把 Strata 搬上 SGLang 引擎 的嘗試
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續：把 Strata 搬上 SGLang 引擎（二）—— 四個「無 error 但錯」的慣例坑
前一篇：
把 Strata 搬上 SGLang 引擎：32 個 patch、9 個窗口、一次 serve、一個 −exp 的坑
這一篇是後續：serve 之後仍然講不出人話，於是逐個慣例去對。已修四個真 bug、排除五個假設，
現在知道錯在哪一類，但還未修好。數字全部是實測。
硬體：雙 7900XTX（gfx1100 / ROCm）、94 GB RAM；模型：Qwen3.8-Flash-Next ISTA GSQ-RCO IQ3_S（MoE，專家走 NVMe）
建議 tags：7900xtxstrata多卡部署qwen-flashTL;DR
- serve 得，但輸出是退化文字。四個真 bug 已修好並落機，每一個都是「無 error、形狀合法、但算錯」。
- 最有價值的一項：GDN 的輸出 gate，引擎用
sigmoid(z)，fork 預設swish（z·σ(z)），36/48 層、每 token、per-head 乘性錯。修完之後輸出質變（由隨機詞湯變成另一種壞法），證明它是主因之一。 - 五個假設被證據排除，其中一個是我自己判斷錯：partial rotary 根本沒壞。
- 性能：1.4–1.75 tok/s（同 harness 生產 26–34；生產自己長文 95–107）。差距是結構性的（無 RAM tier / 無 MTP / 單卡），不是調參。
- 現時症狀已定性為「狀態一累積就崩」，下一步用逐 op parity 去釘，不再開窗猜。
這一輪的四個坑（都可复用成 checklist）
1.
ssm_a已經是−exp(A_log)llama.cpp 匯出 GGUF 時，
A_log已被轉成ssm_a = −exp(A_log)；fork 把它原值塞進linear_attn.A_log，
而 gating kernel 會再做一次−exp()。結果 decay 乘數 ≈−exp(−exp(A_log))≈ −1，
per-token decay 由 3.3e-06 變成 1.00（36 層 GDN 的 state 幾乎凍結）。- 修法：落地縫
A_log := log(−ssm_a)，先 assert 全部 < 0（fail-closed） - 實測：
transformed 36/36；gate 數值對引擎 rel 1.68e-08；decay0.526086兩邊相同 - 事後發現 fork 自己對另一個模型家族早有正確 helper（
kimi_k3_gguf._kda_a_log_target_value）——
先 grep 一下有沒有同族模型已經讀過同一個慣例，比自己去推快得多
2. norm 是 plain gain，fork 卻做
1+wartifact 的 norm 值域中心 ≈ 1（
hc_attn_normmean 0.9365、ssm_norm0.9668、attn_q_norm1.4437），
即訓練時直接乘w；fork 的GemmaRMSNormforward 是x * (1.0 + w)。這不是一個 scale，是 per-channel 扭曲：同一隻 tensor 內
(1+w)/w由 1.00 到 20.7，
負 gain 的 channel 連符號都反。- 修法：只對 148 隻「consumer 做
1+w」的 norm 落w−1；36 隻linear_attn.norm（FLA gated RMSNorm，plainx*rstd*w）原樣不動，並用測試證明 byte-identical - 要注意的陷阱位：
input_layernorm/post_attention_layernorm在這個模型被delattr掉了、
final norm 叫output_hc_norm、hyper-connection 的hc_*_norm也是1+w（不要以為「hyper-connection 就是 plain」） - 實測：
transformed 148/148 … 36 plain untouched
3. GDN 輸出 gate：
sigmoid不是 SiLU- 引擎：
y = rms_norm(o) * ssm_norm * sigmoid(z)（gdn.cu註解直接寫「SIGMOID, not SiLU」，layer.cpp再寫一次） - fork：
RMSNormGated因 config 沒有output_gate_type而取 defaultswish⇒z·σ(z) - 修法：bridge config 一行
text_config.output_gate_type = "sigmoid" - 效果：唯一令輸出「變質」的修正——由「隨機詞湯」變成「重複標點退化」
教訓：vender kernel 裡出現「X, not Y」這種註解，就當它是 spec。
4. PLE 完全 inert（層號 + 大表）
- artifact 的 PLE 在
blk.1，引擎判斷layer == 1；fork 卻掛在layers.0 per_layer_token_embd（320M 行 IQ4_NL）不在任何 model param，gsq_ple的 row-read 從未被呼叫- 怎麼知道它 ≡ 0：把
ple_layer_ids設成[]完全關掉，輸出逐字不變 - 修法：層號由 name map 推導；大表走 fail-closed 的 row-read
- 實測：3 條真 prompt、608 次 row 請求、600 unique rows / 54 kB（表的 1.87e-6），
與獨立 pread + 獨立 IQ4_NL 解碼器對 240 rows（散佈整個 320M 範圍）38,400 值逐位相同；
PLE 關掉時 64 步軌跡 sha 逐位一致（不變性控制）
被排除的五個（附證據，省你時間）
