From 4628d49755d95922ef8d5d8d91ebc0121bbac836 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zhiyi Hong <2497491955@qq.com> Date: Sat, 1 Aug 2026 19:38:36 +0800 Subject: [PATCH] [Feat] finalize Phase 3 SGLang timeline capture --- README.md | 4 + .../推理优化计划.html | 35 +++++++- .../推理优化计划.md | 27 +++++- .../README.md | 35 ++++---- .../config.env | 10 ++- .../run_timeline_profiling.sh | 83 +++++++++++++------ 6 files changed, 142 insertions(+), 52 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 3c0913a..c3bc9bd 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,5 +1,9 @@ # sskj — 多平台大模型推理性能基准测试项目 +> **更新(2026-08-01 19:34:34 CST)** +> +> 完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 3 正式时间线代码交付。正式 Control 与混合背景统一为 `1K -> 1K, C=32`;所有 `/start_profile` 请求显式记录 `start_step` 和 `num_steps`,Control 在活跃 Decode 后跳过 2 Step,混合场景先保留 2 个纯 Decode Step 再注入 `128K -> 1`,长 Prefill 从首个 Chunk 开始捕获。继续沿用已通过的双节点 PyTorch/Nsight smoke、16 Rank/6 份 Nsight 报告 fail-closed 门禁和单服务三段 Capture Range;正式结果尚未生成,因此不创建 `phase3_exp.html` 或 `phase3_code.html`。 +> > **更新(2026-08-01 15:24:52 CST)** > > 完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 2.5 RDMA 需求建模。正式 Run `dsv4pro-phase2_5-20260801-130007` 完成 Scout 5/5 与 Confirm 6/6;64K Prefill 在 C=16 已进入约 2,984 input tok/s、79.90 Gbit/s/rail 的平台,C=32/64 不再显著增长。拟合通信强度为 3.332 MB/input-token/rail,单 Rail 400G 需约 15,006 input tok/s,约为当前平台的 5 倍,因此当前是模型计算/实现吞吐先饱和,不是 RDMA 先饱和。新增 `phase2_5_exp.html`、`phase2_5_code.html`、精简证据集和可复用的模型部署 RDMA 需求评估流程;实验结束后双节点容器与 16 张 GPU 已清理。 diff --git a/docs/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang/推理优化计划.html b/docs/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang/推理优化计划.html index ede1bc4..bee1cbe 100644 --- a/docs/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang/推理优化计划.html +++ b/docs/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang/推理优化计划.html @@ -837,7 +837,7 @@ NVTX 只是在时间线上添加可读标记。启用 NVTX 不等于已经启动

7.2 捕获策略