Image : CUDA 12.8 pour Blackwell, architectures bornées, cache des couches

Le build ne mourait plus, mais tournait encore après trente-sept minutes. Et
il aurait produit un binaire inutilisable sur la moitié du matériel visé.

Les GPU de la machine cible sont une RTX 5060 Ti (Blackwell, sm_120) et une
RTX 3060 (Ampere, sm_86). L'étape de compilation était épinglée sur
nvidia/cuda:12.4.1 : ce nvcc-là ne CONNAÎT pas Blackwell. Il refuse
l'architecture, et le binaire ne tournerait au mieux que par recompilation PTX
au chargement. 12.8.1 sur Ubuntu 24.04 est désormais utilisé — exactement ce
avec quoi llama.cpp bâtit l'image amont qui fournit libcudart.

Pour la durée, deux causes distinctes :

- Sans borne, ggml compile pour TOUTES les architectures qu'il connaît, de
  Maxwell à Blackwell. CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ramène le travail à quatre
  (Turing → Blackwell), et l'ARG CUDA_ARCHS permet d'élargir sans toucher au
  fichier pour un GPU plus ancien.
- Surtout : ce binaire ne dépend d'AUCUN fichier du dépôt, et il était pourtant
  recompilé à chaque push. Le cache de couches GitHub Actions le réutilise tant
  que ses lignes du Dockerfile ne bougent pas ; seuls le code Go et
  l'assemblage de l'image se refont.

Un test vérifie le plancher CUDA et la présence de la borne d'architectures :
ces deux fautes ne se voient pas à la lecture et coûtent quarante minutes à
découvrir.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01W3ewMAsXhkw9RY11kb9Dc9

.github/workflows/docker-publish.yml

@@ -54,6 +54,13 @@ jobs:
           push: true
           build-args: |
             LOKI_VERSION=${{ github.sha }}
+          # Sans cache, chaque push recompilait whisper.cpp avec CUDA — une
+          # quarantaine de minutes — alors que ce binaire ne dépend d'AUCUN
+          # fichier du dépôt. Les étapes whisperbuild-* sont désormais réutilisées
+          # tant que leurs lignes du Dockerfile ne bougent pas ; seul le code Go
+          # et l'assemblage de l'image se refont.
+          cache-from: type=gha
+          cache-to: type=gha,mode=max
           tags: ${{ steps.meta.outputs.tags }}
           labels: ${{ steps.meta.outputs.labels }}
           cache-from: type=gha

Dockerfile

@@ -66,9 +66,14 @@ RUN git clone --depth 1 https://github.com/ggml-org/whisper.cpp /w \
     && cmake -S /w -B /w/build ${WHISPER_CMAKE_FLAGS} \
     && cmake --build /w/build -j"$(nproc)" --target whisper-server
 
-# Version CUDA. La MAJEURE de CUDA doit correspondre à celle de l'image
-# runtime : le binaire est lié dynamiquement à libcudart, fournie par
-# LLAMACPP_IMAGE et non par cette étape.
+# Version CUDA : la MÊME que celle de l'image amont (llama.cpp bâtit avec
+# CUDA 12.8.1 sur Ubuntu 24.04). Le binaire est lié dynamiquement à libcudart,
+# fournie par LLAMACPP_IMAGE et non par cette étape.
+#
+# ⚠️ 12.8 est un PLANCHER, pas un détail de version. Les GPU Blackwell
+# (RTX 50xx, sm_120) n'existent pas pour un nvcc 12.4 : il refuse l'archi, et
+# à défaut le binaire ne tourne que par recompilation PTX au chargement, quand
+# elle est possible.
 #
 # ⚠️ -j"$(nproc)" et JAMAIS -j nu. Avec Make, « -j » sans nombre autorise un
 # parallélisme ILLIMITÉ. ggml-cuda compte ~200 fichiers d'instanciation de
@@ -76,13 +81,21 @@ RUN git clone --depth 1 https://github.com/ggml-org/whisper.cpp /w \
 # tué par l'OOM après avoir lancé 92 % des compilations en treize secondes,
 # sans écrire la moindre ligne d'erreur. L'étape CPU y survivait — peu de
 # fichiers, compilation légère — ce qui rendait le piège invisible jusqu'ici.
-FROM nvidia/cuda:12.4.1-devel-ubuntu22.04 AS whisperbuild-cuda
+#
+# CUDA_ARCHS borne le travail : ggml compile sinon pour TOUTES les
+# architectures qu'il connaît, de Maxwell à Blackwell, et chacune multiplie le
+# temps de compilation. La liste par défaut couvre Turing à Blackwell
+# (RTX 20xx → 50xx) ; l'élargir pour un GPU plus ancien se fait sans toucher
+# au fichier : --build-arg CUDA_ARCHS="61;75;86".
+FROM nvidia/cuda:12.8.1-devel-ubuntu24.04 AS whisperbuild-cuda
 ARG WHISPER_CMAKE_FLAGS
+ARG CUDA_ARCHS="75;86;89;120"
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
         build-essential cmake git ca-certificates \
     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 RUN git clone --depth 1 https://github.com/ggml-org/whisper.cpp /w \
     && cmake -S /w -B /w/build ${WHISPER_CMAKE_FLAGS} -DGGML_CUDA=ON \
+         -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="${CUDA_ARCHS}" \
     && cmake --build /w/build -j"$(nproc)" --target whisper-server \
     && strip /w/build/bin/whisper-server
 

internal/loki/web_transcribe_test.go

@@ -3,6 +3,7 @@ package loki
 import (
 	"os"
 	"regexp"
+	"strconv"
 	"strings"
 	"testing"
 )
@@ -122,6 +123,38 @@ func TestDockerfileDeuxBinairesWhisper(t *testing.T) {
 	}
 }
 
+// L'étape CUDA doit être bâtie avec un nvcc qui CONNAÎT les GPU visés. CUDA
+// 12.4 ignore Blackwell (RTX 50xx, sm_120) : il refuse l'architecture, et le
+// binaire ne tournerait au mieux que par recompilation PTX au chargement.
+// 12.8 est le plancher, et c'est aussi la version avec laquelle llama.cpp bâtit
+// l'image amont qui fournit libcudart.
+func TestDockerfileCudaAssezRecent(t *testing.T) {
+	const majeurMin, mineurMin = 12, 8
+	trouve := false
+	for nom, txt := range etapesWhisperbuild(t) {
+		m := regexp.MustCompile(`nvidia/cuda:(\d+)\.(\d+)`).FindStringSubmatch(txt)
+		if m == nil {
+			continue
+		}
+		trouve = true
+		maj, _ := strconv.Atoi(m[1])
+		min, _ := strconv.Atoi(m[2])
+		if maj < majeurMin || (maj == majeurMin && min < mineurMin) {
+			t.Errorf("étape %s : CUDA %s.%s — trop ancien pour Blackwell (sm_120), il faut au moins %d.%d",
+				nom, m[1], m[2], majeurMin, mineurMin)
+		}
+		// Sans borne d'architectures, ggml compile de Maxwell à Blackwell :
+		// chaque architecture multiplie le temps de compilation, et le build
+		// dépassait quarante minutes.
+		if !strings.Contains(txt, "CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES") {
+			t.Errorf("étape %s : aucune borne CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES — la compilation vise toutes les architectures connues", nom)
+		}
+	}
+	if !trouve {
+		t.Error("aucune étape whisperbuild ne part d'une image nvidia/cuda")
+	}
+}
+
 func clefs(m map[string]string) []string {
 	out := make([]string, 0, len(m))
 	for k := range m {