假設 結論 證據 mixed-quant dequant 壞 清白 27 隻真 tensor、16,200 blocks、1,900,800 值 bit-exact（18/20/21/22/23）；12/13/14 只差 fp16 ulp；42 全等 iq3xs_grid4× 折是 bug被平反 它與 kernel 的 (0.5+nib)*0.5是耦合重構（4×0.5×0.5 ≡ 1）；單邊改會變 4× 幅度錯。表與公式永遠要一起看pack 的 gate/up標籤互換清白 12 + 48 抽樣，加 L17 全 512 專家 gate+up = 720,896,000 B 逐 byte 全等；負控制有能力 FAIL tokenizer 不同 清白 引擎 vocab.jsonvs bridgetokenizer.json：248,320 tokens、0 個 id 不符partial rotary（我以為 fork 轉足 256 維） phantom pre-fix 參數是 (head_dim=256, factor=0.25)，int(256×0.25)本來就是 64。我當初只讀rotary_dim=self.head_dim就下結論，漏了下游 factor性能（誠實版）
量 Path B 生產 Strata 64 token 短請求 0.9 / 1.0 / 1.2 tok/s 26.1 / 29.7 / 34.1 BENCH-256 1.75 tok/s — 生產長文基線（usage 計數） — decode 95.5–106.6 tok/s、prefill 3,336–3,601 差距的結構原因：沒有 RAM tier（expert 每次由 NVMe 讀，
staging_pinned=4，VRAM 只有 436 個 unit 的 cache）、
沒有 MTP（生產--spec 3，accept 0.81）、單卡（生產雙卡 layer split）。這不是調參能救。現在的症狀與判斷
sigmoid 未修 → '用户，，，的，...，，。。。。/。///' PLE 接上後 → '用户请求，用户请求，请求，query' chat 格式重測 → '用户请求，，，。。。的前力/白白/白/////白/白//白////'形態固定：先幾個似樣 token，然後崩塌成標點／單字符循環。而且 raw completion 與 chat template 一樣退化
（所以不是 prompt 格式問題）。判讀：這不再是「慣例錯配」（慣例錯會由第一個 token 就亂），而是狀態一累積就崩：
GDN 的 recurrent / conv state，或某個 op 級數值偏差。下一步是逐 op parity——
fork 側環境變數 gate 的 dump（x / conv_out / q,k,v,z / b,a / beta / dt / decay / state / y）
對 numpy 參考（用真權重 + 逆向 transcript 的引擎公式），報第一個超容差的 op。方法論（這次真的救了幾次）
- 每個 landing 都要 fail-closed + 計數：
transformed N/M，N≠M 就 raise，數值像另一種慣例就 raise，重複轉換就 raise。artifact 與 fork 的慣例差異是常態，不是例外；默認行為是「靜默錯」。 - worker 自報不算數：我自己重跑才計。這一輪抓到兩次假 FAIL（兩個 runner 並行撞同一 scratch）和一次自己的證據錯（
gguf_offset已含data_start，又加了一次，dd 出來的「真 bytes」只有 18,588/245,760 個位置對）。 - 讀
x = <expr>要讀到最後一個 operator：rotary_dim=self.head_dim之後還有int(head_dim*factor)。整個 4034 合約建在半行之上，最後證實是 no-op。 - byte-identical 證明的是 pack，不是數學：pack 與 GGUF 逐 byte 相同，但 dequant 還得逐 type 驗。
- 窗口紀律：preflight 失敗
exit 6且在systemctl stop之前；trap 要 killsglang::子進程並等 GPU VRAM
GB 才重啟（引擎會用「空閒 VRAM」自動定 expert cache 大小，殘留子進程會靜默把 10,352 slots 變 6,938）。
一句話
「跑得起」與「跑得對」之間，隔著四個 artifact 慣例；「跑得對」與「跑得快」之間，隔著一整個 RAM tier。
下一篇應該就是逐 op parity 的結果。 -
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續：把 Strata 搬上 SGLang 引擎（三）—— 第五個坑修好終於講人話；然後發現牆不是 kernel，是把 kernel 直接搬過來
上一篇結束時的狀態：serve 得、四個慣例坑已修、但輸出仍然退化，承諾「下一篇是逐 op parity 的結果」。這篇就是，加上之後性能線的完整轉折：三個優化被同窗 A/B 判死、profiler 拆出真牆、最後把生產引擎現成的 kernel 直接橋進 torch，一次過把 decode 和 prefill 兩條 kernel 線實測過判準。數字全部實測。
硬體：雙 7900XTX（gfx1100 / ROCm）、94 GB RAM；模型：Qwen3.8-Flash-Next ISTA GSQ-RCO IQ3_S（MoE，512 experts × 48 層，top-10 路由）
建議 tags：7900xtx strata sglang 多卡部署 qwen-flashTL;DR
- 逐 op parity 釘到第五個真 bug：GDN 的 value-head → key-head 配對，引擎用 modulo、fork 用 interleave，44/48 個 head 讀錯 key。修完（config 一行）輸出逐字正確：法國首都→巴黎、17×23→391、通順廣東話，與Strata一致。
- 語義收線之後全力追速度，三個結果：expert-scoped 佈局（只算路由到該 expert 的 rows）把 prefill 18.3 → 125.5 tok/s（6.87×）；但之後兩個「減少呼叫次數」的改寫——micro-batch（op 數削 35 倍）和 bf16 slab（呼叫數削 64 倍）——同窗 A/B 實測一個只快 0–6%、一個反而慢 9–28%，全部判死。
- 進程內 profiler 拆牆：每個 expert 單元 2.127 ms 裡，CPU 讀取＋dequant 佔 84.5%，H2D 只 4.6%，GEMM 10.9%。每 token 要搬 480 份 ×9 MB 權重 ≈ 3.8 GB/s——牆是搬 bytes，不是算力、不是 op 數、也不是 PCIe。
- 於是換路：不自己寫 kernel，把生產引擎現成的 grouped expert kernel（一次 call 做齊 gather→dequant→gate/up→SwiGLU→down→scatter）用薄 torch 橋接直接用。真 artifact bytes 上實渗 decode 4.96 µs/expert——判準預算是 30 µs，6 倍餘裕。
