitNGL(cfg, extra, si.GGUF.BlockCount)
+	args = []string{"-sm", "tensor"}
+	ts := ""
+	if !hasAnyFlag(extra, "-ts", "--tensor-split") && si.ArgEnv["LLAMA_ARG_TENSOR_SPLIT"] == "" {
+		if ts = splitTS(devs); ts != "" {
+			args = append(args, "-ts", ts)
+		}
+	}
+	// llama.cpp active de lui-même Flash Attention en mode tensor ; l'écrire
+	// le rend lisible dans le journal. Jamais en double d'un -fa de l'utilisateur.
+	if !hasAnyFlag(extra, "-fa", "--flash-attn") && si.ArgEnv["LLAMA_ARG_FLASH_ATTN"] == "" {
+		args = append(args, "-fa", "on")
+	}
+	env = map[string]string{}
+	note := fmt.Sprintf("SPLIT_MODE=tensor (expérimental) : -sm tensor sur %d cartes", len(devs))
+	if ts != "" {
+		note += ", -ts " + ts + " (VRAM totale)"
+	}
+	note += fmt.Sprintf(", ~%d Mio estimés sans --fit ; décodage plus rapide, prefill plus lent — compare le temps par tour", needMiB)
+	switch ar := strings.ToLower(strings.TrimSpace(si.UserEnv["GGML_CUDA_ALLREDUCE"])); ar {
+	case "":
+		env["GGML_CUDA_ALLREDUCE"] = "internal"
+		note += " ; GGML_CUDA_ALLREDUCE=internal : sommes dans le type natif (NCCL les compresserait en BF16, avec perte). " +
+			"« NCCL not compiled in » ou « NCCL is unavailable » au journal : sans effet ici. GeForce sans P2P : les " +
+			"sommes passent par l'hôte ; GGML_CUDA_P2P=1 à poser soi-même si le pilote le permet"
+	case "nccl":
+		note += " ; avertissement : GGML_CUDA_ALLREDUCE=nccl (environnement) — NCCL compresse en BF16 les grosses " +
+			"réductions du prefill : calcul avec perte. « NCCL not compiled in » au journal = repli sur la réduction interne"
+	default:
+		note += " ; GGML_CUDA_ALLREDUCE=" + ar + " (environnement) gardé"
+	}
+	if si.GGUF.Hybrid {
+		note += " ; modèle hybride : état récurrent et points de reprise répartis entre cartes, non validés en amont"
+	}
+	notes = append(notes, note)
+	return true, args, ngl, env, notes
+}

internal/loki/backend_serve_split_test.go

@@ -0,0 +1,214 @@
+package loki
+
+import (
+	"reflect"
+	"slices"
+	"strings"
+	"testing"
+)
+
+const helpTensor = helpRecent + `-sm,   --split-mode {none,layer,row,tensor}
+                                        how to split the model across multiple GPUs
+-ts,   --tensor-split N0,N1,N2,...      fraction of the model to offload to each GPU
+`
+
+// tensorReady : un hybride 64 couches de 16 Gio sur 16 + 12 Gio de VRAM, sur
+// un moteur qui propose -sm tensor. Le cas où SPLIT_MODE=tensor est accepté.
+func tensorReady() serveSysInfo {
+	return serveSysInfo{
+		Help:  helpTensor,
+		Model: "/models/Qwen3.6-27B.gguf",
+		GGUF: &GGUFInfo{Arch: "qwen35", BlockCount: 64, KeyLen: 256, ValLen: 256, HeadCountKV: 4,
+			Hybrid: true, FullAttnInterval: 4},
+		ModelBytes: 16 << 30,
+		ArgEnv:     map[string]string{},
+		UserEnv:    map[string]string{},
+		SplitDevs:  []splitDev{{ID: "CUDA0", TotalMiB: 16311}, {ID: "CUDA1", TotalMiB: 12288}},
+	}
+}
+
+func TestSplitTensorPlan(t *testing.T) {
+	tensor := map[string]string{"SPLIT_MODE": "tensor", "CTX": "65536"}
+	with := func(kv ...string) map[string]string {
+		m := map[string]string{}
+		for k, v := range tensor {
+			m[k] = v
+		}
+		for i := 0; i+1 < len(kv); i += 2 {
+			m[kv[i]] = kv[i+1]
+		}
+		return m
+	}
+	cases := []struct {
+		name  string
+		cfg   map[string]string
+		extra []string
+		si    func(*serveSysInfo)
+		on    bool
+		why   string // fragment attendu de la raison du refus
+	}{
+		{name: "clé absente : rien, en silence", cfg: map[string]string{}},
+		{name: "SPLIT_MODE=layer : le défaut, rien", cfg: map[string]string{"SPLIT_MODE": "layer"}},
+		{name: "accepté", cfg: tensor, on: true},
+		{name: "illisible", cfg: with("SPLIT_MODE", "rows"), why: "illisible"},
+		{name: "aide qui ne cite que --tensor-split : refusé",
+			cfg: tensor, why: "-sm tensor", si: func(s *serveSysInfo) { s.Help = helpRecent + "-ts, --tensor-split N0,N1\n" }},
+		{name: "preset externe", cfg: with(extKeyFlag, "1"), why: "externe"},
