对象	版本或提交
GPU	NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition，SM120
SGLang	`827552bc1dda8507f2a1b11c7274340a83da49ce`
FlashInfer	`a9e03bf2f5fe`，Python package `0.6.18`
PyTorch / CUDA	PyTorch 2.11，CUDA 13
构建镜像	`lmsysorg/sglang:kimi-k3-fiv617situ-warm`
Kimi-K3	hidden 7168，expert hidden 3584，896 experts，top-k 16，SiTU `(alpha=4.0, beta=25.0)`

已确认：

FlashInfer 当前 main 的 SM120 CUTLASS fused MoE 能完成基础 MXFP8×MXFP4 运算；官方最小测试通过。
Kimi-K3 所需的 ActivationType.Situ 尚未接入该 SM120 CUTLASS C++ runner。
Python ActivationType.Situ 的值为 10，而 CUTLASS C++ ActivationType 的值 10 当前是 InvalidType。SiTU 调用因此被当作非门控激活，FC1 门控维度判断错误。
SGLang 当前 SM120 MXFP4 路径仍按 GPT-OSS 的 SwiGLU 权重布局和参数组织，未透传 Kimi SiTU 参数。
旧目录 kimi3_pro6000_sglang_tp32ep32_deepep_flashinfer_mxfp4 实际使用 flashinfer_cutedsl，并在模型加载前因量化配置识别失败；它不能作为 FlashInfer MXFP4 SM120 的成功或失败证据。

上游重叠审计：

SGLang PR #30272 只实现 DeepSeek-V4 的 SM120 FlashInfer MXFP4 路径。
FlashInfer issue #4223 跟踪 SM12x NVFP4 kernel，同一 issue 明确把 SiTU 标为当前目标模型“不需要”。
截至本次审计，没有找到覆盖 Kimi-K3 + SM120 + SiTU + MXFP4 fused MoE 的已合并实现或开放 PR。

因此，本任务有明确的独立增量，不是重复实现。

真机证据

FlashInfer 源码与 wheel：

/data/hzy/src/flashinfer-kimi-sm120
/data/hzy/artifacts/flashinfer-main-a9e03bf/flashinfer_python-0.6.18-py3-none-any.whl
/data/hzy/cache/flashinfer-sm120

官方 SM120 MXFP8×MXFP4 基线：

FLASHINFER_DISABLE_VERSION_CHECK=1 pytest -q \
  tests/moe/test_trtllm_cutlass_fused_moe.py::test_moe_mxfp8_mxfp4\[False-None-None-None-otype1-128-2-2-128-1\] -s

实际结果：

1 passed, 3 warnings in 540.58s

SiTU 最小负例沿用官方 test_moe 数据构造，只将激活改为 ActivationType.Situ：

test_moe(1, 128, 2, 2, 128, ActivationType.Situ)

实际首个错误：

fc1_expert_weights inter size must be equal to fc2_expert_weights inter size
(256 vs. 128)

对应源码事实：

flashinfer/tllm_enums.py:
  Situ = 10
  InvalidType = 11

csrc/nv_internal/tensorrt_llm/kernels/cutlass_kernels/include/common.h:
  Identity = 9
  InvalidType = 10

Phase 1 真实调用链审计

状态：完成。本阶段只确认数据契约和最小失败边界，未修改 SGLang 或 FlashInfer 实现。

Serving 调用链

KimiK3MoE.forward
  -> TopK(select_experts): sigmoid + correction bias + top-k 16 + renormalize
  -> KimiK3MoE._forward_routed
  -> FusedMoE.run_moe_core
  -> Mxfp4MoEMethod.apply
  -> fused_experts_none_to_flashinfer_mxfp4
  -> flashinfer.fused_moe.cutlass_fused_moe
  -> flashinfer_cutlass_fused_moe_binding.cu
  -> CUTLASS grouped GEMM1 -> gated activation -> GEMM2 -> finalize

关键源码：

层次	文件	已确认行为
模型	`sglang/srt/models/kimi_k3.py`	创建 `FusedMoE` 时传 `activation="situ"`、`gemm1_alpha=4.0`、`gemm1_clamp_limit=25.0`、`gate_up_interleaved=False`
路由	`sglang/srt/layers/moe/topk.py`	K3 使用 sigmoid 分数；correction bias 只参与选 expert，最终权重从未加 bias 的 sigmoid 分数 gather，并做归一化
量化	`sglang/srt/layers/quantization/mxfp4.py`	checkpoint 的 packed MXFP4 权重与 E8M0 group-32 scale 被装入 `w13/w2`
SGLang runner	`sglang/srt/layers/moe/moe_runner/flashinfer_cutlass.py`	SM120 当前固定传 `ActivationType.Swiglu`，未读取 `runner_config.activation`
FlashInfer binding	`csrc/fused_moe/cutlass_backend/flashinfer_cutlass_fused_moe_binding.cu`	根据 C++ `isGatedActivation` 判断 FC1 是否为 GEMM2 intermediate 的两倍
FlashInfer activation	`csrc/fused_moe/cutlass_backend/cutlass_fused_moe_kernels.cuh`	gated activation 是独立 CUDA kernel；已有 per-expert 参数向量，可做最小 SiTU 扩展，无需重写 grouped GEMM