- 橋接本身 15/15 gates：三種量化格式 × 兩個 kernel 佈局 × 引擎的優化臂，輸出 bitwise 相同；prefill 那邊的 MMQ kernel 也實測四個 context 判準點全過。
- 誠實講：還沒接線進 SGLang 主路徑。下一個裁決點是 expert 常駐 VRAM 的命中率——全模型 expert 46.8 GiB，對 2×24 GB 顯卡，這才是計劃成立與否的真正未知。
一、第五個坑：GDN head 配對（講人話的最後一里）
上一篇的方法：fork 側用環境變數 gate 逐 op dump，對 numpy 參考（真權重＋從引擎源碼逆向的公式），報第一個超容差的 op。
結果：conv 3.7e-3、split 0.0、beta 7.7e-4、dt 2.2e-8、decay 1.9e-8、epilogue 1.7e-3——全部在 bf16 噪聲內。唯一爆表的是 delta rule 的 head 配對：rel 1.246。
機制：48 個 value head 共享 16 個 key head。引擎 kernel 用 modulo 配對（h % h_k），fork 的 FLA kernels 用 interleave（i_h // (H/Hg)）。兩種都是合法慣例，但同一個模型只能用一種——錯了之後 44/48 個 head 在錯的 key 上累積 delta state。形狀全對、無 NaN、文字流暢，「講得出話、講錯事」，而且狀態越長崩得越厲害。
修法：bridge config 一行 gdn_head_pairing = "modulo"（默認 interleave 不變，其他模型零影響；prefill/decode 兩條 kernel 路都要覆蓋）。
修完的語義驗收錨是「短 prompt 答案與生產逐字相同」，不是 gate 數、不是 tok/s：巴黎、391、通順粵語，三條全中。五個坑修完（A_log 變換、plain gain norm、sigmoid gate、PLE 層號＋大表、head 配對），「跑得對」這一關正式收線。
二、速度線：兩個「減少呼叫」的優化判死，profiler 拆出真牆
expert-scoped 佈局修掉的是真正的浪費：舊路對每個受路由 expert 都跑完整批 token 的 FFN 再用 mask 丟結果，每 chunk 實做 990 TFLOP、必要 19.3 TFLOP（51.2× 冗餘）；修完 prefill 18.3 → 125.5 tok/s。
之後的瓶頸量測指向「每 expert 一次 Python 呼叫 ×0.73 ms」，於是做了兩個直覺上正確的改寫：
- micro-batch：把每層 N 個 expert × 11 個 torch op 壓成常數個 batched GEMM。op 數 19,478 → 550（35×）、fp32 權重展開 1,536 次 → 0。同窗兩腿 A/B：只快 0–6%，T=7 反而慢 9%。
- bf16 slab：把整個 block 的 experts 疊成一個大矩陣，叫上游 triton fused-experts kernel 一次算完。同窗 A/B：慢 9–28%。
第二個的死因有外部佐證：log 裡每個 block 都印 "Using default MoE kernel config"。實查 SGLang 樹：configs/ 有 386 個 device json，MI300 有 8 個，RX7900XTX 是 0 個；而且 configs 目錄只有 triton 3.5/3.6/3.7 的版本目錄，我們跑的是 3.8——就算有人補了 config 也讀不到。
但真正值錢的是反推：micro-batch 把 op 削了 35 倍而時間不動，說明 0.73 ms/expert 不是 Python dispatch 的錢，是搬權重的錢——24,576 次 expert 呼叫 × 9 MB ≈ 221 GB / 57.9 s ≈ 3.8 GB/s，PCIe 級。再用進程內 profiler（環境變數 gate，每 expert 單元累計 read+dequant / H2D / GEMM，引擎退出時印一行）把 decode 拆開：每單元 2.127 ms，讀取＋dequant 84.5%、H2D 4.6%、GEMM 10.9%。H2D 只 0.098 ms——「PCIe 是瓶頸」這個講法也被否證，牆一直在 CPU 側的解壓。
結論收束成一句：expert 權重要以量化 bytes 常駐 VRAM、dequant 融進 kernel 裡，同一塊 VRAM 容納 4.7× 單元數——這正是生產引擎的設計。那為什麼不直接用它的 kernel？
三、判準定調，然後把生產 kernel 橋進 torch
判準先定（不然 gate 都是拍腦殼）：單流，Path B 要達到生產基準的 2/3（差距 ≤ 1/3）。生產基準（temp 0、nonce、usage 計數、3 reps 取中位）：
context decode 基準 prefill 基準 Path B 判準 64K 96.5 tok/s 6,130 tok/s decode ≥ 64.3 / prefill ≥ 4,087 256K 105.7 4,343 ≥ 70.5 / ≥ 2,895 decode 判準換算：每 token 15.55 ms，480 個 expert 單元 ⇒ 30 µs/單位。現況是 2,127 µs——差 66 倍，自己的 torch 路永遠追不到，必須 grouped fused kernel。
做法：寫一個 torch extension（一個 .cpp），直接 link 生產引擎已編好的 kernel 靜態庫，暴露五個 op。不寫任何量化 kernel。
decode 實測（引擎自帶 bench、真 GGUF rows、兩個 kernel 佈局互相 bitwise 對拍、interleave 取三輪最小；T=1 token、G=10 experts＝一層一次 grouped call；六種 gate/up×down 格式組合全覆蓋）：
