fix(cuda): учтён отказ по неподдерживаемому типу вычислений

README.md

@@ -170,8 +170,9 @@ device = "cuda"
 ```
 
 Установка extra сама по себе не меняет `auto`: он всегда использует ONNX CPU.
-Явная CUDA при ошибке завершает обработку с исходной причиной и подсказкой,
-без молчаливого перехода на CPU. В батче ошибка учитывается для каждого файла.
+Явная CUDA при ошибке завершает обработку с исходной причиной; для распознанных
+причин выводится подсказка. Молчаливого перехода на CPU нет. В батче ошибка
+учитывается для каждого файла.
 
 На Windows нужен также [Visual C++ Runtime x64](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe).
 Состав DLL проверен для закреплённых версий CTranslate2 и cuBLAS;

docs/adr/001-cuda-bootstrap.md

@@ -59,7 +59,9 @@ preload всё равно выполняется до создания CUDA-мо
 Явный `device` из CLI или TOML передаёт `strict_device=True` при загрузке и
 транскрипции. CUDA не заменяется молча на CPU. Подсказки различают отсутствие
 библиотек, проблемы драйвера, несовместимость GPU/runtime и нехватку памяти;
-исходное сообщение сохраняется. Неизвестная ошибка не получает произвольный
+отказ по неподдерживаемому типу вычислений учитывает устройство, чтобы
+одинаковая ошибка CTranslate2 на CPU не получала CUDA-подсказку. Исходное
+сообщение сохраняется. Неизвестная ошибка не получает произвольный
 совет установить Toolkit. Это одинаково для одного файла и батча.
 
 Прежний механизм fallback оркестратора при `strict_device=False` сохранён
@@ -82,8 +84,11 @@ preload всё равно выполняется до создания CUDA-мо
 - `nvidia_cublas_cu12-12.9.1.4-py3-none-win_amd64.whl`, SHA-256
   `1e5fee10662e6e52bd71dec533fbbd4971bb70a5f24f3bc3793e5c2e9dc640bf`.
   DLL находятся в `nvidia/cublas/bin`. cuBLAS импортирует cuBLAS Lt и
-  KERNEL32; cuBLAS Lt импортирует KERNEL32. `nvblas64_12.dll` не требуется
-  проверенному пути CTranslate2.
+  KERNEL32; cuBLAS Lt импортирует KERNEL32. В строках cuBLAS Lt также найдена
+  динамическая ссылка на `nvrtc64_120_0.dll`, которой нет в PE imports.
+  Обязательность NVRTC для Whisper этим статическим анализом не установлена;
+  первый реальный Windows-прогон должен проверить и этот путь загрузки.
+  `nvblas64_12.dll` не требуется проверенному пути CTranslate2.
 
 Основания: [CTranslate2 4.8.1 на PyPI](https://pypi.org/project/ctranslate2/4.8.1/#files),
 [cuBLAS 12.9.1.4 на PyPI](https://pypi.org/project/nvidia-cublas-cu12/12.9.1.4/#files),
@@ -97,7 +102,7 @@ Windows API не заменяют такую проверку.
 
 ## Проверка поставки и поведения
 
-На Linux выполнены `uv run pytest`: 500 passed, 2 skipped. Пропуски —
+На Linux выполнены `uv run pytest`: 524 passed, 2 skipped. Пропуски —
 Windows-only кодировка OEM и интеграционный bootstrap без optional-пакета.
 До удаления cuBLAS интеграционный тест Linux bootstrap проходил.
 Обычный `uv sync --locked` удаляет прежнюю обязательную cuBLAS;

src/local_transcriber/cli.py

@@ -65,9 +65,9 @@ app = typer.Typer()
 console = Console(stderr=True)
 
 
-def _print_cuda_hint(exc: BaseException) -> None:
+def _print_cuda_hint(exc: BaseException, device: str | None = None) -> None:
     """Показывает подсказку, не заменяя исходную ошибку."""
