Rendre la carte autonome, télécharger la pyramide en fond, refermer les trous de zoom et borner les workers GPU par la VRAM

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

lidar_pipeline/gpu.py

@@ -294,6 +294,76 @@ def set_active_gpu(gpu_id):
     _init_gpu()
 
 
+def force_cpu():
+    """Interdit le GPU à ce processus (worker en excédent de VRAM).
+
+    Aucun candidat ne survit au filtre et CUDA_VISIBLE_DEVICES vide empêche
+    CuPy de créer un contexte (~300 Mo de VRAM par processus sinon).
+    """
+    global _restricted_gpu_ids
+    _restricted_gpu_ids = []
+    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ''
+    _init_gpu()
+
+
+# Pic de VRAM d'un worker (Mo) : contexte CUDA (~300) + calage conjoint des
+# lignes sur CuPy (~70-100 o par point sol en float64, ~15 M points par dalle
+# 0,2 m + bande de 100 m) + transformée de distance de _fill_nans (indices
+# int32 ×2 sur ~7000² px ≈ 400 Mo) ; le pool CuPy garde ses blocs entre deux
+# étapes. Estimation depuis le code, à ajuster par LIDAR_GPU_WORKER_MIB.
+GPU_WORKER_MIB = int(os.environ.get("LIDAR_GPU_WORKER_MIB", "2048") or 2048)
+# VRAM laissée libre sur chaque GPU (affichage, autres processus).
+GPU_RESERVE_MIB = int(os.environ.get("LIDAR_GPU_RESERVE_MIB", "512") or 512)
+
+
+def gpu_free_mib():
+    """VRAM libre par GPU (indice hôte → Mo) via nvidia-smi, sans contexte CUDA.
+
+    Dictionnaire vide si la mesure échoue : l'appelant ne borne alors rien.
+    """
+    try:
+        import subprocess
+        result = subprocess.run(
+            ['nvidia-smi', '--query-gpu=index,memory.free',
+             '--format=csv,noheader,nounits'],
+            capture_output=True, text=True, timeout=15,
+        )
+        if result.returncode != 0:
+            return {}
+        free = {}
+        for line in result.stdout.strip().splitlines():
+            parts = [p.strip() for p in line.split(',')]
+            if len(parts) >= 2:
+                free[int(parts[0])] = int(parts[1])
+        return free
+    except Exception:
+        return {}
+
+
+def gpu_worker_slots(gpu_ids, n_workers, free_mib=None):
+    """Place de chaque worker du pool : indice GPU, -1 (CPU forcé) ou None.
+
+    Chaque GPU reçoit au plus (VRAM libre − réserve) / GPU_WORKER_MIB
+    workers (au moins un), entrelacés entre GPU ; l'excédent tourne en CPU
+    au lieu de saturer la VRAM (OOM). Sans GPU : None partout (choix laissé
+    au worker). VRAM inconnue : round-robin sans borne (comportement
+    historique).
+    """
+    if not gpu_ids:
+        return [None] * n_workers
+    if free_mib is None:
+        free_mib = gpu_free_mib()
+    if not all(g in free_mib for g in gpu_ids):
+        return [gpu_ids[i % len(gpu_ids)] for i in range(n_workers)]
+    capacity = {g: max(1, (free_mib[g] - GPU_RESERVE_MIB) // GPU_WORKER_MIB)
+                for g in gpu_ids}
+    slots = []
+    for rank in range(max(capacity.values())):
+        slots += [g for g in gpu_ids if capacity[g] > rank]
+    slots = slots[:n_workers]
+    return slots + [-1] * (n_workers - len(slots))
+
+
 def _gpu_available():
     """Check if GPU is usable right now."""
     try: