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sskj — 多平台大模型推理性能基准测试项目

更新（2026-07-31 17:01:56 CST）

固定阶段档案生成门禁：某个 Phase 在实验结束、结果汇总并完成汇报确认前，不创建或维护 phaseN_exp.html 与 phaseN_code.html；进行中只维护代码、原始结果和主计划状态。阶段确认完成后再一次性生成两份最终 HTML。Phase 2 尚待最终正式复跑，因此暂时撤下其两份 HTML 及导航；已完成的 Phase 1 档案继续保留。

更新（2026-07-31 16:46:05 CST）

统一 DeepSeek-V4-Pro 推理优化档案命名与导航：Phase 1/2 实验页分别更名为 phase1_exp.html、phase2_exp.html，代码页保持 phase1_code.html、phase2_code.html。主计划中的入口统一为“打开 Phase N 实验档案 / 代码详解”，并为实验页与代码页补齐双向链接。Phase 1 状态同步为固定点 11/11、混合 A/B 3/3、阶段总结果 14/14。

更新（2026-07-31 16:27:58 CST）

完成 Phase 2 Worker 通信代码分发的双节点真机 smoke test。Run dsv4pro-phase2-stage-smoke-20260731-162326 依次通过 Head/Worker P2P、两组单机 8-rank AllReduce 和一组双机 16-rank AllReduce，全部 wrong_values=0。两节点暂存文件 SHA256 一致；结束后 /tmp 暂存、通信容器和 GPU 进程均已清理。本次使用 1 MiB、单次迭代，仅验证执行链路，不作为正式性能数据。

更新（2026-07-31 16:18:35 CST）

修复 Phase 2 双节点通信基线在 Worker 启动后立即退出的问题。唯一入口仍只在 Head 174.1.51.5 执行；脚本现在按 RUN_ID 将 communication_baseline.py 自动暂存到 Head/Worker 的 /tmp，校验 SHA256 后只读挂载进通信容器，并在结果目录保存当次源码与哈希。Worker 174.1.51.7 不再依赖同路径 Git 工作树，异常退出也会清理暂存文件。新增回归测试后 Phase 2 单元测试为 9/9。

更新（2026-07-31 15:59:49 CST）

在 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D 推理优化主计划和 Phase 2 实施档案中增加 phase2_code.html 的直接入口，便于从阶段状态、实验命令与结果页面跳转到对应代码调用关系和逐行实现说明。

更新（2026-07-31 15:33:02 CST）

完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 2 最终采集代码。提交 30664faa41f8 新增正式 benchmark 精确时间窗、双节点 DCGM fail-closed 门禁、进程级 5 秒 Host 采样、机内 PCIe P2P 全矩阵、单机 8-rank 与双机 16-rank AllReduce、NCCL_CROSS_NIC=0/1/2 A/B，以及与 Phase 2 第 5 节逐项对应的结构化 CSV 和 report.md。通信/NCCL 术语档案同步补充 DCGM、Host Engine、SM、Warp、NUMA、NIC、PIX/SYS、algbw/busbw 与 Linux 监控工具；最终双机复跑前不进入 Phase 3。

更新（2026-07-31 14:15:00 CST）

恢复并完善 Phase 2 档案中的采集命令与指标解释。第 5 节现按实际实现记录时间 Marker、nvidia-smi、DCGM Field 1001–1005/1009/1010、mpstat、pidstat、perf、numastat、sar、ethtool 和 mlx5_0/mlx5_3 HCA Counter，并逐项说明字段含义、分析方法及对应原始/汇总文件。同步记录首轮线程级 1 秒 pidstat 日志过重，后续应改为进程级 5 秒采样。

更新（2026-07-31 13:59:12 CST）

补充 Phase 2 双节点执行边界：正式实验前仅需在 Worker 174.1.51.7 启动并验证 nvidia-dcgm Host Engine；完整 run_hardware_contention_attribution.sh all 入口仍然只在 Head 174.1.51.5 执行，由其通过 SSH 管理 Worker 服务与采集器。文档明确列出两台节点分别需要运行的命令，避免在 Worker 重复启动整套实验。

