diff --git a/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/adaptive_config.env b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/adaptive_config.env
new file mode 100644
index 0000000..0443a32
--- /dev/null
+++ b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/adaptive_config.env
@@ -0,0 +1,49 @@
+# PD 分离（MoonCake RDMA）长上下文 adaptive concurrency 配置。
+#
+# 并发搜索：从 C=16 起 +16 递增（SEARCH_ADDEND=16），上限 64。
+#   SEARCH_MULTIPLIER 为占位（库日志无条件引用它），实际走 SEARCH_ADDEND 加法递增。
+#   若初始并发就违反 TTFT SLO，回退 C=8 → C=1（SEARCH_INITIAL_BACKOFF）。
+#   若 C=1 仍严重超 SLO 或 OOM，停止该 shape。
+# SLO 方案 A：TTFT P95 随 ISL 分层递增（见 config.env 的 get_ttft_slo_ms）。
+
+SEARCH_MULTIPLIER="${SEARCH_MULTIPLIER:-2}"
+SEARCH_START_CONCURRENCY="${SEARCH_START_CONCURRENCY:-16}"
+SEARCH_ADDEND=16
+SEARCH_MAX_CONCURRENCY="${SEARCH_MAX_CONCURRENCY:-64}"
+# add16 初始探测违反 SLO 时回退：16 -> 8 -> 1。
+SEARCH_INITIAL_BACKOFF_CONCURRENCIES="8 1"
+
+# 长上下文场景不用整组跳过（64k 单并发 TTFT 可能就较高）。
+# TTFT_GROUP_SKIP_MS 留空禁用。
+
+# TTFT_SLO_MS 是 flat fallback；config.env 定义了 get_ttft_slo_ms() 时以函数为准。
+TTFT_SLO_MS="${TTFT_SLO_MS:-4000}"
+ENABLE_TTFT_SLO_STOP="${ENABLE_TTFT_SLO_STOP:-1}"
+
+# 吞吐饱和判定（沿用仓库默认）。
+TPS_MIN_GAIN_PCT="${TPS_MIN_GAIN_PCT:-2.0}"
+PLATEAU_PATIENCE="${PLATEAU_PATIENCE:-2}"
+
+# Warmup 请求数上限（0=不限，按并发自适应）。长上下文大并发 warmup 昂贵，可设小上限。
+BENCH_WARMUP_MAX_REQUESTS="${BENCH_WARMUP_MAX_REQUESTS:-0}"
+
+# 每并发点的请求数 = concurrency * NUM_PROMPTS_MULTIPLIER。
+NUM_PROMPTS_MULTIPLIER="${NUM_PROMPTS_MULTIPLIER:-5}"
+
+# random 数据（ShareGPT 抽样）或 random-ids（整数 token）。长上下文建议 random-ids
+# 避免 ShareGPT 前缀干扰测量；BENCH_DATASET_NAME 见 config.env。
+RANDOM_RANGE_RATIO="${RANDOM_RANGE_RATIO:-1.0}"
+
+# 长度容差与重试。
+INPUT_LENGTH_TOLERANCE_PCT="${INPUT_LENGTH_TOLERANCE_PCT:-5.0}"
+OUTPUT_LENGTH_TOLERANCE_PCT="${OUTPUT_LENGTH_TOLERANCE_PCT:-10.0}"
+MAX_POINT_RETRIES="${MAX_POINT_RETRIES:-1}"
+SCENARIO_TIMEOUT_S="${SCENARIO_TIMEOUT_S:-3600}"
+GPU_MEM_SAMPLE_INTERVAL_S="${GPU_MEM_SAMPLE_INTERVAL_S:-1}"
+
+# 过滤与限制（smoke 用）。
+TP_LIST="${TP_LIST:-}"
+ISL_LIST="${ISL_LIST:-}"
+OSL_LIST="${OSL_LIST:-}"
+GRID_LIMIT="${GRID_LIMIT:-0}"
+DRY_RUN="${DRY_RUN:-0}"
\ No newline at end of file
diff --git a/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/config.env b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/config.env
index 4f07f55..53173b0 100755
--- a/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/config.env
+++ b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/config.env
@@ -30,5 +30,30 @@ DOCKER_CLIENT_IMAGE="${DOCKER_CLIENT_IMAGE:-lmsysorg/sglang:kimi-k3}"
 P_DEPLOY_PROFILE="${P_DEPLOY_PROFILE:-pro6000/kimi3_pro6000_pd_prefill}"
 D_DEPLOY_PROFILE="${D_DEPLOY_PROFILE:-pro6000/kimi3_pro6000_pd_decode}"
 
+# ---- Bench client 配置（供 run_adaptive_concurrency_pd.sh 使用）----
+# 长上下文用 random-ids（整数 token），避免 ShareGPT 前缀干扰测量。
+BENCH_DATASET_NAME="${BENCH_DATASET_NAME:-random-ids}"
+DATASET_PATH="${DATASET_PATH:-}"
+SGLANG_BENCH_MODULE="${SGLANG_BENCH_MODULE:-sglang.bench_serving}"
+GPU_MEM_SAMPLE_INTERVAL_S="${GPU_MEM_SAMPLE_INTERVAL_S:-1}"
