diff --git a/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/README.md b/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/README.md
index e742406..a4e15ab 100644
--- a/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/README.md
+++ b/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/README.md
@@ -43,7 +43,15 @@ hicache-ratio 3；mem-frac 0.88；chunked-prefill 8192。忠实性：干净复
 6. **128k/90%**：DSA indexer `sm120_fp8_mqa_logits` 占 28%（PP0）/23%（PP1），是其服务的稀疏注意力本体（17%）的 1.6×；后缀有效速率 5.2k tok/s
 7. **profiler 工程发现**：flush 阻塞全流水线 11s；带 profiler 的 bench 指标作废
 
-## 优化方向（排序见报告 §4）
+## 第二轮优化实验（2026-09-07）：配置级方向全部证伪
+
+详见 `results/analysis/optimization_round2_findings.md`。干净 128k/90% 基线补测（TTFT p50 14.70s / TPOT 51.7ms）；
+chunk 16384 因 MoE 工作区 OOM（3.08GB > 2.11GB 空闲）证伪且收益主体不存在（AR 带宽受限、indexer 功不变）；
+AR 现成开关扫描全部不适用（quant-comm=NPU、AR 融合=SM90/100 门控、symm-mem/NVLS=NVLink 向）；
+indexer 28% 属 DSA 算法固有成本（无复用机会、SM120 仅 deepgemm、模型已做 index_topk_freq=4 跨层共享）。
+**结论：现有配置即本栈配置最优；剩余提升均为开发投入（PP+MTP > AR 重叠/量化内核）。**
+
+## 优化方向（排序见报告 §4，09-07 更新）
 