更新（2026-07-31 13:40:03 CST）

完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang TP16 的 Phase 2 首轮硬件归因。正式 Run dsv4pro-phase2-20260731-130125 在 26 分 26 秒内完成 8/8 个 benchmark，无 OOM；混合负载下 Decode Output TPS 下降 24.03%，TPOT P95 增加 66.79%。两端双 Rail NET/IB + GDRDMA 流量均衡、错误增量为 0，最高每 Rail 平均约 70 Gbit/s，原始 RoCE 带宽未饱和；整机 CPU 与 GPU 频率也未见全局瓶颈。档案补充了 6000D 无 NVLink、机内 PCIe P2P/IPC、跨机 GDRDMA 的真实通信路径，并记录 Worker DCGM Host Engine 未启动、Case 时间窗过宽和 pidstat 日志过大的采集限制。

更新（2026-07-31 13:11:40 CST）

新增 Phase 1 与 Phase 2 的独立代码详解 HTML 档案，行号固定到提交 ca1f2f63375c。文档从唯一入口展开到配置来源、文件调用关系、双机服务与 RDMA 门禁、benchmark 请求生成、混合 Prefill/Decode 时序、两节点采集器、Case 时间窗切片和结构化结果，并为 MEM_FRACTION_STATIC 等关键变量记录“默认值定义 → Shell 传递 → 服务参数 → Run 证据”的完整追踪路径。代码档案保持独立，不加入主计划 HTML 或阶段介绍 HTML 的导航。

更新（2026-07-31 11:57:13 CST）

实现 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang TP16 的 Phase 2 硬件与资源竞争归因。新增唯一入口 run_hardware_contention_attribution.sh，内部复用 Phase 1 的双机服务与 benchmark，不要求用户手工启动 Phase 1；默认重放长/并发 Prefill、普通/持续/长上下文 Decode 和混合 Prefill/Decode A/B。Head 与 Worker 在同一诊断窗口采集 GPU、DCGM、CPU、进程、NUMA、eth0/eth3 和 mlx5_0/mlx5_3 RDMA 数据，并保存 Case marker、完整命令、Manifest 和结构化汇总。正式执行只需运行 Phase 2 的 all 入口。

更新（2026-07-31 10:45:24 CST）

为 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang TP16 的 Phase 2 硬件归因同步宿主机监控环境：174.1.51.5 与 174.1.51.7 均安装 sysstat 12.5.2，pidstat、mpstat、sar -n DEV,EDEV 的 1 秒实时采样验证通过。两节点的 sysstat service/timer 保持 disabled/inactive，正式实验由编排脚本显式启停采集，避免后台周期任务干扰 Case。Phase 2 必须同时保存 Head/Worker 的 sysstat、GPU、SGLang 与 RDMA 时间序列；docker top 用于 PID 映射，perf 用于 CPU 硬件事件，numastat 用于 NUMA 亲和，mlx5_0/mlx5_3 HCA 计数器用于 RoCE 数据面，均不能由 sysstat 完整替代。

更新（2026-07-31 00:11:25 CST）

完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang TP16 的长 Decode 补测，Run dsv4pro-phase1-long-decode-20260730-234236 结果 2/2 成功。1K → 4K, C=16 生成 65,536 个目标输出 token，Output TPS 为 310.02，TPOT P95 为 50.33 ms；相比 1K → 1K, C=16，Output TPS 增加 4.99%，TPOT P95 仅增加 0.62%。128K → 1K, C=1 生成完整 1,024 token，TTFT P95 为 49.326 s，TPOT P95 为 32.24 ms；其 TTFT 与 128K → 1 纯 Prefill 仅差 2.03%，TPOT P95 相比 1K Context 仅增加 2.47%。Phase 1 至此共完成 11 个固定点和 3 个混合结果，14/14 成功；两节点容器和 16 张 GPU 已清理。

