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# sskj — 多平台大模型推理性能基准测试项目
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> **更新（2026-08-02 00:08:00 CST）**
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> 修复 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 3 混合 Capture 时序。首轮正式 Run 证明当前 SGLang `/start_profile` 请求会阻塞到捕获结束，旧实现因此在 Profile 完成后才发送 128K Prefill，第二份 Trace 未覆盖注入；随后混合背景触发默认 300 秒 Scheduler watchdog，第三段未执行。新实现异步触发 Profile，先捕获 2 个 Decode Step，再通过原生 `/generate` + `input_ids` 立即注入 128K 请求，避免 benchmark 客户端启动延迟；混合背景缩为单波 32 请求，Profiling 专用 watchdog 提升至 1800 秒，并让异常退出自动将 manifest 标记为 `FAILED`。
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> **更新（2026-08-01 19:34:34 CST）**
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> 完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 3 正式时间线代码交付。正式 Control 与混合背景统一为 `1K -> 1K, C=32`；所有 `/start_profile` 请求显式记录 `start_step` 和 `num_steps`，Control 在活跃 Decode 后跳过 2 Step，混合场景先保留 2 个纯 Decode Step 再注入 `128K -> 1`，长 Prefill 从首个 Chunk 开始捕获。继续沿用已通过的双节点 PyTorch/Nsight smoke、16 Rank/6 份 Nsight 报告 fail-closed 门禁和单服务三段 Capture Range；正式结果尚未生成，因此不创建 `phase3_exp.html` 或 `phase3_code.html`。
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> **更新（2026-08-01 15:24:52 CST）**
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> 完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 2.5 RDMA 需求建模。正式 Run `dsv4pro-phase2_5-20260801-130007` 完成 Scout 5/5 与 Confirm 6/6；64K Prefill 在 C=16 已进入约 2,984 input tok/s、79.90 Gbit/s/rail 的平台，C=32/64 不再显著增长。拟合通信强度为 3.332 MB/input-token/rail，单 Rail 400G 需约 15,006 input tok/s，约为当前平台的 5 倍，因此当前是模型计算/实现吞吐先饱和，不是 RDMA 先饱和。新增 `phase2_5_exp.html`、`phase2_5_code.html`、精简证据集和可复用的模型部署 RDMA 需求评估流程；实验结束后双节点容器与 16 张 GPU 已清理。
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> **更新（2026-08-01 02:40:00 CST）**
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> 新增 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 2.5 RDMA 需求建模唯一入口。实验保持现有 TP16/EP2 服务参数不变，先以 `64K -> 1` 的 C=1/4/16/32/64 建立 Input TPS 与每 Rail HCA 带宽关系，再自动选择平台前、拐点和最大稳定并发，对 `64K -> 1K` 重复确认。结果将给出每 Token 跨机字节数、400G 所需 Token TPS、并发饱和曲线和“模型计算先饱和还是 RDMA 先饱和”的机器可读结论；正式结果尚未生成，因此暂不创建 Phase 2.5 HTML 档案。
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> **更新（2026-07-31 19:02:00 CST）**
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> Phase 3 Nsight smoke 已在 Head/Worker 各生成一份可解析报告；首份时间线确认 NCCL AllReduce、Sparse MLA、CUTLASS GEMM 与 MoE kernel 均可见。根据 smoke 修正正式 capture：Decode 对照和混合负载必须等服务实际进入 `Decode batch` 后才触发；每段等待本节点全部 8 个 rank 完成，而非任一 rank；双节点近同步停止以减少 Gloo 断链噪声。`nsys stats` 改为可写临时 SQLite、保留 Kernel/API/NVTX 高价值汇总并删除临时库，结果与报告数量均 fail-closed。
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> **更新（2026-07-31 18:53:00 CST）**
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> Phase 3 PyTorch Profiler 首轮 smoke 已证明双节点 16 个 rank 均可完成 trace 写盘，Head/Worker 分别生成 8 份、约 1.5/1.4 GB 压缩 trace。修复当前 OpenSSH 不接受 `scp remote:/path/.` 导致 Worker 结果未回收的问题，改为 SSH tar 流式传输；正式入口不再忽略回收失败，并新增至少 16 份 PyTorch rank trace、至少 2 份 Nsight 节点报告的结果门禁。
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> **更新（2026-07-31 18:43:00 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 18:38:00 CST）**
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> 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`。
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> **更新（2026-07-31 17:22:20 CST）**
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> 完成 DeepSeek-V4-Pro 双机 Pro6000D SGLang Phase 2 正式收口。最终 Run `dsv4pro-phase2-20260731-163620` 在 28 分 44 秒内完成 8/8 benchmark、8/8 精确测量窗口和 18/18 采集器启停；混合 Prefill 令 Decode Output TPS 下降 23.96%、TPOT P95 增加 66.75%。GPU/CPU/NUMA、双 Rail RDMA、PCIe P2P、8/16-GPU AllReduce 与 `NCCL_CROSS_NIC=0/1/2` 数据均已归档；证据排除原始 Rail 带宽饱和、整机 CPU 饱和、GPU 降频和 CROSS_NIC 选择作为首要原因。实验结束后两节点容器、端口和 16 张 GPU 均已清理。
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> **更新（2026-07-31 17:08:30 CST）**
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> 修正阶段档案门禁的适用范围：规则禁止在 Phase 尚无阶段结果时提前创建 HTML，但不追溯撤下已经完成正式 Run 和结果汇总的档案。Phase 2 已有正式 Run `dsv4pro-phase2-20260731-130125` 的 8/8 结果，因此恢复 `phase2_exp.html`、`phase2_code.html` 及主计划、Phase 1/2 页面之间的双向导航。