+		{name: "-sm dans EXTRA_ARGS : l'utilisateur garde la main", cfg: tensor, extra: []string{"-sm", "layer"}, why: "-sm layer"},
+		{name: "LLAMA_ARG_SPLIT_MODE", cfg: tensor, why: "LLAMA_ARG_SPLIT_MODE",
+			si: func(s *serveSysInfo) { s.ArgEnv["LLAMA_ARG_SPLIT_MODE"] = "row" }},
+		{name: "-fa off : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"-fa", "off"}, why: "Flash Attention"},
+		{name: "-fa on : accepté", cfg: tensor, extra: []string{"-fa", "on"}, on: true},
+		{name: "--backend-sampling : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"--backend-sampling"}, why: "backend-sampling"},
+		{name: "LLAMA_ARG_BACKEND_SAMPLING : refusé", cfg: tensor, why: "backend-sampling",
+			si: func(s *serveSysInfo) { s.ArgEnv["LLAMA_ARG_BACKEND_SAMPLING"] = "1" }},
+		{name: "KV_TYPE=q8_0 : refusé, jamais réécrit", cfg: with("KV_TYPE", "q8_0"), why: "q8_0"},
+		{name: "-ctk q8_0 dans EXTRA_ARGS (preset MoE) : refusé", cfg: tensor,
+			extra: []string{"--cache-type-k", "q8_0", "--cache-type-v", "q8_0"}, why: "q8_0"},
+		{name: "KV_TYPE_V=q4_0 : refusé", cfg: with("KV_TYPE_V", "q4_0"), why: "q4_0"},
+		{name: "KV bf16 : accepté", cfg: with("KV_TYPE", "bf16"), on: true},
+		{name: "--n-cpu-moe : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"--n-cpu-moe", "40"}, why: "n-cpu-moe"},
+		{name: "-ot : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"-ot", "exps=CPU"}, why: "surcharge"},
+		{name: "cache KV sur CPU : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"-nkvo"}, why: "KV sur CPU"},
+		{name: "NGL=40 : refusé", cfg: with("NGL", "40"), why: "NGL=40"},
+		{name: "NGL=999 : accepté", cfg: with("NGL", "999"), on: true},
+		{name: "-ngl 99 dans EXTRA_ARGS (≥ toutes les couches) : accepté", cfg: tensor, extra: []string{"-ngl", "99"}, on: true},
+		{name: "-ngl 30 dans EXTRA_ARGS : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"-ngl", "30"}, why: "-ngl 30"},
+		{name: "CTX=0 : refusé", cfg: with("CTX", "0"), why: "non chiffré"},
+		{name: "VRAM insuffisante : refusé, CTX jamais réduit", cfg: with("CTX", "262144"), why: "VRAM insuffisante"},
+		{name: "qwen4exp : refusé", cfg: tensor, why: "qwen4exp", si: func(s *serveSysInfo) { s.GGUF.Arch = "qwen4exp" }},
+		{name: "mamba (refusé par llama.cpp) : refusé proprement", cfg: tensor, why: "mamba",
+			si: func(s *serveSysInfo) { s.GGUF.Arch = "mamba" }},
+		{name: "GGUF illisible", cfg: tensor, why: "illisibles", si: func(s *serveSysInfo) { s.GGUF = nil }},
+		{name: "SPEC=mtp : refusé", cfg: with("SPEC", "mtp"), why: "spéculatif"},
+		{name: "SIDE_SLOT=on : refusé", cfg: with("SIDE_SLOT", "on"), why: "SIDE_SLOT"},
+		{name: "une seule carte", cfg: tensor, why: "une seule carte",
+			si: func(s *serveSysInfo) { s.SplitDevs = s.SplitDevs[:1] }},
+		{name: "cartes inconnues", cfg: tensor, why: "inconnues", si: func(s *serveSysInfo) { s.SplitDevs = nil }},
+		{name: "moteur Vulkan : refusé", cfg: tensor, why: "CUDA",
+			si: func(s *serveSysInfo) { s.SplitDevs = []splitDev{{"Vulkan0", 16311}, {"Vulkan1", 12288}} }},
+		{name: "--device d'une seule carte : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"--device", "CUDA0"}, why: "une seule carte"},
+		{name: "--device inconnu : refusé", cfg: tensor, extra: []string{"-dev", "CUDA0,CUDA7"}, why: "CUDA7"},
+	}
+	for _, c := range cases {
+		t.Run(c.name, func(t *testing.T) {
+			si := tensorReady()
+			if c.si != nil {
+				c.si(&si)
+			}
+			on, why, _, _ := splitPlan(c.cfg, c.extra, si)
+			if on != c.on {
+				t.Fatalf("on = %v, attendu %v (%q)", on, c.on, why)
+			}
+			if !strings.Contains(why, c.why) || (c.why == "" && why != "") {
+				t.Errorf("raison %q, attendu %q", why, c.why)
+			}
+		})
+	}
+}
+
+func TestSplitTensorArgs(t *testing.T) {
+	const bin = "/opt/llama/llama-server"
+	cfg := map[string]string{"SPLIT_MODE": "tensor", "CTX": "65536", "NGL": "999"}
+
+	// Clé absente : la ligne et l'environnement d'avant, à l'octet près, même
+	// sur un moteur et une machine où le mode tensor serait possible.
