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Loki/internal/loki/backend_gpu.go
T
MichaelandClaude Opus 5.5 9bffff78c2 Optimiseur : loki tune et bouton « Optimiser », essais sans perte sur un moteur privé
Chercher à la main le bon micro-lot, les threads ou la marge --fit d'un preset
demandait de dupliquer, basculer et comparer des bench complets un par un.
L'optimiseur le fait sur un moteur d'essai, sans jamais toucher à config.env ni
à ce que calcule le modèle, et n'écrit rien sans un clic.

- Isolation : moteur principal arrêté puis relancé ; chaque essai est une copie
  de la configuration (LOKI_HOME/tune/run), lancée par « loki serve » sur
  127.0.0.1 et un port libre, groupe de processus tué en sortie
- Verrou exclusif inter-processus (LOKI_HOME/tune.lock, PID + démarrage +
  binaire) vérifié par serviceAction start/restart et par le chat, les tâches,
  bash_bg, /v1, le bench, la bascule et l'enregistrement de preset, GPU, clé
  d'API, moteur ; essai orphelin arrêté avant tout démarrage du moteur
- Essais : lots, threads, délestage, marges --fit, files CUDA ; placement --fit
  et SPEC/CUDA_GRAPH_OPT/--backend-sampling seulement sur demande
- EXTRA_ARGS jeton par jeton, liste blanche seulement ; ligne de commande de
  chaque essai composée à blanc et comparée à la référence (« dénature »),
  contexte, slots et cache KV recontrôlés une fois chargé
- Mesure : bench complet du lot 1 à profondeur fixe ; score = durée d'un tour
  type (médianes de la télémétrie) ; gain > max(3 %, écart entre passages)
- Application sur clic : copie du preset, ou preset actuel sauvegardé, réécrit
  clé par clé, vérifié par une sonde et rétabli en cas d'échec

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-04 11:56:11 +02:00

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package loki
import (
"bufio"
"context"
"errors"
"fmt"
"os"
"os/exec"
"strconv"
"strings"
"time"
)
// backend_gpu.go — sélection du/des GPU utilisés par llama-server.
//
// loki gpu liste les GPU et montre la sélection courante
// loki gpu 1 n'utilise que le GPU d'index 1
// loki gpu 0 1 utilise les GPU 0 et 1
// loki gpu all réinitialise (tous les GPU visibles)
//
// La sélection est stockée dans config.env sous CUDA_VISIBLE_DEVICES ; backend_serve.go
// l'exporte (avec CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID pour que les index correspondent
// à ceux affichés par nvidia-smi).
type gpuInfo struct {
Index int
Name string
MemTotal string // en MiB
MemUsed string
Cap string // compute capability
// Liaison PCIe et horloge mémoire, pour guider le placement entre cartes
// inégales (voir annotateDevices). Zéro = inconnu : pilote trop ancien,
// « [N/A] », ou requête retombée sur les seuls champs historiques.
BusID string
LinkGen int // génération PCIe ACTUELLE — elle descend au repos (économie d'énergie)
LinkGenMax int // génération maximale négociable carte + carte mère
LinkWidth int // largeur actuelle (×N), elle aussi réduite au repos sur certaines cartes
LinkWidthMax int
MemClockMax int // horloge mémoire maximale, MHz
}
// gpuBaseFields : la requête historique de detectGPUs, que tout pilote connaît.
// gpuLinkFields : les champs de liaison, ajoutés en fin de ligne. nvidia-smi
// refuse TOUTE la requête au moindre champ inconnu (« is not a valid field to
// query ») : la largeur du bus mémoire, qui n'existe pas, n'y figure donc pas,
// et un refus fait retomber sur la requête historique — jamais de GPU perdu
// pour une information de confort.
const (
gpuBaseFields = "index,name,memory.total,memory.used,compute_cap"
gpuLinkFields = "pci.bus_id,pcie.link.gen.current,pcie.link.gen.max,pcie.link.width.current,pcie.link.width.max,clocks.max.memory"
)
// nvidiaSmiGPUQuery lance « nvidia-smi --query-gpu=<fields> ». Variable pour
// que les tests substituent un faux nvidia-smi. Borné dans le temps comme la
// lecture des jauges (nvidiaSmiTimeout) : un pilote coincé ne doit pas figer
// « loki gpu » ni l'éditeur de preset.