gate/up / down 格式 每層 call gate/up 頻寬 IQ3_XXS / IQ4_NL 47.0 µs 520 GB/s IQ2_S / Q2_0 50.6 µs 377 GB/s IQ3_S / IQ4_NL 50.4 µs 521 GB/s （其餘三組合） 47.8–49.9 µs — 49.6 µs ÷ 10 ＝ 4.96 µs/單位；×48 層 ＝ 2.38 ms/token ＝ decode 預算的 15–17%。launch 攤薄的算術也實測了：單 expert 一次 call 16.9 µs（launch 主導，kernel 內約 4 個 launch），grouped 10 個的邊際成本 3.64 µs/個；40 個 expert 一次過 3.86 µs/個 @ 564–672 GB/s。「每層一次 call」不是風格，是算術必須。
torch 橋接 15/15 gates：blob 幾何三源一致（kernel 庫算的 ≡ 引擎 pack 表 ≡ 2,176,000/1,510,400/2,329,600 B 逐層吻合）；mode A/B × EXPDEC 優化臂三臂輸出 hash 完全相同（bitwise）；每層 call 57–60 µs（多出的 ~10 µs 是 Python dispatch，graph capture 可收回）。一個實務細節給想 replicate 的人：torch 的 ROCm wheel 環境沒有 cuda_runtime_api.h，ATen 的 CUDAContext.h 編不過——解法是照 sgl_kernel AOT 的慣例，stream 由 Python 端以 int64 傳進來，shim 不 include 任何 CUDA header。
prefill 那邊（MMQ 級 batched 量化 GEMM，一批 token 共享一次權重讀取）：4,096-token chunk 的形狀（每 expert 平均 80 rows）實測每 16-expert launch 0.546 ms，一個 chunk 的 MoE 共 839 ms。對判準：
context 判準 實測（MoE＋attention 估算） 判 64K 4,087 tok/s 4,548 過 128K 3,659 4,255 過 192K 3,264 4,001 過 256K 2,895 3,766 過 （attention 項用先前實測的線性律斜率估算 62–249 ms/chunk；MMQ 臂只量了 IQ3_S＋IQ4_NL 兩種格式＋合成權重，是可行性證據不是端到端承諾。效率隨 chunk 增大：600-token chunk 只有 ~1,600 tok/s，32K chunk ~11,300——launch 攤薄差。）
數據通路也閉了：引擎的 expert blob 與我們 pack 的 objects（gate‖up‖down 拼接）逐 byte 相同（實測對拍 True），GGUF plane 內每 expert stride 704,000 B 無 padding——零轉換直接餵。
四、還沒證的（比已證的重要）
- 所有 kernel 數字都假設 expert 已在 VRAM。全模型 46.8 GiB，雙卡 48 GB 理論剛好，但 KV、mamba state、dense 權重都要位。生產引擎靠 KV 放 host RAM＋int8 KV 才塞得下；Path B 的命中率 ≥80% 未實證——這是下一個裁決點。
- 雙卡 expert 並行的 all-to-all 在 gfx1100 沒跑過；hybrid（mamba/GDN）模型的 host KV 在 SGLang 沒證。這兩個任何一個不成立，工期翻倍。
- 沒有 MTP（生產 --spec 3、accept 0.81）；對「取代」對照時要補，投機的倍數不能記在 kernel 頭上。
- 還沒接線：decode/prefill 都還是獨立 bench 的數字，SGLang 主路徑的接線正在做。
兩個要收回的舊結論：一、「TP=2 有 block 對齊死牆」——建立在抄錯的量化表上（把 IQ4_NL 的 (32,18) 當成 256 值 block），live manifest 逐 object 驗算後 down 層全部整除，而 expert 維切分（EP=2）本來就零 pack 改動、負載平衡 1.000000。二、「單流做完也就 25–40 tok/s」——那個階梯假設要自寫 kernel；現成 kernel 的實測數字已經超過它的終點值。
性能（誠實版，同 harness 對拍）
量 Path B（語義正確版） 生產 Strata decode（長文 sweep 64K–256K） 1.67–1.70 tok/s 96.5–105.7 prefill 短請求（~5.9K token） 94.8 tok/s — prefill（長文 sweep 64K–256K） （外推 ~30，未實測 64K 點） 4,343–6,130 方法論（這輪救了幾次）
- 同窗兩腿是唯一可信比較：同一 config 隔幾小時的對照腿只剩歷史值的 ~75%（94.9 vs 125.5 tok/s）。跨窗口的歷史數字不是 baseline，任何「快了/慢了」都當場同窗重跑控制腿。
- 報 N 倍必附可重算算式；推導值與 instrumented 實測值分開標。micro-batch 那次就是算式推翻了直覺：counter 綠（op 數大跌）而 wall 不動 ⇒ 成本模型錯，不是量測不準。
- bitwise 對拍 + 負控制：兩個佈局互相 bitwise 才信 wiring；驗證鏈要故意弄壞一個 byte 證明會紅。一個從未紅過的綠鏈沒有證據力。
- 效果 gate 的量綱先對齊：拿一個 5.9K-token 請求去除以「每 4,096-chunk」的律，會憑空多出 3 倍假差距——先對齊 chunk 數再比。
- GPU 實測全程停產引擎窗口（stop→test→restore trap），單窗中斷 <10 秒，收窗驗 health 200。
一句話
「跑得對」與「跑得快」之間隔著 480 份 9 MB；這一輪證明了不用自己填——把生產引擎的橋直接架過來就行，剩下的難題是停車位（VRAM residency），不是引擎。
下一篇應該是接線後 SGLang 自己跑出來的第一組數字。
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【7900xtx·qwen-flash】Flash-Next 混合 GDN 移植日記（二）：併發開考 7.7× ＋ MTP 頭移植八堵牆拆七
環境聲明（對齊單位先）：雙 XTX 7900（gfx1100，PCIe 無 P2P）· SGLang fork（gfx1100 系）·
Qwen3.8-Flash-Next GSQ IQ3_S（48 層＝36 GDN＋12 attention，512 專家/層，專家由 host 流式進