真实 checkpoint 契约

模型配置来自 /data/hf_models/Kimi-K3/config.json：

项目	值
hidden size	7168
routed latent width	3584
expert intermediate	3072
experts / active experts	896 / 16
layers	93
activation	SiTU
SiTU gate beta / linear beta	4.0 / 25.0
quantization	packed MXFP4 weight，group size 32，E8M0 scale

第 3 层 expert 0 的真实 safetensors 元数据：

w1.weight_packed [3072, 1792] U8   w1.weight_scale [3072, 112] U8
w3.weight_packed [3072, 1792] U8   w3.weight_scale [3072, 112] U8
w2.weight_packed [3584, 1536] U8   w2.weight_scale [3584,   96] U8

1792=3584/2、1536=3072/2 是每 byte 两个 FP4 元素。SGLang loader 将独立 w1 与 w3 顺序装入 w13 的两个连续半区，因此加载后是 [gate; up]，不是 GPT-OSS 的逐行 [gate0, up0, ...]。

SiTU 的参考公式为：

gate = 4 * tanh(gate / 4) * sigmoid(gate)
up   = 25 * tanh(up / 25)
out  = gate * up

TP/EP expert mapping

SGLang 的关系为：

moe_tp_size = tp_size / moe_ep_size / moe_dp_size
num_local_experts = num_global_experts / moe_ep_size

当前四节点基线为 TP32 / EP32 / MoE-DP1，因此：

moe_tp_size = 32 / 32 / 1 = 1
num_local_experts = 896 / 32 = 28

每个 rank 持有连续的 28 个完整专家，FC1/FC2 不再按 MoE-TP 切 intermediate。候选 kernel 的真实核心 shape 是 E_local=28, K=3584, N=3072, topK=16；输入 token 数随 prefill/decode batch 变化。

已确认的差异矩阵

契约	Kimi-K3 正确值	当前 SM120 路径	影响
Python/C++ enum 10	`Situ`	C++ 为 `InvalidType`	SiTU 被当成非门控，首先触发 FC1 shape 校验失败
激活数学	SiTU `(4, 25)`	固定 `Swiglu`	即使绕过 shape 校验也会产生错误输出
checkpoint `w13`	连续 `[gate; up]`	SM120 processor 假定 GPT-OSS 交错行	`0::2/1::2` 会把 gate/up 行混合打乱
CUTLASS 期望 `w31`	连续 `[up; gate]`	GPT-OSS 专用转换	Kimi 需要按半区交换，不能按奇偶行拆分
activation 参数	gate beta=4，linear beta=25	固定 SwiGLU alpha=1.702、beta=1、limit=7	参数语义完全不同
routing	已计算的标准 top-k ids/weights	CUTLASS runner 支持标准 routing	这一层无需重写
EP mapping	global ids + EP32/rank -> local 28 experts	CUTLASS ABI 已有 TP/EP 参数	需要 correctness 覆盖，但不是当前首错

因此这不是单一“参数名不匹配”。至少要同时修复 FlashInfer SiTU activation 和 SGLang Kimi SM120 权重/参数适配，缺一项都不能得到正确结果。

CUDA Graph 与 fallback

flashinfer_mxfp4 runner 位于普通 model forward 内，eager 与 CUDA Graph 使用同一条 MoE 调用，不存在另一个自动回退到 Marlin 的 graph 专用分支。
Decode 只在 batch 能被已捕获 bucket 覆盖且满足 graph 条件时 replay；超过 capture max、宽度不匹配或其他 eligibility 失败时，ModelRunner._forward_raw 转入 eager runner。
Graph replay 会把实际 batch pad 到最近的 captured batch。tune_max_num_tokens=next_power_of_2(x.shape[0]) 因而看到的是静态 padded token 数。
后续必须分别验证 eager、capture 和 replay；“eager 正确”不能代表 CUDA Graph replay 正确。
--moe-runner-backend flashinfer_mxfp4 当前没有运行时按 shape 回退 Marlin 的机制。生产 fallback 应在服务初始化选择阶段明确决定，不能等 kernel 运行失败后热切换。