+	plain := map[string]string{"CTX": "65536", "NGL": "999"}
+	got, env, _ := buildServeArgs(plain, nil, bin, tensorReady())
+	si := tensorReady()
+	si.Help, si.SplitDevs = helpRecent, nil
+	want, wantEnv, _ := buildServeArgs(plain, nil, bin, si)
+	if !reflect.DeepEqual(got, want) || !reflect.DeepEqual(env, wantEnv) {
+		t.Fatalf("sans SPLIT_MODE : %q %v, attendu %q %v", got, env, want, wantEnv)
+	}
+
+	got, env, notes := buildServeArgs(cfg, nil, bin, tensorReady())
+	tail := []string{"-ngl", "all", "-sm", "tensor", "-ts", "57,43", "-fa", "on"}
+	if i := slices.Index(got, "-ngl"); i < 0 || !reflect.DeepEqual(got[i:i+len(tail)], tail) {
+		t.Fatalf("args = %q, attendu …%q…", got, tail)
+	}
+	if env["GGML_CUDA_ALLREDUCE"] != "internal" {
+		t.Errorf("GGML_CUDA_ALLREDUCE = %q, attendu internal (NCCL compresse en BF16)", env["GGML_CUDA_ALLREDUCE"])
+	}
+	if len(notes) == 0 || !strings.Contains(strings.Join(notes, "\n"), "NCCL") {
+		t.Errorf("la note doit parler de NCCL : %q", notes)
+	}
+
+	// Les choix de l'utilisateur gagnent et ne sont jamais doublés.
+	extra := []string{"-ts", "60,40", "-fa", "on", "-ngl", "all"}
+	got, _, _ = buildServeArgs(cfg, extra, bin, tensorReady())
+	for _, f := range []string{"-ts", "-fa", "-ngl", "-sm"} {
+		if n := countFlag(got, f); n != 1 {
+			t.Errorf("%s présent %d fois : %q", f, n, got)
+		}
+	}
+
+	// --device dans l'ordre inverse : la répartition suit.
+	got, _, _ = buildServeArgs(cfg, []string{"--device", "CUDA1,CUDA0"}, bin, tensorReady())
+	if argValue(got, "-ts") != "43,57" {
+		t.Errorf("-ts = %q, attendu 43,57", argValue(got, "-ts"))
+	}
+
+	// GGML_CUDA_ALLREDUCE déjà posé : gardé, et NCCL signalé comme avec perte.
+	si = tensorReady()
+	si.UserEnv["GGML_CUDA_ALLREDUCE"] = "nccl"
+	_, env, notes = buildServeArgs(cfg, nil, bin, si)
+	if _, set := env["GGML_CUDA_ALLREDUCE"]; set {
+		t.Errorf("choix de l'utilisateur écrasé : %v", env)
+	}
+	if !strings.Contains(strings.Join(notes, "\n"), "BF16") {
+		t.Errorf("NCCL doit être signalé : %q", notes)
+	}
+
+	// Les réglages qui lisent le placement voient le mode tensor : pas de
+	// graphes Q/K/V en parallèle, pas de --fit-target, pas de file CUDA.
+	withOpts := map[string]string{"CUDA_GRAPH_OPT": "on", "FIT_TARGET": "1024"}
+	for k, v := range cfg {
+		withOpts[k] = v
+	}
+	got, env, _ = buildServeArgs(withOpts, nil, bin, tensorReady())
+	if env["GGML_CUDA_GRAPH_OPT"] != "" || slices.Contains(got, "--fit-target") {
+		t.Errorf("mode tensor : ni GGML_CUDA_GRAPH_OPT ni --fit-target, %q %v", got, env)
+	}
+
+	// Moteur sans -sm tensor : aucun compagnon (-ngl all, -ts, -fa), une note.
