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
This commit is contained in:
MichaelandClaude Opus 5 committed 2026-08-21 22:25:53 +02:00
1 parent 748328db25
commit d8ed86bbba
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View File
@@ -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 {