+
 # Per-scenario timeout to avoid hangs (seconds).
-SCENARIO_TIMEOUT_S="${SCENARIO_TIMEOUT_S:-3600}"
\ No newline at end of file
+SCENARIO_TIMEOUT_S="${SCENARIO_TIMEOUT_S:-3600}"
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Tiered TTFT SLO by input sequence length (方案 A).
+# 长上下文场景 SLO 随 ISL 递增：prefill 有固有计算成本，TTFT 必须随输入放宽。
+# Kimi-K3 混合线性注意力在 RTX 6000D 上 prefill 较慢，阈值比 glm52 略宽。
+# 对应三个 shape: 1k->4s, 16k->15s, 64k->30s。
+# 由 adaptive_bench_lib.sh 的并发扫描调用：ttft_p95 超阈值即停止该 shape。
+# ---------------------------------------------------------------------------
+get_ttft_slo_ms() {
+  local isl="$1"
+  if   (( isl <= 2048 ));   then echo 4000
+  elif (( isl <= 8192 ));   then echo 8000
+  elif (( isl <= 32768 ));  then echo 15000
+  elif (( isl <= 131072 )); then echo 30000
+  else                           echo 50000
+  fi
+}
+TTFT_SLO_TIERS_DESC="≤2k:4s, ≤8k:8s, ≤32k:15s, ≤128k:30s, >128k:50s"
diff --git a/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/matrix.json b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/matrix.json
new file mode 100644
index 0000000..8cadb6d
--- /dev/null
+++ b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/matrix.json
@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "comment": "PD 分离（MoonCake RDMA）长上下文 bench：并发 +16 递增搜索直到 TTFT SLO 或 OOM。ISL=64k/16k/1k。",
+  "mode": "Y",
+  "matrix": {
+    "65536": { "128": "Y" },
+    "16384": { "1024": "Y" },
+    "1024":  { "4096": "Y" }
+  }
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/run_adaptive_concurrency_pd.sh b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/run_adaptive_concurrency_pd.sh
new file mode 100755
index 0000000..e715d6f
--- /dev/null
+++ b/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_pd_rdma/run_adaptive_concurrency_pd.sh
@@ -0,0 +1,133 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# PD 分离（MoonCake RDMA）长上下文 adaptive concurrency 搜索。
+# 并发 +16 递增（SEARCH_ADDEND=16），上限 64；TTFT P95 超 SLO 或 OOM 即停止。
+# PD 服务常驻（deploy_pd.sh 管理），本脚本只发请求，不启停服务器。
+#
+# 用法:
+#   DRY_RUN=1 bash run_adaptive_concurrency_pd.sh        # 预览 shape + 并发序列
+#   bash run_adaptive_concurrency_pd.sh                  # 正式跑
+#   ISL_LIST="1024" OSL_LIST="4096" bash ...             # 只跑某 shape
+#
+# 产物: adaptive_results/<run_id>/ (points/shapes/summary JSONL + CSV)，与单组一致。
+set -Eeuo pipefail
+
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+EXPERIMENT_NAME="$(basename "$SCRIPT_DIR")"
+
+# shellcheck source=/dev/null
+source "${SCRIPT_DIR}/../../../scripts/common/lib.sh"
+# shellcheck source=/dev/null
+source "${SCRIPT_DIR}/../../../scripts/common/platform.sh"
+# shellcheck source=/dev/null
+source "${SCRIPT_DIR}/config.env"
+# shellcheck source=/dev/null
+source "${SCRIPT_DIR}/adaptive_config.env"
+# shellcheck source=/dev/null
+source "${SCRIPT_DIR}/../../../scripts/common/adaptive_bench_lib.sh"
+# shellcheck source=/dev/null
+source "${SCRIPT_DIR}/../../../scripts/common/deploy_cli.sh"
+
+# PD 服务由 deploy_pd.sh 常驻管理，本脚本不指定 TP/DP（固定 TP32×EP32）。
+TP="${TP:-32}"
+DP="${DP:-1}"
+ENGINE="sglang"
+ENGINE_PORT="$SGLANG_PORT"     # router 入口 31000
+RESULT_BASE="${RESULT_BASE:-${SCRIPT_DIR}/adaptive_results}"
+ACTIVE_ENGINE_SERVER_LOG=""
+DOCKER_IMAGE="${DOCKER_IMAGE:-${DOCKER_CLIENT_IMAGE:-lmsysorg/sglang:kimi-k3}}"