+	si = tensorReady()
+	si.Help = helpRecent
+	got, env, notes = buildServeArgs(cfg, nil, bin, si)
+	if slices.Contains(got, "-sm") || slices.Contains(got, "-ts") || slices.Contains(got, "-fa") ||
+		argValue(got, "-ngl") != "auto" || env["GGML_CUDA_ALLREDUCE"] != "" {
+		t.Errorf("refusé : ligne d'avant attendue, %q %v", got, env)
+	}
+	if !strings.Contains(strings.Join(notes, "\n"), "SPLIT_MODE=tensor refusé") {
+		t.Errorf("le refus doit se dire : %q", notes)
+	}
+}
+
+func countFlag(args []string, f string) int {
+	n := 0
+	for _, a := range args {
+		if a == f {
+			n++
+		}
+	}
+	return n
+}
+
+func TestSplitTensorSlotPersist(t *testing.T) {
+	si := tensorReady()
+	si.Help += "--slot-save-path PATH\n"
+	si.SlotDir = "/data/slots"
+	cfg := map[string]string{"SLOT_PERSIST": "on", "HOST": "127.0.0.1", "SPLIT_MODE": "tensor"}
+	if ok, why := slotPersistPlan(cfg, nil, si); ok || !strings.Contains(why, "SPLIT_MODE") {
+		t.Errorf("SLOT_PERSIST avec SPLIT_MODE : refusé attendu, got %v %q", ok, why)
+	}
+}
+
+func TestHelpSupportsSplitTensor(t *testing.T) {
+	if helpSupportsSplitTensor(helpRecent + "-ts, --tensor-split N0,N1  fraction\n--override-tensor\n") {
+		t.Error("« tensor » ailleurs dans l'aide ne suffit pas")
+	}
+	if !helpSupportsSplitTensor(helpTensor) {
+		t.Error("liste littérale de -sm : oui")
+	}
+}

internal/loki/sys_service.go

@@ -76,6 +76,12 @@ var configTemplate = []struct{ key, help string }{
 		"vide = 1024, minimum 1024 ; sans effet si NGL chiffré, --tensor-split, -ot ou --n-cpu-moe"},
 	{"OP_OFFLOAD_MIN_BATCH", "experts MoE sur CPU : taille de lot à partir de laquelle ils sont recopiés vers le GPU ; " +
 		"vide = défaut du moteur (32) ; plus haut = lots courts sur CPU, à mesurer"},
+	{"SPLIT_MODE", "tensor = parallélisme de tenseurs entre cartes CUDA (-sm tensor, expérimental) : décodage plus rapide, " +
+		"prefill plus lent, à mesurer par tour. Loki pose -ngl all, -ts au prorata de la VRAM, -fa on (sauf réglés à la main) " +
+		"et GGML_CUDA_ALLREDUCE=internal (NCCL compresse en BF16, avec perte). Refusé sans la liste {none,layer,row,tensor} " +
+		"dans l'aide du moteur, avec un cache KV autre que f16/bf16/f32, des poids ou le KV sur CPU, --backend-sampling, " +
+		"-fa off, -sm à la main, SPEC, SIDE_SLOT, CTX non chiffré, une seule carte ou une VRAM estimée insuffisante. " +
+		"Vide/off (défaut) = découpe par couches"},
 	{"CUDA_GRAPH_OPT", "on = GGML_CUDA_GRAPH_OPT=1, branches Q/K/V en parallèle au décodage (expérimental, " +
 		"sortie identique, gain de 0 à quelques %) ; off puis redémarrage s'il plante"},
 	{"KV_TYPE", "quantization du cache KV ; vide = f16, sorties de référence ; q8_0 les modifie légèrement, " +

internal/loki/web_api.go

@@ -120,6 +120,10 @@ func modelLoadError() string {
 			strings.Contains(low, "failed to initialize speculative decoding context"):
 			// Avant l'échec générique : c'est le brouillon qui manque, pas le modèle.
 			reason = "le décodage spéculatif n'a pas pu démarrer (tête MTP ou modèle brouillon) — SPEC=off dans le preset"
+		case strings.Contains(low, "split_mode_tensor requires flash_attn"),
+			strings.Contains(low, "split_mode_tensor not implemented"):
+			// Les autres lignes qui citent SPLIT_MODE_TENSOR ne sont que des avis.
+			reason = "le mode tensor (-sm tensor) n'a pas pu démarrer — SPLIT_MODE=off dans le preset"
 		case strings.Contains(l, "has offset") && strings.Contains(l, "expected"):
 			reason = "format de quantification non reconnu par ce moteur"
 		case strings.Contains(low, "unknown model architecture"),