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Merge pull request #21 from R0m1k3/fix/cuda-blackwell-et-cache
Image : CUDA 12.8 pour Blackwell, architectures bornées, cache des couches
This commit is contained in:
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No files matched your search
@@ -54,6 +54,13 @@ jobs:
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push: true
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push: true
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build-args: |
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build-args: |
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LOKI_VERSION=${{ github.sha }}
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LOKI_VERSION=${{ github.sha }}
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# Sans cache, chaque push recompilait whisper.cpp avec CUDA — une
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# quarantaine de minutes — alors que ce binaire ne dépend d'AUCUN
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# fichier du dépôt. Les étapes whisperbuild-* sont désormais réutilisées
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# tant que leurs lignes du Dockerfile ne bougent pas ; seul le code Go
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# et l'assemblage de l'image se refont.
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cache-from: type=gha
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cache-to: type=gha,mode=max
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tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
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tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
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labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
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labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
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cache-from: type=gha
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cache-from: type=gha
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+17
-4
@@ -66,9 +66,14 @@ RUN git clone --depth 1 https://github.com/ggml-org/whisper.cpp /w \
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&& cmake -S /w -B /w/build ${WHISPER_CMAKE_FLAGS} \
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&& cmake -S /w -B /w/build ${WHISPER_CMAKE_FLAGS} \
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&& cmake --build /w/build -j"$(nproc)" --target whisper-server
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&& cmake --build /w/build -j"$(nproc)" --target whisper-server
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# Version CUDA. La MAJEURE de CUDA doit correspondre à celle de l'image
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# Version CUDA : la MÊME que celle de l'image amont (llama.cpp bâtit avec
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# runtime : le binaire est lié dynamiquement à libcudart, fournie par
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# CUDA 12.8.1 sur Ubuntu 24.04). Le binaire est lié dynamiquement à libcudart,
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# LLAMACPP_IMAGE et non par cette étape.
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# fournie par LLAMACPP_IMAGE et non par cette étape.
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#
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# ⚠️ 12.8 est un PLANCHER, pas un détail de version. Les GPU Blackwell
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# (RTX 50xx, sm_120) n'existent pas pour un nvcc 12.4 : il refuse l'archi, et
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# à défaut le binaire ne tourne que par recompilation PTX au chargement, quand
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# elle est possible.
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#
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#
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# ⚠️ -j"$(nproc)" et JAMAIS -j nu. Avec Make, « -j » sans nombre autorise un
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# ⚠️ -j"$(nproc)" et JAMAIS -j nu. Avec Make, « -j » sans nombre autorise un
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# parallélisme ILLIMITÉ. ggml-cuda compte ~200 fichiers d'instanciation de
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# parallélisme ILLIMITÉ. ggml-cuda compte ~200 fichiers d'instanciation de
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@@ -76,13 +81,21 @@ RUN git clone --depth 1 https://github.com/ggml-org/whisper.cpp /w \
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# tué par l'OOM après avoir lancé 92 % des compilations en treize secondes,
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# tué par l'OOM après avoir lancé 92 % des compilations en treize secondes,
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# sans écrire la moindre ligne d'erreur. L'étape CPU y survivait — peu de
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# sans écrire la moindre ligne d'erreur. L'étape CPU y survivait — peu de
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# fichiers, compilation légère — ce qui rendait le piège invisible jusqu'ici.
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# fichiers, compilation légère — ce qui rendait le piège invisible jusqu'ici.
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FROM nvidia/cuda:12.4.1-devel-ubuntu22.04 AS whisperbuild-cuda
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#
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# CUDA_ARCHS borne le travail : ggml compile sinon pour TOUTES les
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# architectures qu'il connaît, de Maxwell à Blackwell, et chacune multiplie le
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# temps de compilation. La liste par défaut couvre Turing à Blackwell
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# (RTX 20xx → 50xx) ; l'élargir pour un GPU plus ancien se fait sans toucher
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# au fichier : --build-arg CUDA_ARCHS="61;75;86".
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FROM nvidia/cuda:12.8.1-devel-ubuntu24.04 AS whisperbuild-cuda
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ARG WHISPER_CMAKE_FLAGS
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ARG WHISPER_CMAKE_FLAGS
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ARG CUDA_ARCHS="75;86;89;120"
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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build-essential cmake git ca-certificates \
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build-essential cmake git ca-certificates \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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RUN git clone --depth 1 https://github.com/ggml-org/whisper.cpp /w \
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RUN git clone --depth 1 https://github.com/ggml-org/whisper.cpp /w \
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&& cmake -S /w -B /w/build ${WHISPER_CMAKE_FLAGS} -DGGML_CUDA=ON \
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&& cmake -S /w -B /w/build ${WHISPER_CMAKE_FLAGS} -DGGML_CUDA=ON \
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-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="${CUDA_ARCHS}" \
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&& cmake --build /w/build -j"$(nproc)" --target whisper-server \
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&& cmake --build /w/build -j"$(nproc)" --target whisper-server \
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&& strip /w/build/bin/whisper-server
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&& strip /w/build/bin/whisper-server
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@@ -3,6 +3,7 @@ package loki
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import (
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import (
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"os"
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"os"
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"regexp"
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"regexp"
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"strconv"
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"strings"
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"strings"
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"testing"
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"testing"
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)
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)
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@@ -122,6 +123,38 @@ func TestDockerfileDeuxBinairesWhisper(t *testing.T) {
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}
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}
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}
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}
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// L'étape CUDA doit être bâtie avec un nvcc qui CONNAÎT les GPU visés. CUDA
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// 12.4 ignore Blackwell (RTX 50xx, sm_120) : il refuse l'architecture, et le
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// binaire ne tournerait au mieux que par recompilation PTX au chargement.
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// 12.8 est le plancher, et c'est aussi la version avec laquelle llama.cpp bâtit
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// l'image amont qui fournit libcudart.
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func TestDockerfileCudaAssezRecent(t *testing.T) {
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const majeurMin, mineurMin = 12, 8
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trouve := false
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for nom, txt := range etapesWhisperbuild(t) {
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m := regexp.MustCompile(`nvidia/cuda:(\d+)\.(\d+)`).FindStringSubmatch(txt)
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if m == nil {
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continue
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}
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trouve = true
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maj, _ := strconv.Atoi(m[1])
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min, _ := strconv.Atoi(m[2])
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if maj < majeurMin || (maj == majeurMin && min < mineurMin) {
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t.Errorf("étape %s : CUDA %s.%s — trop ancien pour Blackwell (sm_120), il faut au moins %d.%d",
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nom, m[1], m[2], majeurMin, mineurMin)
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}
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// Sans borne d'architectures, ggml compile de Maxwell à Blackwell :
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// chaque architecture multiplie le temps de compilation, et le build
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// dépassait quarante minutes.
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if !strings.Contains(txt, "CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES") {
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t.Errorf("étape %s : aucune borne CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES — la compilation vise toutes les architectures connues", nom)
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}
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}
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if !trouve {
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t.Error("aucune étape whisperbuild ne part d'une image nvidia/cuda")
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}
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}
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func clefs(m map[string]string) []string {
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func clefs(m map[string]string) []string {
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out := make([]string, 0, len(m))
|
out := make([]string, 0, len(m))
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||||||
for k := range m {
|
for k := range m {
|
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