 ① prefill AR 通信-计算重叠 / 量化 AR（协议红利已排除）；② PP+MTP（decode 最大杠杆）；
 ③ 128k 场景 DSA indexer 前缀复用/调优；④ chunk 8192→16384 重测；⑤ MoE 胶水融合 + PP1 AG 入图；⑥ decode 尾部。
diff --git a/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/results/analysis/optimization_round2_findings.md b/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/results/analysis/optimization_round2_findings.md
new file mode 100644
index 0000000..07b6ae0
--- /dev/null
+++ b/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/results/analysis/optimization_round2_findings.md
@@ -0,0 +1,71 @@
+# 第二轮优化实验记录（2026-09-07，基于 09-06 profile 报告方向）
+
+平台：174.1.60.5，TP4PP2 原样配置（deploy_par.sh chunk 8192 / mem-frac 0.88）。
+结论：**配置级快赢全部证伪，现有配置即本栈配置最优**；剩余提升均为开发投入。
+
+## 1. 干净 128k/90% 基线（补缺口，此前 D 场景 bench 带 profiler 作废）
+
+cc8，8×131072(90% 共享前缀)/512，run-id 20260907，hit rate 0.8999：
+
+- wall 39.38s；输出 104.02 tok/s；输入 26.63k tok/s（含缓存命中）
+- **TTFT p50 14.70s**（min 4.64 / max 20.02）
+- TPOT 均值 51.7ms（p50 53.8 / max 67.9）
+- e2e 均值 39.24s；per-req 13.05 tok/s；retract 0
+
+证据：results/bench/128k_clean_baseline_tp4pp2.log
+
+## 2. chunk 16384 证伪（方向④关闭）
+
+变体 `deploy_par.sh "<同参数>" nomtp 16384`：启动成功（日志核对 chunked_prefill_size=16384）、
+GSM8K 冒烟通过，但首个 16k 请求导致全部 8 个调度器崩溃：
+
+- **根因：CUDA OOM**。flashinfer cutlass MoE `getWorkspaceInfo` 工作区随 chunk 规模增长，
+  16384-token 前向需 **3.08GB**，mem-frac 0.88 下每卡仅 **2.11GB** 空闲
+  （MemoryError: Tried to allocate 3.08 GiB, GPU 7 ... 2.11 GiB is free）
+- 要跑通需 mem-frac ≤0.85（KV 池 -5%），但收益主体经物理核算不存在：
+  - AR 纯带宽受限（96MB/3.7ms，每次调用固定开销≈0）→"AR 次数减半"不省带宽部分
+  - indexer 的 q×k 总功与 chunk 切分无关（不变量）
+  - 剩余收益（调度/launch 摊薄）≤3%，在单轮 bench 噪声（±3%）内
+  - 代价：KV -5% + 混合相位 Max ITL 翻倍（单次 prefill 阻塞 1.03s→2.06s）
+- 附带发现：prefill 分块图（backend=breakable）仅捕获 ≤2048 token 档位，
+  8192/16384 的 extend 都走 eager_runner 逐层重放图块——chunk 增大无图红利亦无额外退化
+
+证据：results/ops/chunk16k_crash_oom.log（OOM 堆栈）、results/ops/deploy_chunk16k.log、
+results/bench/chunk16k_cc16.log（bench 侧流中断）
+
+## 3. AR 重叠/量化现成开关扫描（方向①降级为纯上游开发）
+
+容器内 `launch_server --help` + 源码核查（sglang nightly 20260828）：
+
+| 开关 | 判定 |
+|---|---|
+| `--enable-quant-communications` | **NPU 专用**：server_args 校验 `device != "npu"` 直接 ValueError（"only supported for NPU device"） |
+| flashinfer allreduce fusion（no_cli 自动管理） | 自动启用门控 `is_sm90_supported() or is_sm100_supported()` → **SM120 被排除**；后端 trtllm/mnnvl 为 NVLink/小 batch 设计 |
+| `--enable-symm-mem` / `--enable-torch-symm-mem` | 对称内存 one-shot AR，小消息/decode 导向；96MB prefill AR 在 PCIe 不适用 |
+| `--enable-nccl-nvls` | NVLink 专用 |
+| `--pp-async-batch-depth` | PP 气泡仅 ~4%（09-06 对齐数据），非瓶颈 |
+
+**结论：本栈（TP4+PP2+SM120+PCIe）不存在 prefill AR 重叠/量化的现成路径。**
+开发落点：① 分块 AR 与后续 GEMM 重叠（async-TP 式 TP linear 改造）；
+② 将 flashinfer AR 融合（fp8 量化 AR+residual+norm）扩展到 SM120 与大 token 数。
+
+## 4. indexer 方向关闭（方向③：本栈无杠杆）
+
+- **修正 09-06 报告的原始设想**："前缀 logits 增量缓存"不成立——每请求后缀 q 独有，
+  其对共享前缀键的 logits 是该请求固有功；前缀 index-K 已由 fused_store_index_k_cache 缓存
+- 既有 skip（`_should_skip_logits_computation`）仅适用 kv_len ≤ index_topk=2048（全选即正确），
+  128k 不适用且语义上必须选索引；CUDA decode 侧 skip 还被 HIP-only 门控
+- 内核后端无选择：SM120 CUDA 仅 deepgemm 可用（aiter=ROCm、cutedsl=SM100 门控）；
+  nomtp 走 deepgemm split 变体（native 仅 MTP target-verify）
+- 模型已做跨层省功：`index_topk_freq=4`（部分层复用上层 topk）
+- roofline：mqa_logits 9.37ms/次（D 场景 PP0）≈ 8192 新 token × ~122k kv × 2048 FLOP/pair(每 rank,
+  32 头×128 维×2 / TP4) ≈ 2.05 TFLOP/rank → ~219 TFLOPS/rank fp8，paged-gather 内核的合理量级，
+  无 5-10× 调优空间
+- **结论：28% 是 DSA 在 128k 的算法固有成本（扫全 kv 选 top-2048）。**
+  逃逸路径（分层/粗到细索引）是影响精度的上游研究项，非本栈优化
+
+## 5. 剩余可行方向（按优先级）
+
+1. **PP+MTP 上游化**（decode 最大杠杆，TPOT -60%+ 潜力；楔死根因与补丁已在 60.5:/root/）
+2. **AR 分块重叠 / 量化 AR 内核开发**（prefill -15~25% 潜力；本栈无现成开关）
+3. MoE 胶水融合 + PP1 AllGather 入图（decode -2~4%）
diff --git a/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/scripts/deploy_par_605.sh b/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/scripts/deploy_par_605.sh
index aeb4f38..6c566fe 100644
--- a/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/scripts/deploy_par_605.sh
+++ b/experiments/pro6000/glm53_nvfp4_pro6000d_sglang_tp4pp2_profile/scripts/deploy_par_605.sh
@@ -27,7 +27,9 @@ fi
 for i in $(seq 1 15); do ss -ltn 2>/dev/null | grep -q ":30000 " || break; sleep 2; done
 
 docker run -d --name glm53-nvfp4 --gpus all --shm-size 64g --ipc=host \
-  --restart no -p 30000:30000 \
+  -v /root/sglang_patch/server_args.py:/sgl-workspace/sglang/python/sglang/srt/server_args.py:ro \
+  -v /root/sglang_patch/layer_setup.py:/sgl-workspace/sglang/python/sglang/srt/model_executor/model_runner_components/layer_setup.py:ro \
+    --restart no -p 30000:30000 \
   -v /data/hf_models:/data/hf_models \
   lmsysorg/sglang:nightly-dev-20260828-daf63171 \
   python3 -m sglang.launch_server \