VRAM arena）· 兩卡 layer-split（各 24 層專家全套）· 無 CUDA graph、無 MTP。以下數字全部
端到端 wall 口徑、usage.completion_tokens實算，counting 任務（250 token/流、temp 0）、
同窗同 harness，冷/暖態標明。
一、decode 速度：併發全梯（本篇主菜）
先講一個前提故事。開
--max-running-requests 8打 4 條併發 request，聚合睇落有「1.9×」
加速——但翻 rank log：45 條 Decode batch 紀錄，#running-req 全部＝1。由頭到尾冇 batch 過，
「加速」純粹係首 phase 冷啟（Triton/arena 暖機）拖低咗分母。教訓：判斷併發之前必睇
running-req 直方圖，聚合吞吐會講大話。根因：mamba admission 鉗制（hybrid GDN 模型專有）
追
kv_cache_configurator.py嘅 admission 計算：max_running_requests = min( 你叫嘅 8 , max_mamba_cache_size ÷ 每請求 slot 數 ) = min( 8 , 7 ÷ 5 ) = 1 ← 靜靜鉗死- radix＋overlap 開 → 每請求帳面 5 個 mamba state slot；專家 arena 食緊 VRAM，pool 淨得 7 slot
- 7÷5=1 → scheduler 永遠零新請求准入。server 唔報錯，得 startup 一行提示
- 解法一個 flag：
--disable-radix-cache（slot 5→1，pool 直接對齊 8）。獨立 prompt 場景零損失
全梯實測（250 token/流，八流完全公平）
併發 聚合 tok/s 每流 tok/s 加速比 1（冷啟） 2.55 2.55 1× 1（暖態） ~4.0 ~4.0 — 2 6.97 3.48 2.7× 4 12.01 3.00 4.7× 8 19.51（重跑 18.11） 2.44 7.7× - running-req 直方圖齊晒 1→2→4→8，引擎瞬時 20.2 tok/s 仲未見頂
- 每流 3.48→3.00→2.44 緩降＝專家搬運攤薄紅利漸被 batch 計算量抵消，但 c=4→8 聚合仲有 +63%
- 呢個架構（專家 host 流式入 VRAM）嘅 throughput 鑰匙係併發：N 條流嘅路由專家喺同一次
arena pass 撞埋一齊，fetch 次數唔線性涨。單流 kernel 微調救唔到 decode（我哋實測過，零效果） - 對照組（單位講明）：同 harness 全 resident 引擎單流 95-107 tok/s——我哋單流輸緊一截，
併發斜率先係呢條路嘅存在理由
二、MTP 頭移植：八堵牆拆咗七（改咗幾多代碼）
Flash-Next 原生帶 MTP 頭（單層尾部 drafter：1 個 full-attn＋MoE block＋input fusion，
共享主模型 lm_head；權重源係 HF BF16 checkpoint，GGUF 本身冇）。目標＝接上 SGLang 嘅
NEXTN 投機解碼，乘上 accept rate。由「draft 連 load 都入唔到」去到「draft→target verify
行勻兩卡專家 arena」，八堵牆：# 牆 根因 修復 1 draft 撞主模型嘅 GGUF loader draft 繼承全局 --load-format--speculative-draft-load-format auto2 loader 拒 13 個 GSQ config key 全局 --model-loader-extra-config流入 draft樹 patch：draft 載入時掉目標 extra-config（loud log） 3 layer-split 要求 ≥2 層 全局 GSQ_LAYER_SPLITenv 流入 draft（佢得 1 層）樹 patch：draft runner 豁免 4 KV pool 起唔到 BF16 draft 7GB＋投機 mamba intermediate 擠爆 24GB 卡 --max-running-requests 4（intermediate 2.15GB 實測）＋ mem-fraction 調整5 lm_head.weight唔存在GSQ 量化 head 只有 qweight；共享機制假設 BF16 tensor 樹 patch：量化 head 回傳 None，draft 直接共享成個 module（零 VRAM） 6 mamba state commit assert 兩卡 layer-split 手術將 mamba_cache 換成跨卡路由視圖，isinstance 唔識 樹 patch：放行路由視圖（逐層存取本來就回傳真 tensor，verify 前向已實證） 7-8 觀測盲區 error 訊息用扣減前嘅數，raise 條件對 fraction 唔敏感 觀測器 patch：admission 全代數印實數（available/slack/intermediate） 打字打到呢度先講清楚：全部 patch additive——唔開 spec flags＝逐 byte 原行為，
.bak留底，py_compile 過先上樹。現狀：首個完整 spec-on boot 差最後一個 commit 接縫
（修復已落樹，驗證窗跑緊）。spec-on 數據（accept rate、單流/c=8×MTP）下一帖交。量化臂同時開咗題：draft 專家 Q2_0 化（675MB，同引擎生產配方 bitstream 一致），
draft 常駐 5GB→0.83GB——因為牆#4 證明 BF16 draft 同專家 arena 喺 24GB 卡本質唔共存。
builder 已寫好跑通（重打包 vs 官方 gguf 位元級一致）。三、附：早前同批嘅 TP2 silent 語義地雷（未發過，一併記低）
兩進程 TP2 起機後語義全錯但輸出流利、零 NaN、兩卡 bit-identical。逐層 capture 鎖定
第一個 GDN 層輸出已偏，最終根因：呢隻 artifact 用 modulo head-pairing（v-head h 讀 k-head h%16）。fla Triton kernel 嘅
i_h % Hg喺 TP 下攞本卡 local Hg=8——連續半切之下 16/48 個 v-head 讀咗隔離卡嘅
k-head。值貌似合理、兩 rank 對稱壞，shape check 全部捉唔到。interleave pairing 唔中招。呢個已經落咗 fail-closed guard（modulo×TP>1 直接 raise 拒絕起機，唔會靜靜服務壞數）。