更新（2026-07-30 23:38:42 CST）

为 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang TP16 Phase 1 增加两个最小长 Decode 补充场景：1K → 4K, C=16 用于观察持续长输出、KV 增长与稳态 Decode，128K → 1K, C=1 用于观察长上下文上的 Decode Attention。继续复用唯一 run_quick_map.sh 入口和 CASE_IDS 过滤，不新增启动脚本；场景验证单测由 9 点更新为 11 点，Shell、3 个 Python 单测和两点 Dry-run 已通过。

更新（2026-07-30 23:06:01 CST）

完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang TP16 Phase 1 正式 quick-map。Head 与 Worker 均通过 mlx5_0/mlx5_3 双 Rail NET/IB + GDRDMA 门禁；9 个固定点和 3 个混合 A/B 结果共 12/12 成功，总用时 28 分 36 秒。32K/128K 单请求 Prefill 输入吞吐为 2,652.76/2,710.16 token/s；在 C=32 Decode 中注入一个 128K Prefill 后，Output TPS 下降 24.08%，TPOT P95 增加 66.55%。阶段 HTML 已重写为只保留成功结果，并补充正式汇总、运行清单和 Phase 2 三个诊断负载；两节点容器和 16 张 GPU 已清理。

更新（2026-07-30 18:40:53 CST）

为 DeepSeek-V4-Pro 双机 TP16 quick-map 的唯一入口新增 CASE_IDS 场景过滤和未知 Case 预检，可在完整九点实验前先跑 1K/32K Prefill 与 C1/C32 Decode 四点 Sanity；运行清单会记录实际过滤条件。同步精简阶段档案：正文只保留最终成功 Run 与有效结论，历史失败压缩到末尾经验教训。

更新（2026-07-30 17:54:30 CST）

为 DeepSeek-V4-Pro 双机 TP16 quick-map 加入 RDMA fail-closed 启动保护。唯一 Shell 入口现在只允许计算网 eth0/eth3 与其 RDMA HCA mlx5_0/mlx5_3，在两端预检并透传 rdma_cm/uverbs0/uverbs3，服务健康后必须从两端 NCCL INFO 日志证明 NET/IB 和两条 HCA 均已启用，否则 benchmark 不会开始。运行清单新增 RDMA 开关、强制校验和设备路径；语法、结果解析器单测、完整 dry-run 及非法网卡/HCA 负例均已通过，真机 NET/IB 验证与 Phase 1 重跑尚未执行。

更新（2026-07-30 17:45:18 CST）

修正 DeepSeek-V4-Pro 双机 TP16 quick-map 的 NCCL Socket 网卡错误。控制组确认服务容器未暴露 /dev/infiniband，NCCL 实际回退 NET/Socket；旧 quick-map 又误选低速非计算网，导致冷 1K/32K Prefill 比 eth0 计算网 Socket 控制组慢约 10.9 倍/13.25 倍。默认 NCCL_SOCKET_IFNAME 已改为 eth0；旧约 65 token/s 结果降级为事故证据，Phase 2 暂停并等待修正后的 Phase 1。新增双机通信/NCCL 术语 HTML、网络审计报告，并保留原 /data/qqt/sskj TP16 脚本不变。

更新（2026-07-30 16:38:41 CST）

完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 TP16 新旧脚本 TTFT 口径审计。确认旧产物受到 16 条 Warm-up、跨 Case 固定 Seed 递增长度、未清 Prefix Cache 及前一轮残留服务状态影响；同配置冷请求稳定复现约 16 秒/1K。新增 Phase 1 结果、脚本审计和 Phase 2 设计 HTML 档案，后续 Cold/Warm Prefix 指标分开报告。

更新（2026-07-30 14:33:52 CST）

新增独立的 dsv4pro_pro6000d_2node_sglang_tp16_quick_map 快速性能地图与混合干扰 A/B。实验只保留一个 Shell 入口；旧 TP16 全量脚本保持不变。首轮真机验证已确认双机 TP16 服务可用，并据实测耗时将快速矩阵缩为一波请求，同时修正 Warm-up 污染 Prefix Cache 和混合负载注入时序。