-    hint = cuda_error_hint(exc)
+    hint = cuda_error_hint(exc, device=device)
     if hint:
         console.print(hint, style="yellow", markup=False)
 
@@ -348,6 +348,7 @@ def main(
         )
         raise SystemExit(2)
 
+    resolved_device: str | None = None
     try:
         config = load_config()
         cli_values: CliValues = {
@@ -405,15 +406,15 @@ def main(
     except SystemExit:
         raise
     except ValueError as exc:
-        _print_cuda_hint(exc)
+        _print_cuda_hint(exc, resolved_device)
         console.print(f"Ошибка: {exc}", style="red bold")
         raise SystemExit(1)
     except (FileNotFoundError,) as exc:
-        _print_cuda_hint(exc)
+        _print_cuda_hint(exc, resolved_device)
         console.print(f"Ошибка: {exc}", style="red bold")
         raise SystemExit(1)
     except Exception as exc:
-        _print_cuda_hint(exc)
+        _print_cuda_hint(exc, resolved_device)
         if verbose:
             console.print_exception()
         else:
@@ -759,7 +760,7 @@ def _run_batch(
         except KeyboardInterrupt:
             raise
         except Exception as exc:
-            _print_cuda_hint(exc)
+            _print_cuda_hint(exc, actual_device)
             if verbose:
                 console.print_exception()
             else:

src/local_transcriber/transcriber.py

@@ -195,9 +195,17 @@ def _is_cuda_error(exc: BaseException) -> bool:
     return any(k in msg for k in ("cuda", "cublas", "cudnn", "out of memory"))
 
 
-def cuda_error_hint(exc: BaseException) -> str | None:
+def cuda_error_hint(exc: BaseException, *, device: str | None = None) -> str | None:
     """Подсказывает действие только для распознанной причины CUDA-ошибки."""
     msg = str(exc).lower()
+    if device == "cuda" and "requested " in msg and "compute type" in msg and (
+        "do not support efficient" in msg
+    ):
+        return (
+            "Тип вычислений несовместим с выбранным GPU/CUDA runtime. "
+            "Установка extra не добавит аппаратную поддержку. Выберите "
+            "поддерживаемый --compute-type или --device onnx / --device cpu."
+        )
     if any(k in msg for k in (
         "no kernel image", "invalid device function", "unsupported gpu",
         "cublas_status_arch_mismatch", "cuda_error_no_binary_for_gpu",

tests/test_cli.py

@@ -805,14 +805,54 @@ def test_default_cli_stays_on_onnx_with_nvidia_driver(tmp_path, monkeypatch):
         patch("shutil.which", return_value="/usr/bin/nvidia-smi"),
         patch("local_transcriber.transcriber.get_backend", return_value=backend) as get_backend,
         patch("local_transcriber.cli.write_transcript"),
-        patch("local_transcriber._cuda_bootstrap.ensure_cublas_loadable") as bootstrap,
     ):
         out = runner.invoke(app, [str(audio)])
 
     assert out.exit_code == 0, out.output
     get_backend.assert_called_once_with("onnx", compute_type_explicit=False)
     assert backend.ensure_model_available.call_args.args[:2] == ("gigaam-v3-e2e-rnnt", "int8")
-    bootstrap.assert_not_called()
+
+
+@pytest.mark.parametrize("from_config", [False, True])
+@pytest.mark.parametrize("phase", ["load", "single", "batch"])
+@pytest.mark.parametrize("device", ["cuda", "cpu"])
+@pytest.mark.parametrize("compute_type", ["float16", "int8"])
+def test_unsupported_compute_type_hint_requires_cuda_context(
+    tmp_path, monkeypatch, from_config, phase, device, compute_type
+):
+    """Одинаковая ошибка CTranslate2 получает CUDA-подсказку только на CUDA."""
+    monkeypatch.chdir(tmp_path)
+    files = [tmp_path / "one.wav"]
+    if phase == "batch":
+        files.append(tmp_path / "two.wav")
+    for file in files:
+        file.write_bytes(b"audio")
+    args = [str(file) for file in files]
+    if from_config:
+        (tmp_path / ".transcriber.toml").write_text(
+            f'device = "{device}"\ncompute_type = "{compute_type}"\n'
+        )
+    else:
+        args += ["--device", device, "--compute-type", compute_type]
+    message = (
+        f"Requested {compute_type} compute type, but the target device or backend "
+        f"do not support efficient {compute_type} computation."
+    )
+    backend = _make_backend()
+    error = ValueError(message)
+    if phase == "load":
+        backend.create_model.side_effect = error
+    else:
+        backend.transcribe.side_effect = error
+
+    with patch("local_transcriber.transcriber.get_backend", return_value=backend):
+        out = runner.invoke(app, args)
+
+    assert out.exit_code == 1
+    assert message in " ".join(out.output.split())
+    assert ("Тип вычислений несовместим" in out.output) is (device == "cuda")
+    assert "uv sync --extra cuda" not in out.output
+    assert "Переключение на CPU" not in out.output
 
 
 def test_cli_device_fallback_warning(tmp_path):