標籤建議：
7900xtxqwen-flash多卡部署 -
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T terry 固定了此主题
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这项目搞通了论坛里高低要混把大神交椅
加油 -
【7900xtx·qwen-flash】Flash-Next 混合 GDN 移植日記（二）：併發開考 7.7× ＋ MTP 頭移植八堵牆拆七
環境聲明（對齊單位先）：雙 XTX 7900（gfx1100，PCIe 無 P2P）· SGLang fork（gfx1100 系）·
Qwen3.8-Flash-Next GSQ IQ3_S（48 層＝36 GDN＋12 attention，512 專家/層，專家由 host 流式進
VRAM arena）· 兩卡 layer-split（各 24 層專家全套）· 無 CUDA graph、無 MTP。以下數字全部
端到端 wall 口徑、usage.completion_tokens實算，counting 任務（250 token/流、temp 0）、
同窗同 harness，冷/暖態標明。
一、decode 速度：併發全梯（本篇主菜）
先講一個前提故事。開
--max-running-requests 8打 4 條併發 request，聚合睇落有「1.9×」
加速——但翻 rank log：45 條 Decode batch 紀錄，#running-req 全部＝1。由頭到尾冇 batch 過，
「加速」純粹係首 phase 冷啟（Triton/arena 暖機）拖低咗分母。教訓：判斷併發之前必睇
running-req 直方圖，聚合吞吐會講大話。根因：mamba admission 鉗制（hybrid GDN 模型專有）
追
kv_cache_configurator.py嘅 admission 計算：max_running_requests = min( 你叫嘅 8 , max_mamba_cache_size ÷ 每請求 slot 數 ) = min( 8 , 7 ÷ 5 ) = 1 ← 靜靜鉗死- radix＋overlap 開 → 每請求帳面 5 個 mamba state slot；專家 arena 食緊 VRAM，pool 淨得 7 slot
- 7÷5=1 → scheduler 永遠零新請求准入。server 唔報錯，得 startup 一行提示
- 解法一個 flag：
--disable-radix-cache（slot 5→1，pool 直接對齊 8）。獨立 prompt 場景零損失
全梯實測（250 token/流，八流完全公平）
併發 聚合 tok/s 每流 tok/s 加速比 1（冷啟） 2.55 2.55 1× 1（暖態） ~4.0 ~4.0 — 2 6.97 3.48 2.7× 4 12.01 3.00 4.7× 8 19.51（重跑 18.11） 2.44 7.7× - running-req 直方圖齊晒 1→2→4→8，引擎瞬時 20.2 tok/s 仲未見頂
- 每流 3.48→3.00→2.44 緩降＝專家搬運攤薄紅利漸被 batch 計算量抵消，但 c=4→8 聚合仲有 +63%
- 呢個架構（專家 host 流式入 VRAM）嘅 throughput 鑰匙係併發：N 條流嘅路由專家喺同一次
arena pass 撞埋一齊，fetch 次數唔線性涨。單流 kernel 微調救唔到 decode（我哋實測過，零效果） - 對照組（單位講明）：同 harness 全 resident 引擎單流 95-107 tok/s——我哋單流輸緊一截，
併發斜率先係呢條路嘅存在理由
二、MTP 頭移植：八堵牆拆咗七（改咗幾多代碼）
Flash-Next 原生帶 MTP 頭（單層尾部 drafter：1 個 full-attn＋MoE block＋input fusion，
共享主模型 lm_head；權重源係 HF BF16 checkpoint，GGUF 本身冇）。目標＝接上 SGLang 嘅
NEXTN 投機解碼，乘上 accept rate。由「draft 連 load 都入唔到」去到「draft→target verify
行勻兩卡專家 arena」，八堵牆：# 牆 根因 修復 1 draft 撞主模型嘅 GGUF loader draft 繼承全局 --load-format--speculative-draft-load-format auto2 loader 拒 13 個 GSQ config key 全局 --model-loader-extra-config流入 draft樹 patch：draft 載入時掉目標 extra-config（loud log） 3 layer-split 要求 ≥2 層 全局 GSQ_LAYER_SPLITenv 流入 draft（佢得 1 層）樹 patch：draft runner 豁免 4 KV pool 起唔到 BF16 draft 7GB＋投機 mamba intermediate 擠爆 24GB 卡 --max-running-requests 4（intermediate 2.15GB 實測）＋ mem-fraction 調整5 lm_head.weight唔存在GSQ 量化 head 只有 qweight；共享機制假設 BF16 tensor 樹 patch：量化 head 回傳 None，draft 直接共享成個 module（零 VRAM） 6 mamba state commit assert 兩卡 layer-split 手術將 mamba_cache 換成跨卡路由視圖，isinstance 唔識 樹 patch：放行路由視圖（逐層存取本來就回傳真 tensor，verify 前向已實證） 7-8 觀測盲區 error 訊息用扣減前嘅數，raise 條件對 fraction 唔敏感 觀測器 patch：admission 全代數印實數（available/slack/intermediate） 打字打到呢度先講清楚：全部 patch additive——唔開 spec flags＝逐 byte 原行為，
.bak留底，py_compile 過先上樹。現狀：首個完整 spec-on boot 差最後一個 commit 接縫