历史更新见 git log。项目目的与工作流见下方。 项目目的：当新显卡（GPU/NPU）到货时，用最短时间完成大模型在该平台上的推理性能评估与部署配置选型。 当前模型：DeepSeek-V4-Flash（FP8 / INT8）；后续接入 GLM5.2，完全复用本项目的实验与报告流程。 新平台接入 SOP：docs/NEW_PLATFORM_GUIDE.md。

这个项目解决什么问题

  1. 新卡快速评估：新平台到货后，按 SOP 复制实验目录、改少量配置，即可跑起与既有平台口径一致的 benchmark，横向可比。
  2. 部署配置选型：通过 TP×DP 并行矩阵 + 自适应并发搜索，回答"该平台上哪种并行配置在什么并发下满足 SLO、吞吐最高"。
  3. 数据资产化：每轮实验产出结构化结果（jsonl/csv/manifest），汇总成飞书性能报告并回填多维表格，形成可检索的历史数据库。

标准工作流（全流程）

① 跑实验        experiments/<platform>/<experiment>/run_adaptive_concurrency*.sh
                └─ 公共搜索逻辑: scripts/common/adaptive_bench_lib.sh
② 落盘          adaptive_results/<run_id>/
                └─ adaptive_points.jsonl / adaptive_shapes.jsonl / adaptive_summary.* / run_manifest.json
③ 分析          用 Python 从 jsonl 实算（禁止目测），SLO 口径见 docs/SLO_STANDARDS.md
④ 飞书报告      按飞书 wiki「性能报告编写指南（README）」写到「显卡性能报告/<平台>」节点下
⑤ 回填多维表格  飞书「模型推理适配 Bench 迭代跟踪」：每成功探测点一行
  • SLO 口径（S2 层，DSV4-Flash / GLM5.2 均适用）：TTFT P95 < 3s，TPOT P95 < 50ms，严格小于。详见 docs/SLO_STANDARDS.md。
  • 报告编写规范（章节骨架、分析口径、发布流程）以飞书 wiki「显卡性能报告 / 性能报告编写指南（README）」为准。
  • 多维表格每行 = 一个成功探测点（config、Concurrency、Throughput、Input/Output TPS、TTFT/TPOT/E2E P95、SLO达标状态、开发文档链接）。

目录结构

仓库的目录布局、scripts/common/ 组件职责、结果命名规范与 results.json schema，统一见 docs/EXPERIMENT_GUIDE.md（单一权威来源）与 docs/BENCHMARK_WORKFLOW.md。

实验索引

TP/DP matrix + 自适应并发（当前主流形态）

实验 说明
experiments/h20/dsv4_h20_vllm_tp_dp_matrix/ H20 + vLLM，TP2/DP4、TP4/DP2、TP8/DP1
experiments/h20/dsv4_h20_sglang_tp_dp_matrix/ H20 + SGLang，同上
experiments/h200/dsv4_h200_vllm_tp_dp_matrix/ H200 + vLLM
experiments/h200/dsv4_h200_sglang_tp_dp_matrix/ H200 + SGLang
experiments/p800/dsv4_p800_sglang_tp_dp_matrix/ P800 + SGLang（INT8；TP2/DP4 启动 OOM 无数据，见 config.env 注释）
experiments/pro6000/dsv4_pro6000_vllm_tp_dp_matrix/ RTX 6000D + vLLM
experiments/pro6000/dsv4_pro6000_sglang_tp_dp_matrix/ RTX 6000D + SGLang
experiments/pro6000/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang_tp16_quick_map/ 双机 RTX 6000D + DeepSeek-V4-Pro，SGLang TP16 快速性能地图与混合干扰 A/B
experiments/pro6000/dsv4pro_pro6000d_2node_sglang_hardware_contention_attribution/ 双机 RTX 6000D + DeepSeek-V4-Pro，SGLang TP16 硬件与资源竞争归因