+
+if [[ -x "${VENV_CLIENT}/bin/python" ]]; then
+  PYTHON="${VENV_CLIENT}/bin/python"
+else
+  PYTHON="$(command -v python3)"
+fi
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# PD 常驻服务：server 生命周期函数全部 no-op（只探活，不启停）。
+# adaptive_bench_lib.sh 的 engine_* 调用会被安全绕过，搜索/产物逻辑保留。
+# ---------------------------------------------------------------------------
+engine_is_healthy() {
+  curl --fail --silent --show-error --max-time 5 \
+    "http://127.0.0.1:${ENGINE_PORT}/health" >/dev/null 2>&1
+}
+
+engine_start_server() { return 0; }
+engine_stop_server() { return 0; }
+engine_build_server_args() { echo "PD server managed by deploy_pd.sh"; }
+engine_restart_server() { return 0; }
+
+engine_detect_oom() {
+  local detail_log="$1"
+  local pattern='CUDA out of memory|torch\.OutOfMemoryError|OutOfMemory|out of memory|OOM|RESOURCE_EXHAUSTED|Failed to allocate memory|error: [0-9]+: ERR_RESOURCE_STATE'
+  grep -Eiq "$pattern" "$detail_log" 2>/dev/null
+}
+
+engine_run_bench() {
+  local isl="$1"
+  local osl="$2"
+  local concurrency="$3"
+  local num_prompts="$4"
+  local output_file="$5"
+  local warmup_requests
+  warmup_requests="$(adaptive_warmup_request_count "$concurrency")"
+  local -a bench_args=(
+    --backend sglang
+    --host 127.0.0.1
+    --port "$ENGINE_PORT"
+    --tokenizer "$MODEL_PATH"
+    --dataset-name "$BENCH_DATASET_NAME"
+    --random-input-len "$isl"
+    --random-output-len "$osl"
+    --random-range-ratio "$RANDOM_RANGE_RATIO"
+    --num-prompts "$num_prompts"
+    --max-concurrency "$concurrency"
+    --request-rate 10000
+    --warmup-requests "$warmup_requests"
+    --output-file "$output_file"
+    --output-details
+    --disable-tqdm
+    --flush-cache
+  )
+  if [[ "$BENCH_DATASET_NAME" == "random" ]]; then
+    bench_args+=(--dataset-path "$DATASET_PATH")
+  elif [[ "$BENCH_DATASET_NAME" == "random-ids" ]]; then
+    : # random-ids 不需要 --tokenize-prompt
+  else
+    bench_args+=(--tokenize-prompt)
+  fi
+
+  if [[ "$USE_DOCKER_CLIENT" == "1" ]]; then
+    local -a volume_args=(-v "${MODEL_PATH}:${MODEL_PATH}:ro" -v "${RESULT_BASE}:${RESULT_BASE}")
+    if [[ "$BENCH_DATASET_NAME" == "random" ]]; then
+      volume_args+=(-v "${DATASET_PATH}:${DATASET_PATH}:ro")
+    fi
+    docker run --rm \
+      --network host \
+      "${volume_args[@]}" \
+      -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
+      -e HF_HUB_OFFLINE=1 \
+      -e TRANSFORMERS_OFFLINE=1 \
+      -e HF_DATASETS_OFFLINE=1 \
+      --entrypoint python3 \
+      "$DOCKER_IMAGE" \
+      -m "$SGLANG_BENCH_MODULE" "${bench_args[@]}"
+  else
+    "$PYTHON" -m "$SGLANG_BENCH_MODULE" "${bench_args[@]}"
+  fi
+}
+export -f engine_run_bench
+
+export ENGINE_PORT MODEL_PATH RESULT_BASE DOCKER_IMAGE USE_DOCKER_CLIENT
+export BENCH_DATASET_NAME DATASET_PATH RANDOM_RANGE_RATIO BENCH_WARMUP_MAX_REQUESTS PYTHON SGLANG_BENCH_MODULE
+PARALLEL_CONFIGS=("${TP} ${DP}")
+
+export TP DP ENGINE PARALLEL_CONFIGS
+
+# PD 长上下文：C=16 起 +16 递增，上限 64；超 SLO 回退 C=8 -> 1。
+export SEARCH_START_CONCURRENCY=16
+export SEARCH_ADDEND=16
+export SEARCH_INITIAL_BACKOFF_CONCURRENCIES="8 1"
+# 长上下文不用整组跳过（64k 单并发 TTFT 可能就较高）。
+export TTFT_GROUP_SKIP_MS="${TTFT_GROUP_SKIP_MS:-0}"
+
+adaptive_main "$@"
\ No newline at end of file