（修復已落樹，驗證窗跑緊）。spec-on 數據（accept rate、單流/c=8×MTP）下一帖交。量化臂同時開咗題：draft 專家 Q2_0 化（675MB，同引擎生產配方 bitstream 一致），
draft 常駐 5GB→0.83GB——因為牆#4 證明 BF16 draft 同專家 arena 喺 24GB 卡本質唔共存。
builder 已寫好跑通（重打包 vs 官方 gguf 位元級一致）。三、附：早前同批嘅 TP2 silent 語義地雷（未發過，一併記低）
兩進程 TP2 起機後語義全錯但輸出流利、零 NaN、兩卡 bit-identical。逐層 capture 鎖定
第一個 GDN 層輸出已偏，最終根因：呢隻 artifact 用 modulo head-pairing（v-head h 讀 k-head h%16）。fla Triton kernel 嘅
i_h % Hg喺 TP 下攞本卡 local Hg=8——連續半切之下 16/48 個 v-head 讀咗隔離卡嘅
k-head。值貌似合理、兩 rank 對稱壞，shape check 全部捉唔到。interleave pairing 唔中招。呢個已經落咗 fail-closed guard（modulo×TP>1 直接 raise 拒絕起機，唔會靜靜服務壞數）。
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7900xtxqwen-flash多卡部署 -
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【7900xtx·qwen-flash】prefill 36.8 → 334 tok/s：把 Strata 的三個原理逐條驗證，同 decode 真正的牆
一句話：照 Strata 的源碼＋論文逐條驗證它的三個核心原理，prefill 由 36.8 升到 334.1 tok/s（9.1×），
兩日內把差距由 26× 收到 5.2×；但 decode 的真正牆不是我一開始以為的地方 —— 它藏在一個 counter 裡。
對象與環境
- 機器：雙 Radeon 7900 XTX（gfx1100，PCIe 無 P2P）· Ryzen 5 3700X（Zen2，無 AVX-512）· 94 GB DDR4
- 模型：Qwen3.8-Flash-Next GSQ IQ3_S，48 層（36 GDN ＋ 12 attention）× 512 專家，pack 46.98 GiB
- 引擎：SGLang fork（Path B）vs Strata v0.2.7（同機同 pack，作基準）
- 量測：全部端到端 wall，
PREFILL2 aggregate/CONC aggregate走usage口徑，temperature 0 - 基準線：Strata prefill 8K = 1,719 tok/s、decode 單流 = 78 tok/s
所有數字都標明
arena / 分塊 / c / 冷暖。跨 config 唔相減 —— 這條紀律今天救了我兩次。
問題
我們（起點） Strata 差距 prefill 8K 暖 36.8 tok/s 1,719 47× decode 單流 2.37 tok/s 78 33×
做法：Strata 的三個原理，逐條量
論文與源碼（
expert_cache.hpp、prefill.cpp、docs/paper/Strata-Paper.pdf）拆得出三個可驗證的原理：- expert cache 要填滿剩餘 VRAM | 每 GB ≈ 700 個專家，每個在 VRAM 的專家就係 CPU 唔使算的。
- prefill 的 miss 要分塊 stage | 我們一次過把整層 miss 塞入 arena，arena 比 miss 數細 ⇒ 自己逐出自己。
h_layer = 0.0456| 只有 4.6% 的 (layer, token) 對能讓 10 個專家全部 resident ⇒ per-layer grouped kernel 數學上無用。
原理 1 的實測：我們白放了 13.5 GB VRAM
card0 used 20,050 / 24,560 MiB → 白放 4,510 card1 used 15,564 / 24,560 MiB → 白放 8,99648 GB 卡只用 35.5 GB。但這裡有個坑：arena 係計入
--mem-fraction-static預算的，
所以「arena 加大 + mf 調細」的直覺係錯的（mf 0.28直接被拒：權重已佔 0.419）。
card0 的 arena 天花板 ≈ 24,560 − 10,550 ≈ 13,000 MiB。原理 2 的實測：thrash 才是真兇
GSQ_GFM_CHUNK把「一次 stage 350 個 miss」切成「每批 64」。效果：arena 分塊 prefill rep1 rep2（暖） 9,500/12,000 冇 43.1 65.6 9,500/12,000 64 98.1 273.6 12,000/18,500 冇 54.9 121.8 12,000/18,500 64 101.8 330.5 12,000/18,500 128 104.0 334.1 兩個槓桿不是乘法：分塊單獨 4.17×、arena 單獨 1.86×，但兩者同時只有 5.04×。
因為分塊消除 thrash 之後，arena 變大的邊際由 1.86 跌到 1.21。
命中率確實由 52.8% 升到 67.0%，但 tok/s 只多 21% —— 成本搬到別處了。
結果
項目 起點 現在 倍數 對 Strata prefill 8K 暖 36.8 334.1 9.1× 5.2× 落後（原 47×） prefill 8K 冷 25.5 104.0 4.1× — decode 單流 2.37 2.89 1.22× 27× 落後 decode c=8 聚合 — 19.86 8.95× vs c=1 Strata 做不到 命中率 @40k 52.8% 67.0% +14pp Strata adaptive 72%
decode 真正的牆：唔是 staging、唔是命中率、唔是併發
四個窗的 steady-state 最小二乘（n=26，交叉檢查誤差 +0.7%）：
ms/fwd = 10.887 × units_staged + 0.567 × hits hits + units = 479.98/fwd = 48 層 × top_k 10 ← counter 自洽 356.3 ms/fwd 拆解： hit 路徑 268.0 ms (75.2%) ← 牆 staging 79.3 ms (22.2%) rendezvous 0.6 ms (0.2%) 未解釋 8.4 ms480 個 hit unit × 0.567 ms = 272 ms。 這個數字同「48 層 × 10 專家」完全對得上，
