GPU 는 한 VM 만 독점한다 — 컨슈머 NVIDIA 는 vGPU/SR-IOV 를 지원하지 않아
쪼개 쓸 방법이 없고, 지금 RTX 5050 은 .9(리눅스)에 물려 있다. 따라서 GPU
없는 상시 CI VM 에서는 CUDA·VRAM·4~5티어를 영영 확인할 수 없다.
코드로 우회할 수 없는 제약이므로, 대신 **나중에 GPU 머신이 생겼을 때 그대로
붙도록** 구조를 지금 잡아뒀다. 이 러너를 다른 프로젝트 GPU 테스트에도 쓸
계획이라면 이 구분이 그쪽에도 그대로 적용된다.
windows:host GPU 없는 서버 VM main push 마다 자동
테스트·Windows 경로·오디오→자막·포터블 exe
windows-gpu:host GPU 달린 머신 수동 실행만
CUDA 인식·VRAM 상한·4·5티어·GPU 번역
- windows_smoke.py --gpu
GPU 있는 머신에서만 의미 있는 항목만 모았다. CUDA 가용성, 앱의 GPU 인식,
VRAM 상한이 실제로 걸리는지, torch 필요 티어(4·5)가 열리는지, GPU 로 실제
번역까지. 다른 모드와 달리 **GPU 부재를 치명적 실패로 처리**한다 —
GPU 를 확인하겠다고 부른 작업이 조용히 통과하면 안 되기 때문이다.
- .gitea/workflows/windows-gpu.yml
수동 실행 전용. 러너가 없으면 큐에 쌓이기만 하고 아무 일도 없다.
포터블 CI 와 달리 torch CUDA 빌드를 설치하고, 설치 직후 CPU 빌드가
깔리지 않았는지 확인한다. nvidia-smi 가 없으면 그 자리에서 멈춘다.
- 문서에 두 러너 구조와 GPU 머신 확보 3가지 방안(서버에 GPU 추가 /
.9 에서 옮기기 / 필요할 때만 실물 PC) + 슬롯 확인 명령 추가.
검증: pytest 189개 통과, ruff clean, 두 워크플로 파싱·라벨·트리거 확인,
--gpu 를 torch 없는 환경에서 실행해 의도대로 실패(종료코드 1)하는지 확인
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