var nvidiaSmiGPUQuery = func(fields string) ([]byte, error) {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), nvidiaSmiTimeout)
defer cancel()
cmd := hideCmd(exec.CommandContext(ctx, "nvidia-smi", "--query-gpu="+fields, "--format=csv,noheader,nounits"))
cmd.WaitDelay = time.Second
return cmd.Output()
}
func cmdGPU(args []string) error {
if len(args) == 0 || args[0] == "list" || args[0] == "ls" {
return gpuList()
}
switch args[0] {
case "all", "reset", "none", "auto":
return gpuSet("")
}
// Sinon : une liste d'index (« 1 », « 0 1 », « 0,1 »).
gpus, err := detectGPUs()
if err != nil {
return err
}
raw := strings.Join(args, ",")
var idx []string
for _, tok := range strings.Split(raw, ",") {
tok = strings.TrimSpace(tok)
if tok == "" {
continue
}
n, err := strconv.Atoi(tok)
if err != nil {
return fmt.Errorf("index GPU invalide: %q (attendu un nombre)", tok)
}
if n < 0 || n >= len(gpus) {
return fmt.Errorf("index GPU %d hors limites (0..%d) — voir « loki gpu »", n, len(gpus)-1)
}
idx = append(idx, strconv.Itoa(n))
}
if len(idx) == 0 {
return fmt.Errorf("aucun index fourni")
}
return gpuSet(strings.Join(idx, ","))
}
// gpuList affiche les GPU détectés et marque ceux actuellement sélectionnés.
func gpuList() error {
gpus, err := detectGPUs()
if err != nil {
return err
}
sel := ReadConfig()["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
selected := map[int]bool{}
if sel != "" {
for _, t := range strings.Split(sel, ",") {
if n, err := strconv.Atoi(strings.TrimSpace(t)); err == nil {
selected[n] = true
}
}
}
fmt.Println()
for _, g := range gpus {
mark := " "
line := fmt.Sprintf("[%d] %s — %s/%s MiB (cc %s)", g.Index, g.Name, g.MemUsed, g.MemTotal, g.Cap)
if l := g.linkSummary(); l != "" {
line += " " + l
}
active := sel == "" || selected[g.Index]
if sel != "" && selected[g.Index] {
mark = green("● ")
line = green(line)
} else if sel == "" {
mark = dim("○ ")
} else {
mark = dim("○ ")
line = dim(line)
}
_ = active
fmt.Printf(" %s%s\n", mark, line)
}
fmt.Println()
if sel == "" {
fmt.Printf(" Sélection : %s (tous les GPU)\n", bold("auto"))
} else {
fmt.Printf(" Sélection : %s (CUDA_VISIBLE_DEVICES=%s)\n", bold(sel), sel)
}
fmt.Printf(" %s loki gpu <index…> pour choisir, loki gpu all pour réinitialiser\n", dim("→"))
return nil
}
// gpuSet writes (or clears) CUDA_VISIBLE_DEVICES in config.env then offers a
// restart so the change takes effect.
func gpuSet(value string) error {
// La sélection GPU relance le moteur : pas pendant une optimisation.
if err := tuneGuard(); err != nil {
return err
}
if err := SetConfigKey("CUDA_VISIBLE_DEVICES", value); err != nil {
return err
}
if value == "" {
fmt.Printf("%s sélection GPU réinitialisée — tous les GPU seront visibles\n", green("[ok]"))
} else {
fmt.Printf("%s GPU sélectionné(s) : %s\n", green("[ok]"), bold(value))
}
fmt.Print(dim("[info] redémarrer le service pour appliquer ? [Y/n] "))
sc := bufio.NewScanner(os.Stdin)
if sc.Scan() && strings.HasPrefix(strings.ToLower(strings.TrimSpace(sc.Text())), "n") {
fmt.Println(dim("[info] pense à lancer 'loki restart'"))
return nil
}
return serviceAction("restart")
}
// detectGPUs queries nvidia-smi for the list of NVIDIA GPUs.