最小复现

目标 MXFP8 activation × MXFP4 weight 的复现文件：

reproduce_kimi_situ_sm120_mxfp4.py

它复用 FlashInfer 官方测试的数据构造，只把 activation 改为 SiTU 并传 Kimi 的 4/25 参数。当前 main 的预期首错是：

fc1_expert_weights inter size must be equal to fc2_expert_weights inter size

601 上的实际复现命令：

cd /data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 \
PYTHONPATH=/tmp/hzy-fi-main-phase1 \
FLASHINFER_DISABLE_VERSION_CHECK=1 \
/data/hzy/envs/sparse-opd-sm120/bin/python \
  reproduce_kimi_situ_sm120_mxfp4.py \
  > phase1_reproduce_sm120_situ.log 2>&1

证据日志：

/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4/phase1_reproduce_sm120_situ.log

2026-08-14 实测进入 flashinfer.cutlass_fused_moe 后，在 flashinfer_cutlass_fused_moe_binding.cu:369 以 256 vs. 128 命中上述检查。这证明失败发生在 FlashInfer SM120 CUTLASS ABI/activation 边界，不依赖完整模型、SGLang scheduler、DeepEP 或多节点网络。

Phase 1 决策记录

不在 SGLang 中用独立 Triton SiTU 对 CUTLASS 的错误输出做事后修补；CUTLASS 已有独立 activation kernel，正确位置在 FlashInfer。
不复用 GPT-OSS 的奇偶行权重转换；Kimi loader 已明确给出连续 [gate; up] 半区。
不新增 FlashInfer ABI 参数；现有两组 per-expert float 参数足以承载 SiTU 的 4/25，但字段命名需要在代码和测试中解释清楚。
不把旧 flashinfer_cutedsl 实验当作本路径证据。
不进入整模型性能测试，直到 Phase 2 的 BF16/PyTorch 或 Marlin 参考正确性通过。

Phase 2 correctness harness

状态：完成。本阶段建立验证框架并校准 reference，但 SiTU candidate 按预期尚未通过；未产生性能晋级结论。

唯一入口：

validate_kimi_sm120_mxfp4.py

对称性约束

reference 与 candidate 共用同一 Case、随机种子、routing IDs/weights、量化后的 MXFP8 input、packed MXFP4 weights 和 E8M0 scales；reference 不读取量化前的 BF16 权重。
FC1 在生成时显式采用 CUTLASS oracle 布局 [up; gate]。这使 harness 同时约束 SGLang 后续必须把 Kimi checkpoint 的 [gate; up] 正确交换。
SwiGLU 作为当前 kernel 已支持的控制组；SiTU (4, 25) 使用完全相同的数据与调用，只改变 activation contract。
correctness 固定 use_fused_finalize=False，避免非结合 atomic reduction 干扰确定性；benchmark 也由同一个 CUDA Event 计时函数驱动，但本阶段设置 iterations=0，不在共享 GPU 负载下生成性能数字。

覆盖矩阵：

类别	覆盖
token shape	`M=1/2/8/32`
routing	uniform、skewed、空 expert、`-1` masked slot
EP	`EP2` global/local ID 过滤；Kimi `EP32/rank7/E_local=28`
数值	finite、NaN/Inf row-level propagation、三次 bitwise determinism
execution	eager、CUDA Graph capture、两次 replay
Kimi 真尺寸	`H=3584, N=3072, E_local=28, topK=16`；decode `M=1`、prefill `M=128`

执行命令

cd /data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4

# 已支持的 SwiGLU 控制组；本阶段最终证据统一使用 GPU 6
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 PYTHONPATH=/tmp/hzy-fi-main-phase1 \
FLASHINFER_DISABLE_VERSION_CHECK=1 \
/data/hzy/envs/sparse-opd-sm120/bin/python validate_kimi_sm120_mxfp4.py \
  --suite smoke --activation swiglu \
  --output results/phase2_control_swiglu_smoke.json

# Kimi SiTU 目标真尺寸
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 PYTHONPATH=/tmp/hzy-fi-main-phase1 \
FLASHINFER_DISABLE_VERSION_CHECK=1 \
/data/hzy/envs/sparse-opd-sm120/bin/python validate_kimi_sm120_mxfp4.py \
  --suite real --activation situ \
  --output results/phase2_target_situ_real_gpu6.json

实现完成后的 CI-style gate 必须增加 --require-situ；若仍命中已知缺口，入口返回非零。

结果与证据

组别	结果	关键证据
SwiGLU smoke control	6/6 PASS	cosine `0.999625–0.999812`，NRMSE `1.50%–2.75%`
SwiGLU Kimi real shape	2/2 PASS	decode/prefill cosine `0.999597/0.999621`，NRMSE `2.85%/2.75%`
SiTU smoke target	6/6 EXPECTED_MISSING_SITU	全部命中 binding `256 vs. 128` 首错
SiTU Kimi real shape	2/2 EXPECTED_MISSING_SITU	GPU6 上 decode/prefill 均命中同一首错
determinism	PASS	non-fused finalize 三次 bitwise equal
CUDA Graph	PASS	control replay 与 eager `max_abs=0`，两次 replay bitwise equal