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> **更新（2026-07-31 17:01:56 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 16:46:05 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 16:27:58 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 16:18:35 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 15:59:49 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 15:33:02 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 14:15:00 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 13:59:12 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 13:40:03 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 13:11:40 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 11:57:13 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 10:45:24 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-31 00:11:25 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-30 23:38:42 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-30 23:06:01 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-30 18:40:53 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-30 17:54:30 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-30 17:45:18 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-30 16:38:41 CST）**
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> 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。
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> **更新（2026-07-30 14:33:52 CST）**
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> 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。
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> 历史更新见 `git log`。项目目的与工作流见下方。
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> **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。
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> 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。
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> 新平台接入 SOP：[`docs/NEW_PLATFORM_GUIDE.md`](docs/NEW_PLATFORM_GUIDE.md)。
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## 这个项目解决什么问题
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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。
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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"。
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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。
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## 标准工作流（全流程）
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① 跑实验 experiments/<platform>/<experiment>/run_adaptive_concurrency*.sh
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└─ 公共搜索逻辑: scripts/common/adaptive_bench_lib.sh
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② 落盘 adaptive_results/<run_id>/
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└─ adaptive_points.jsonl / adaptive_shapes.jsonl / adaptive_summary.* / run_manifest.json
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③ 分析 用 Python 从 jsonl 实算（禁止目测），SLO 口径见 docs/SLO_STANDARDS.md
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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
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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
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- 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`](docs/SLO_STANDARDS.md)。
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- 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。
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- 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）。
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## 目录结构
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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`](docs/EXPERIMENT_GUIDE.md)（单一权威来源）与 [`docs/BENCHMARK_WORKFLOW.md`](docs/BENCHMARK_WORKFLOW.md)。
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## 实验索引
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### TP/DP matrix + 自适应并发（当前主流形态）
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| 实验 | 说明 |
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|---|---|
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| `experiments/h20/dsv4_h20_vllm_tp_dp_matrix/` | H20 + vLLM，TP2/DP4、TP4/DP2、TP8/DP1 |
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| `experiments/h20/dsv4_h20_sglang_tp_dp_matrix/` | H20 + SGLang，同上 |
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| `experiments/h200/dsv4_h200_vllm_tp_dp_matrix/` | H200 + vLLM |
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| `experiments/h200/dsv4_h200_sglang_tp_dp_matrix/` | H200 + SGLang |
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||
| `experiments/p800/dsv4_p800_sglang_tp_dp_matrix/` | P800 + SGLang（INT8；TP2/DP4 启动 OOM 无数据，见 config.env 注释） |
