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GLM-5.3-NVFP4 双方案 B300 对标场景矩阵压测 — 60.86000D

日期2026-09-10 机器174.1.60.88×RTX 6000D96GB GDDR7无 NVLink 模型GLM-5.3-NVFP4modelopt 镜像:nightly-dev-20260828-daf63171(两臂同) 对标基线飞书《GLM 5.3 SGLang Low-latency & High-Throughput 测试结果》B300 报告wiki UPB2w4Y5yi65qwkMxJJcZko5nUc 完整报告:本目录 REPORT.md= 飞书发布版 A7V3wZTQeifCB4krdi6cA834nW9

目标

在 6000D 上复刻 B300 报告的全部场景(主场景 16K→512、4.1 短输入、4.2 长输出、5.1 长上下文、5.2 边界),对两套在役部署方案各跑一遍完整矩阵,产出对齐 B300 8 章结构的对标报告。测后 60.8 在役服务TP4PP2@0.90原容器恢复已验证health 200 + 16K 抽测 ok + 显存水位一致)。

实验臂

方案 关键配置 质量门
tp2pp4 D 生产口径deploy_glm53_pp4.sh TP2PP4、mem0.85、MRR48、cps16384、radix 关、KV fp8_e4m3 池 1,040,384、无投机、index_topk_freq=4=原生默认恒等、ctx 1,048,576 6/7仅 tool-call无 parser历史已知
e7b TP8+EAGLE3+ARdeploy_glm53_607_exp.sh + CAR 补丁注入) TP8、EAGLE 4/1/5、mem0.90、MRR16、cps8192、radix 开+hicache×3、KV fp8_e4m3 GPU 池 276,480、decode 图 bs1-8、ctx 270,336、custom-AR 1stageSGLANG_CUSTOM_ALLREDUCE_ALGO=1stage8 rank SSKJ_CAR_PATCH_ACTIVE 验证) 7/7

场景矩阵与并发档位用户裁决收敛16K 封 64、64K/128K 封 8/4

B300 章节 场景 并发档位 TP2PP4 活跃上限 E7b 活跃上限
§3 主场景 16K→512 1/8/16/32/64 48MRR 16MRR=池贴边)
§4.1 1K→128 1/8/32/64 48 16
§4.2 1K→4K 1/8/32/64 48 16c64 用户中止 rc=143
§5.1 64K→512 1/4/8 15 4
§5.1 128K→512 1/2/4 7 2
§5.2 256K→1 1/2/3 3 1池贴边
§5.2 512K→1 1 1 结构性不可ctx
§5.2 896K→1代 B300"约1M" 1 1 结构性不可ctx

测量协议冷缓存shared-frac 0+ 每点 flush + 服务端命中核验 ≤0.01超限重试一次nreq=max(8, 2×cc)P95 nearest-rank 对齐 B300语料耗尽21.23M/21.30M)下用回收窗口(--pool-override 基址映射见 REPORT 附录 A。有效测量点 41 个tp2pp4 24 + e7b 16 + e7b 256K C=1 全新文本重测),全点 0 retraction、0 OOM。

判决速览(详见 REPORT.md

  • 分界 C=8E7b 全场景 C=1 占优16K out 49.6 vs 16.7=3.0×、TPOT 13.7 vs 50.3ms=3.7×1K→4K out 135 vs 20.3=6.7×C≥8 TP2PP4 全指标反超并随并发拉大16K c64 out 211 vs 84=2.5×)。
  • E7b 可用窗口 ≤C8MRR16 + decode 掉图bs>8双击16K c16 TPOT 298ms 断崖。
  • decode 密集甜点 = E7b c81K→4K out 412 tok/s、TPOT 22.5ms、accept 4.0。
  • TP2PP4 甜点 c16+16K 近线性至 c64MRR48 未饱和);全场最高输出 4.2 c64 482 tok/s但 TTFT 338s仅离线
  • 边界只有 TP2PP4 可达256K/512K/896K 全测input 7,050/5,662/4,153 tok/sE7b ctx 270,336 结构性封顶。
  • DSA 复现C=1 TPOT 对上下文不敏感50.3/50.0/49.7ms @16/64/128K并发才是驱动c8: 70.9→161.8ms)。
  • vs B300定性结构完全复现LL/HT 分野一致),绝对差 4-5×边界 prefill 差距收窄至 ~2×分界点本机更靠前C8 vs C64-128原因是容量上限MRR/池)而非算力。

关键坑位(复测必读)

  1. hicache 宿主层陷阱256K prewarm KV 占池 94.8% 触发宿主层下放,flush_cache 清不掉宿主层 → 同文本测量命中 0.9998。冷缓存复测必须换该实例从未发过的文本(本战役 E7b 256K C=1 用窗口 9,900,000 重测达标)。
  2. 语料已耗尽:回收窗口复用仅在 flush+命中核验协议下有效TP2PP4 臂 radix 本来就关,零污染。
  3. 在役保全流程:docker stopdocker rename glm53-nvfp4 glm53-nvfp4-insvc必须先改名E7b 部署脚本会 rm -f 同名容器)→ 测毕 rename 回 + start。docker stop/rm 偶发 "zombie PID" 报错是收尾边界现象,容器终态 exited(137)、显存归零,稍等重试即可。

资产与 md5 台账60.8 执行件 = 本目录 = 60.7 原件 三方一致)

1e34dd8d813ccb7ac8243e8d1573a49e  bench_corpus_v2.py        (scripts/)
4c126d067d33b5ea27c268f37561634c  extract_summary.py        (scripts/)
5892b44610b2ce61f533f1721105625e  run_b300_matrix.sh        (scripts/)
def3c64c5dc19e1d507080e3366c3762  deploy_glm53_pp4.sh       (见 dual_scenario_bench/scripts/md5 对照一致)
21db641f1d997e26fcf1ddc97163b87e  deploy_glm53_607_exp.sh   (见 dual_scenario_bench/scripts/md5 对照一致)
a8fc9a504c041acc40831a848b4985d8  patches/custom_all_reduce.py
65a4d22bd87ae343e7d68c4879c14f98  patches/custom_all_reduce_utils.py

gen_report_tables.py 为本地表格生成器md5 未入台账60.8 侧执行件同源)。

原始数据

  • 本目录 results/{tp2pp4,e7b}/all_results.jsonl逐点 SUMMARY + 命中核验、status.txt、server_facts.txt启动参数+池分配日志摘录、gpu_inventory_idle/final.csv、vram_timeline.csv30s 采样全矩阵)
  • 60.8 侧:/root/bench_logs/b300eq_tp2pp4_20260910_1138//root/bench_logs/b300eq_e7b_20260910_1428/
  • E7b 256K C=1all_results.jsonl 同 tag 共 4 条,最后一条为干净重测值(生成器 dict 载入后写覆盖,天然生效)