[Docs] link Phase 2 results to server evidence

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（2026-07-31 18:43:00 CST）**
+>
+> 为 Phase 2 实验档案第 11 节的 GPU/DCGM、CPU/进程/NUMA、双 Rail RDMA、PCIe/NCCL 四组结果补充服务器证据路径。每组同时标明结构化汇总 CSV、Head/Worker 原始采样日志、通信原始输出及实际命令文件，便于从结论直接追溯最终 Run `dsv4pro-phase2-20260731-163620` 的证据。
+>
 > **更新（2026-07-31 18:38:00 CST）**
 >
 > 新增 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 3 时间线分析唯一入口。代码提供双节点环境审计、PyTorch Profiler smoke、Nsight Systems smoke 与三段正式 capture range，覆盖 Decode 对照、Decode 背景叠加 128K Prefill、独立 128K Prefill；沿用 Phase 1 已验证的 TP16/EP2、CUDA Graph 与双 Rail NET/IB 配置，不重复 Phase 2 的硬件采样和通信微基准。阶段尚未产出正式结果，因此按档案门禁暂不创建 `phase3_exp.html` 或 `phase3_code.html`。

docs/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang/phase2_exp.html

@@ -705,6 +705,12 @@ tmux new-session -d -s dsv4pro-phase2 \
 
     <h2>11. 第 5 节指标逐项结果</h2>
     <h3>11.1 GPU 基础状态与 DCGM</h3>
+    <p><strong>服务器证据路径：</strong><br>
+      汇总：<code>/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang_hardware_contention_attribution/results/dsv4pro-phase2-20260731-163620/case_gpu_summary.csv</code>、
+      <code>case_gpu_node_summary.csv</code>、<code>case_dcgm_summary.csv</code><br>
+      原始：同一 Run 目录下的 <code>head/gpu_samples.csv</code>、<code>worker/gpu_samples.csv</code>、
+      <code>head/dcgm_dmon.log</code>、<code>worker/dcgm_dmon.log</code>
+    </p>
     <ul>
       <li>各 Case GPU Util Mean 大多为 94%–99%，P95 为 100%；SM Clock 约 2.39–2.42 GHz，未见降频。</li>
       <li>每卡显存稳定在约 83,000–83,364 MiB。Decode 功耗约 216–258 W，Prefill 功耗约 293–307 W。</li>
@@ -714,6 +720,12 @@ tmux new-session -d -s dsv4pro-phase2 \
     </ul>
 
     <h3>11.2 CPU、进程与 NUMA</h3>
+    <p><strong>服务器证据路径：</strong><br>
+      汇总：<code>/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang_hardware_contention_attribution/results/dsv4pro-phase2-20260731-163620/case_cpu_summary.csv</code>、
+      <code>case_process_summary.csv</code>、<code>case_perf_summary.csv</code>、<code>case_numa_summary.csv</code><br>
+      原始：同一 Run 目录下 Head/Worker 各自的 <code>mpstat.log</code>、<code>pidstat.log</code>、
+      <code>perf_stat.log</code>、<code>numa_samples.csv</code> 和 <code>docker_top.log</code>
+    </p>
     <ul>
       <li>整机 CPU Active Mean 约 9.6%–10.4%，P95 约 10%–11.4%；没有全机 CPU 饱和。</li>
       <li>服务进程峰值约 1,210%–1,226%，相当于约 12 个 CPU Core；热点 Core 数量最多 12–13 个。</li>
@@ -722,6 +734,13 @@ tmux new-session -d -s dsv4pro-phase2 \
     </ul>
 
     <h3>11.3 双 Rail RDMA</h3>
+    <p><strong>服务器证据路径：</strong><br>
+      汇总：<code>/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang_hardware_contention_attribution/results/dsv4pro-phase2-20260731-163620/case_rdma_summary.csv</code>、
+      <code>rdma_summary.csv</code>、<code>case_netdev_summary.csv</code><br>
+      原始：同一 Run 目录下的 <code>head/rdma.csv</code>、<code>worker/rdma.csv</code>、
+      <code>head/sar_net.log</code>、<code>worker/sar_net.log</code>；端口/HCA 静态状态在两端
+      <code>static_before.log</code> 与 <code>static_after.log</code>
+    </p>
     <ul>
       <li>RoCE 绕过普通 Linux Socket 数据路径，因此 <code>sar</code> 的 <code>eth0/eth3</code> 流量接近 0；实际流量必须看 <code>mlx5_0/mlx5_3</code> HCA Counter。</li>
       <li>普通 Decode 每 Rail 约 36.7–36.8 Gbit/s；128K Prefill 每 Rail约 70.5–71.5 Gbit/s。</li>
@@ -730,6 +749,13 @@ tmux new-session -d -s dsv4pro-phase2 \
     </ul>
 
     <h3>11.4 PCIe 与 NCCL 通信基线</h3>
+    <p><strong>服务器证据路径：</strong><br>
+      汇总：<code>/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang_hardware_contention_attribution/results/dsv4pro-phase2-20260731-163620/communication_aggregate.csv</code>、
+      <code>communication_summary.csv</code><br>
+      原始：同一 Run 目录的 <code>communication/p2p_head.log</code>、<code>p2p_worker.log</code>、
+      <code>allreduce_head_8gpu.log</code>、<code>allreduce_worker_8gpu.log</code> 和
+      <code>allreduce_16gpu_crossnic{0,1,2}_{head,worker}.log</code>；实际执行命令在 <code>commands/communication_*.cmd.txt</code>
+    </p>
     <table>
       <thead><tr><th>测试</th><th>结果</th><th>解释</th></tr></thead>
       <tbody>