func detectGPUs() ([]gpuInfo, error) {
if !hasTool("nvidia-smi") {
return nil, fmt.Errorf("nvidia-smi introuvable — sélection GPU disponible uniquement sur NVIDIA")
}
return queryGPUs(nvidiaSmiGPUQuery)
}
// queryGPUs : le cœur de detectGPUs, la requête passée en paramètre pour être
// testée sans nvidia-smi. UNE invocation d'ordinaire : champs historiques et
// liaison ensemble. La seconde n'a lieu que si nvidia-smi refuse un champ de
// liaison (pilote ancien) — pas sur un délai dépassé, qu'une relance ne ferait
// que doubler.
func queryGPUs(query func(fields string) ([]byte, error)) ([]gpuInfo, error) {
out, err := query(gpuBaseFields + "," + gpuLinkFields)
if err != nil && smiFieldRefused(out, err) {
out, err = query(gpuBaseFields)
}
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("nvidia-smi a échoué: %w", err)
}
gpus := parseGPUQuery(string(out))
if len(gpus) == 0 {
return nil, fmt.Errorf("aucun GPU NVIDIA détecté")
}
return gpus, nil
}
// smiFieldRefused : nvidia-smi a-t-il rejeté un champ de la requête ? Il
// l'écrit sur sa sortie standard et sort en code 2 (argument invalide).
func smiFieldRefused(out []byte, err error) bool {
if strings.Contains(string(out), "valid field") {
return true
}
var ee *exec.ExitError
return errors.As(err, &ee) && ee.ExitCode() == 2
}
// parseGPUQuery lit la sortie CSV de detectGPUs, avec ou sans les champs de
// liaison. Fonction pure. Une ligne de moins de cinq colonnes est ignorée,
// comme avant ; une valeur de liaison illisible (« [N/A] », « [Not
// Supported] ») vaut zéro, sans faire tomber la carte.
func parseGPUQuery(out string) []gpuInfo {
var gpus []gpuInfo
for _, line := range strings.Split(strings.TrimSpace(out), "\n") {
parts := strings.Split(line, ",")
if len(parts) < 5 {
continue
}
for i := range parts {
parts[i] = strings.TrimSpace(parts[i])
}
idx, _ := strconv.Atoi(parts[0])
g := gpuInfo{Index: idx, Name: parts[1], MemTotal: parts[2], MemUsed: parts[3], Cap: parts[4]}
if len(parts) >= 11 {
if b := parts[5]; b != "" && b != "N/A" && !strings.HasPrefix(b, "[") {
g.BusID = b
}
g.LinkGen, g.LinkGenMax = smiNum(parts[6]), smiNum(parts[7])
g.LinkWidth, g.LinkWidthMax = smiNum(parts[8]), smiNum(parts[9])
g.MemClockMax = smiNum(parts[10])
}
gpus = append(gpus, g)
}
return gpus
}
// smiNum lit un entier de nvidia-smi ; « [N/A] », vide ou autre chose = 0.
func smiNum(s string) int {
n, err := strconv.Atoi(strings.TrimSpace(s))
if err != nil || n < 0 {
return 0
}
return n
}
// linkSummary : la liaison PCIe en clair, « PCIe 4 ×16 », maximum d'abord —
// l'actuel descend au repos et ne dit rien de la carte sous charge. Vide =
// inconnue.
func (g gpuInfo) linkSummary() string {
if g.LinkGenMax == 0 && g.LinkWidthMax == 0 {
return ""
}
s := "PCIe"
if g.LinkGenMax > 0 {
s += " " + strconv.Itoa(g.LinkGenMax)
}
if g.LinkWidthMax > 0 {
s += " ×" + strconv.Itoa(g.LinkWidthMax)
}
if (g.LinkGen > 0 && g.LinkGen < g.LinkGenMax) || (g.LinkWidth > 0 && g.LinkWidth < g.LinkWidthMax) {
known := func(n int) string {
if n <= 0 {
return "?"
}
return strconv.Itoa(n)
}
s += " (actuellement " + known(g.LinkGen) + " ×" + known(g.LinkWidth) + ", réduit au repos)"
}
return s
}