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||
| `experiments/pro6000/dsv4_pro6000_vllm_tp_dp_matrix/` | RTX 6000D + vLLM |
|
||
| `experiments/pro6000/dsv4_pro6000_sglang_tp_dp_matrix/` | RTX 6000D + SGLang |
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| `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 |
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||
| `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 |
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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。
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### 其他实验（H200 老形态 & 专项）
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| 实验 | 说明 |
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| `experiments/h200/dsv4_h200_sglang/` `…/dsv4_h200_vllm/` | H200 单引擎 baseline |
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| `experiments/h200/dsv4_h200_sglang_vs_vllm/` | H200 引擎控制变量对比 |
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| `experiments/h200/dsv4_h200_dspark/` `…/dsv4_h200_vllm_dspark_vs_default/` | DSpark 投机解码相关 |
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| `experiments/h200/dsv4_h200_vllm_mtp_vs_default/` | vLLM MTP 对比 |
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| `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） |
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| `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 |
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| `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 |
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| `experiments/TEMPLATE/` | 老式固定场景实验模板 |
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## 快速复现
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以 H20 vLLM 自适应并发搜索为例（其他平台同理，换目录即可）：
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```bash
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# 1. dry-run：只打印搜索计划，不加载模型
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cd experiments/h20/dsv4_h20_vllm_tp_dp_matrix
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DRY_RUN=1 bash run_adaptive_concurrency_add16.sh
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# 2. 单组合冒烟：只测 TP=8、1K/128，并发上限 8
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RUN_ID=smoke-$(date +%Y%m%d-%H%M%S) \
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TP_LIST="8" ISL_LIST="1024" OSL_LIST="128" GRID_LIMIT=1 SEARCH_MAX_CONCURRENCY=8 \
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bash run_adaptive_concurrency_add16.sh
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# 3. 正式跑（放 tmux）
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tmux new-session -d -s h20-vllm-adaptive \
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"cd $(pwd) && bash run_adaptive_concurrency_add16.sh"
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```
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更多用法（断点续跑 RESUME_RUN_ID、常用覆盖参数）见 `experiments/ADAPTIVE_CONCURRENCY_USAGE.md`。
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## 新平台 / 新模型接入
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- **新显卡**：按 [`docs/NEW_PLATFORM_GUIDE.md`](docs/NEW_PLATFORM_GUIDE.md) 执行，核心动作是复制 `experiments/h20/dsv4_h20_<engine>_tp_dp_matrix`、改 `config.env` / `adaptive_config.env` / `matrix.json` 三件套，再加 `platforms/<chip>.env`。
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- **新模型（GLM5.2）**：复用同一实验目录结构，新增 `experiments/<platform>/glm52_<platform>_<engine>_tp_dp_matrix/`，改模型路径、量化与引擎启动参数即可；SLO 口径、报告流程、多维表格结构不变。
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## 环境要求
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- 公共：bash、Python 3、`sglang.bench_serving` 压测客户端（Docker 或 venv）；绘图分析用 `envs/charts/`（matplotlib）。
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- 各平台的镜像 / venv / 模型路径见对应实验目录的 `config.env` 与 `platforms/<chip>.env`；**模型与数据集路径是机器相关的**，换机器时按实际路径调整。
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- 环境搭建规范见 `envs/README.md` 与 `envs/UV_ENV_SETUP.md`。
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## 注意事项
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- 提交内容：实验代码 + 最终产物（results.json / report.md / adaptive 的 jsonl 与 summary）；日志、raw_outputs、gpu_logs 不入库（`.gitignore` 已排除）。
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- 仓库会clone到多台机器，实验脚本内引用公共组件一律用 `${SCRIPT_DIR}/../../../scripts/common`（TEMPLATE 为 `../../`），不要写绝对路径。
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