原始证据：

/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4/phase2_control_swiglu_smoke_gpu6.log
/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4/phase2_target_situ_smoke_gpu6.log
/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4/phase2_control_swiglu_real_gpu6.log
/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4/phase2_target_situ_real_gpu6.log
/data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4/results/phase2_*.json

NaN/Inf 决策记录

2026-08-17 的统一 gate 发现旧 oracle 不成立：原始 BF16 NaN/Inf 经 mxfp8_quantize 后，E4M3 payload 全部有限，scale 最大值为 0xFE。 NVIDIA E8M0 定义中 0x00..0xFE 表示有限的二次幂，只有 0xFF 表示 NaN；转换采用 saturating finite 行为。旧 reference 把 0xFE scale 重新展开到 BF16 时发生溢出，再要求 Tensor Core candidate 传播相同 non-finite row，不是有效的 MXFP8 oracle。

修正后的 nonfinite case 同时要求：

量化后的 E4M3 payload 全部有限；
E8M0 scale 不得出现 0xFF；
candidate 输出全部有限且三次 bitwise deterministic；
BF16 dequant reference 的 overflow rows 继续记录为 diagnostic，不参与数值判定。

这项修正没有改变任何 finite case 的 reference、容差或性能计时。有限值仍使用同一量化输入、权重、scale 与 routing，并满足 rtol=0.2, atol=0.2。

官方格式依据： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-math-api/cuda_math_api/struct____nv__fp8__e8m0.html。

Phase 3 最小实现

状态：完成；有限值正确性与定义明确的 MXFP8 nonfinite 边界通过，可以进入 Phase 4 profiling。尚未形成整模型性能结论。

源码提交

仓库	分支	提交
FlashInfer	`hzy/kimi-k3-sm120-situ-mxfp4`	`7d1a4ee` `[Feature] Add CUTLASS SiTU fused MoE support on SM120`
SGLang	`hzy/kimi-k3-sm120-flashinfer-mxfp4`	`fb929bb` `[Feature] Support Kimi-K3 FlashInfer MXFP4 MoE on SM120`

FlashInfer 的最小增量：

C++ ActivationType 增加与 Python ABI 对齐的 Situ；
把 SiTU 标为 gated activation；
增加 4*tanh(gate/4)*sigmoid(gate) * 25*tanh(up/25) adaptor，复用已有 grouped GEMM 和 per-expert 参数；
Python 暴露显式 capability marker，避免仅凭早已存在的 enum 误判 kernel 可用。

SGLang 的最小增量：

同时支持 GPT-OSS 交错 [gate_i, up_i] 与 Kimi 连续 [gate; up] checkpoint 布局，统一生成 FlashInfer [up; gate]；
从 MoeRunnerConfig 透传 Situ、alpha 4、beta 25，不再硬编码 SwiGLU；
bias-free Kimi 路径不向 kernel 传零占位 bias；
FlashInfer 缺少 SiTU capability marker 时在 runner 初始化阶段明确报错，并提示以 --moe-runner-backend marlin 重启；不做 kernel 失败后的热切换。

构建产物

/data/hzy/artifacts/flashinfer-kimi-sm120-situ-phase3-v3/flashinfer_python-0.6.18-py3-none-any.whl
SHA256 9298d34b6f9cec9b8bf535d1688fc6e8c73f7db65f64e0c496580e881c3d997b

正确性与集成结果

统一 Phase 2/3 gate 命令：

cd /data/hzy/sskj/experiments/pro6000/kimi3_pro6000_sglang_sm120_flashinfer_mxfp4
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 \
PYTHONPATH=/tmp/hzy-fi-situ-phase3-v3 \
FLASHINFER_DISABLE_VERSION_CHECK=1 \
/data/hzy/envs/sparse-opd-sm120/bin/python validate_kimi_sm120_mxfp4.py \
  --suite all --activation situ --require-situ \
  --warmup 2 --benchmark-iterations 3 \
  --output results/phase3_target_situ_all_gpu6_v3.json

结果：8/8 PASS。

覆盖	结果
M=1/2/8/32，uniform/skewed/empty/masked	PASS
EP2 global/local IDs	PASS
MXFP8 NaN/Inf saturation boundary	PASS，candidate finite、3-run bitwise
CUDA Graph capture/replay	PASS，replay 与 eager `max_abs=0`
Kimi decode `M=1, H=3584, N=3072, E=28, topK=16`	cosine `0.9996223`，NRMSE `2.748%`
Kimi prefill `M=128` 同真尺寸	cosine `0.9996152`，NRMSE `2.774%`

SGLang 集成测试：6 passed, 18 warnings in 563.41s。warnings 为 asyncio 配置、PyTorch deprecation 和只读 pytest cache，不含断言失败。