所以它不是數學成本，而是「每個 expert 一次 dispatch」。對照 Strata：78 tok/s = 12.8 ms/fwd，我們 356 ms —— 28×。
Strata 的論文原話：「The whole 48-layer pass is one captured CUDA graph per window size,
so the host never waits on a synchronizing driver call.」而我們全部窗都帶
--disable-cuda-graph。試過開 graph，引擎直接在載入前拒絕：GSQInvariantError: cuda graphs not disabled (GSQ v1 needs --disable-cuda-graph; GSQ_V2=1 lifts this only for the v2 fast path)引擎自己知道 graph 要配
GSQ_V2=1。 這是下一步。
併發：Strata 結構上做不到的 8.95×
c 每流 聚合 vs c=1 1 2.22 2.22 1.00× 2 3.67 7.34 3.31× 4 3.15 12.61 5.68× 8 2.48 19.86 8.95× c=1 : 450 ms/forward（每次 1 token） c=8 : 403 ms/forward（每次 8 token） ⇒ 8 倍 token、0.90 倍時間。第 2–8 個 token 邊際成本 ≈ 0原因同上面的歸因一致：forward 的成本是按 480 個 expert 計，唔是按 token 計。
Strata 是 FIFO 串行，這個乘數它拿不到。但誠實講：我們 c=8 的聚合 19.86，仍然只有 Strata 單流 78 的 25%。
併發乘的是一個太細的基數。
今日我錯了三次（都記在 counter 與日誌裡）
pin190結論作廢 —— 我以為「arena 按熱度釘選」無效，其實我的 patch 有 bug：
TOP=190對 190 個 slot ⇒ 每個 resident 都被 pin ⇒victim is None⇒ 退化成純 LRU。
即係根本冇測到 pin。這是對抗審查（Claude Code，16 KB 逐 file:line）抓出來的。- 「跨層 prefetch 是第一槓桿」錯 —— 它只碰得到 staging 的 22%。真牆在 hit 路徑。
- 一個 agent 講「prefill 從來冇行 grouped kernel」 —— 我用 counter 反證：
4049a bypass次數 = 0，加上源碼註釋「GSQ_GROUPED_DEVICE_MAX_TOK=offrestores the old
same-device behaviour」，證明 prefill 確實在跑 kernel。
三個結構性後續（都不是兩日能完成）
# 做什麼 狀態 1 packed bytes 直接餵 kernel 早已在樹上（ GSQ_GROUPED_FIRST_MISS=1）。kernel 本來就食 packed bytes；read_dequant那個 28% 來自未開 GFM 的舊 config，不適用於快路徑。2 固定 ring ＋ 指針表 ＋ CUDA graph 週級工程。 v2_fast_launch目前零 call site，且 AT=24 拓撲下 capture 死在跨卡 index（index is on cuda:1）。天花板取決於 decode 的 device-busy 比例，未量。3 H2D 與 compute 重疊 降級。PROF 的 h2d桶量的是 4039 fallback 路徑的 blocking pageable copy（bf16, 10.65 MB/expert），而 arena 走 packed blob（2.33 MB/expert）。按 ρ=4.57 重算，真路徑的 h2d 只佔 4–16%，原本「≥30% 才做」的判準在目標路徑上不成立。這三條都不是可以「今晚開工、明天收貨」的東西。 原本我把 #1 當成最快的一刀，查證後發現它已經完成了；#3 的 33% 是我用舊路徑的數字去論證新路徑，跨 config 了。
真正的問題回到一個更基本的量測：decode 的 362 ms 裡，GPU 忙幾多 %？
≥60% ⇒ device-bound，槓桿在 kernel（per-group 小 GEMM、無 dedup）；
≤30% ⇒ host-bound，graph 與 batching 才有意義。
這個數字未出之前，任何結構性重構都只是押注。
三條方法論紀律（其中一條是今天我違反了的）
- 預先寫判準，再看數據。 我寫死「h2d 佔比 ≥ 30% 才值得做 stream 重構」，量到 33%，
一度以為過關。但查 PROF 的定義之後發現：那個h2d桶量的是 4039 fallback 路徑
（dequant 後 bf16、10.65 MB/expert），而 arena 走的是 packed blob（2.33 MB/expert）。
同一個名字，兩條路徑，差 4.57 倍 bytes。 判準本身沒錯，是我把它套在錯的路徑上。 - 跨 config 唔相減，跨路徑唔借比例。 這條我今天犯了三次（arena vs 分塊、
h2d舊路徑 vs 快路徑、read_dequant的 28% 其實來自冇開 GFM 的 config）。
每次都是「同一個指標名」讓我放鬆了警惕。 - counter 要自證。
hits + units = 479.98/fwd = 48 × 10這種恆等式，比任何解釋都可靠。
反面教材：一個 agent 用「全部 512 專家都要搬」推出 51.9 GB 上限，而我們實際只搬 33% miss。
現在的誠實定位
prefill 334.1 vs 1,719 → 差 5.2×（起點 47×） decode 2.89 vs 78 → 差 27×（單流） 19.86 vs 78 串行 → c=8 聚合仍然落後 3.9×兩日內能交的是「prefill 9.1× ＋ 併發 8.95× ＋ decode 完整的歸因」，
不是「追平 Strata」。要追平必須完成上面三件結構性的事 —— 那是週級，不是日級。把這句話寫在交付前面，比交付一個漂亮數字重要。
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