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- New experiments/dsv4_h200_max_context_length/ - start_sglang.sh / start_vllm.sh accept target length as argument - run_bench.sh tests a ladder of input lengths (default 64k -> 1M) with --random-range-ratio 1.0 for exact length - extract_metrics.py + parse_results.py produce results.json + report.md - README.md documents usage and control variables - Root README updated with entry and quick command
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# DSV4 H200 最大上下文长度探索实验
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在 8x NVIDIA H200 上，逐步增大输入长度，测试 **SGLang** 与 **vLLM** serving DeepSeek-V4-Flash 时各自能稳定处理的最长上下文。
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## 目的
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- 找到 SGLang / vLLM 在 H200 TP=8 配置下，单请求最多能支持多长的输入 token。
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- 每个长度只跑 1 个请求、输出 1 个 token，尽量减少 decode 阶段显存干扰。
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- 每次测试单独启动 server，并把 `max-model-len` / `context-length` 刚好设为 `target_len + 1024`，避免预分配过大。
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## 默认候选长度
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```text
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65536, 131072, 262144, 393216, 524288, 655360, 786432, 917504, 1048576
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```
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可以通过环境变量覆盖：
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```bash
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CANDIDATE_LENS=(65536 131072 262144 524288) bash run_bench.sh
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```
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## 控制变量
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| 维度 | SGLang | vLLM |
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|---|---|---|
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| 硬件 | 8x H200，TP=8 | 同上 |
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| 输入长度 | `--random-input-len $target_len --random-range-ratio 1.0` | 同上 |
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| 输出长度 | 1 | 1 |
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| 并发 / 请求数 | 1 / 1 | 1 / 1 |
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| 压测客户端 | `sglang.bench_serving --backend vllm` | 同上 |
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> `--random-range-ratio 1.0` 确保输入长度固定为 `target_len`，而不是默认的 `[1, target_len]` 均匀分布。
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## 快速运行
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```bash
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bash experiments/dsv4_h200_max_context_length/run_bench.sh
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```
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结果保存在 `experiments/dsv4_h200_max_context_length/results/<RUN_ID>/`：
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```
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results/<RUN_ID>/
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├── results.json
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├── report.md
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└── raw_outputs/ # gitignored
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```
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## 产物说明
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- `results.json`：每个候选长度的尝试记录，包括 `success`、TTFT/TPOT/E2E 指标、`server_args`。
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- `report.md`：汇总表格，以及每个 backend 最终支持的最大输入长度。
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## 环境
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- SGLM server: `/data/user1/yy/envs/sglang`
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- vLLM server: `/data/user1/yy/envs/vllm`
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- Benchmark client: `/data/user1/yy/envs/sglang`
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