TP/DP matrix 目录内：run_bench.sh 跑固定并发矩阵；run_adaptive_concurrency.sh 从 C=1 指数倍增搜饱和点；run_adaptive_concurrency_add16.sh 从 C=16 线性 +16 步进、带 TTFT SLO 停止与回退（当前主力用法，见 experiments/ADAPTIVE_CONCURRENCY_USAGE.md）。专项 quick-map 的入口以对应目录 README 为准。

其他实验（H200 老形态 & 专项）

实验 说明
experiments/h200/dsv4_h200_sglang/ …/dsv4_h200_vllm/ H200 单引擎 baseline
experiments/h200/dsv4_h200_sglang_vs_vllm/ H200 引擎控制变量对比
experiments/h200/dsv4_h200_dspark/ …/dsv4_h200_vllm_dspark_vs_default/ DSpark 投机解码相关
experiments/h200/dsv4_h200_vllm_mtp_vs_default/ vLLM MTP 对比
experiments/h200/dsv4_h200_vllm_tp{2,4,8}_custom_bench/ 自定义压测客户端（多服务负载均衡）
experiments/h200/dsv4_h200_max_context_length/ …/dsv4_h200_long_context_matrix/ …/dsv4_h200_256k_4k_probe/ …/dsv4_h200_64k_sglang_vs_vllm/ 长上下文专项
experiments/p800/dsv4_p800_sglang/ …/dsv4_p800_max_context_length/ …/dsv4_p800_long_context_matrix/ …/dsv4_p800_256k_4k_probe/ P800 baseline 与长上下文专项
experiments/TEMPLATE/ 老式固定场景实验模板

快速复现

以 H20 vLLM 自适应并发搜索为例（其他平台同理，换目录即可）：

# 1. dry-run：只打印搜索计划，不加载模型
cd experiments/h20/dsv4_h20_vllm_tp_dp_matrix
DRY_RUN=1 bash run_adaptive_concurrency_add16.sh

# 2. 单组合冒烟：只测 TP=8、1K/128，并发上限 8
RUN_ID=smoke-$(date +%Y%m%d-%H%M%S) \
TP_LIST="8" ISL_LIST="1024" OSL_LIST="128" GRID_LIMIT=1 SEARCH_MAX_CONCURRENCY=8 \
bash run_adaptive_concurrency_add16.sh

# 3. 正式跑（放 tmux）
tmux new-session -d -s h20-vllm-adaptive \
  "cd $(pwd) && bash run_adaptive_concurrency_add16.sh"

更多用法（断点续跑 RESUME_RUN_ID、常用覆盖参数）见 experiments/ADAPTIVE_CONCURRENCY_USAGE.md。

新平台 / 新模型接入

  • 新显卡：按 docs/NEW_PLATFORM_GUIDE.md 执行，核心动作是复制 experiments/h20/dsv4_h20_<engine>_tp_dp_matrix、改 config.env / adaptive_config.env / matrix.json 三件套，再加 platforms/<chip>.env。
  • 新模型（GLM5.2）：复用同一实验目录结构，新增 experiments/<platform>/glm52_<platform>_<engine>_tp_dp_matrix/，改模型路径、量化与引擎启动参数即可；SLO 口径、报告流程、多维表格结构不变。

环境要求

  • 公共：bash、Python 3、sglang.bench_serving 压测客户端（Docker 或 venv）；绘图分析用 envs/charts/（matplotlib）。
  • 各平台的镜像 / venv / 模型路径见对应实验目录的 config.env 与 platforms/<chip>.env；模型与数据集路径是机器相关的，换机器时按实际路径调整。
  • 环境搭建规范见 envs/README.md 与 envs/UV_ENV_SETUP.md。

注意事项

  • 提交内容：实验代码 + 最终产物（results.json / report.md / adaptive 的 jsonl 与 summary）；日志、raw_outputs、gpu_logs 不入库（.gitignore 已排除）。
  • 仓库会clone到多台机器，实验脚本内引用公共组件一律用 ${SCRIPT_DIR}/../../../scripts/common（TEMPLATE 为 ../../），不要写绝对路径。