feat(experiments): E4 protocol + sweep script — KVC + D→P vs naive PD
Pre-registers the E4 experiment that tests whether KVC + D→P RDMA snapshot push beats the naive PD-disagg E1 baseline on the inferact_50sess subset. Compared to E3 the only changed flag is --enable-d-to-p-sync. Three hypotheses (see docs/E4_PROTOCOL_ZH.md §2.3): H1 (main): E4 TTFT p99 ≤ E1 TTFT p99 H2: E4 reseed-mode TTFT < E3 reseed-mode TTFT H3: E4 success count ≥ E3 success count The full reseed → snapshot-push orchestration is wired inb9b0cf0(_attempt_d_to_p_sync); the SGLang scheduler RPCs and the runtime mem-leak fix are in86412bb/a369722.
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# E4 — KVC + D→P RDMA snapshot vs naive PD-disagg (实验协议)
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**Status**: 协议事前定稿（preregistration）
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**Date**: 2026-05-13
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**Branch**: `h200-cu130`
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**Prereq**: `docs/D_TO_P_SYNC_DESIGN_ZH.md`, `docs/D_TO_P_PHASE1_LINK_ZH.md`
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**Companion**: `docs/E1_E2_RESULTS_ZH.md`, `docs/E3_FINDINGS_ZH.md`
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## 0. 一句话
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E4 在 E3 配置（KVC v2 + RDMA + load-floor bonus K=200）之上加 `--enable-d-to-p-sync`，验证 D→P RDMA snapshot push 能否让 reseed 路径跳过 P 端 re-prefill，从而让 KVC 在保持 session-affinity 设计独特性的前提下 latency 优于 naive PD-disagg（E1 基线）。
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## 1. 实验目的
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回答 ProJEctGoal 设定的核心问题：**KVC 如何在保持自身独特性的情况下胜过 naive PD-disagg？**
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历史结论：
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- E1（naive 1P3D + kv-aware + RDMA）：成功 1200/1285，TTFT p99 = 88.6s（D2 完全闲置）
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- E3（KVC v2 + RDMA + load-floor K=200）：load-floor 解决 D2 cold 问题，但 SGLang streaming-session 内部 assertion bug 暴露，单 turn 至高吞吐降低。即使在已经 patched 的版本 reseed 路径仍有 P 端完整 re-prefill 长尾。
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D→P snapshot 引入是为了消除 reseed 路径的 re-prefill 成本：
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- D 在 reseed 触发后将 session KV 通过 RDMA 推回 P
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- P 在 radix tree 插入对应的 (token_ids, kv_indices) 项
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- 后续 P 端 prefill 自然 hit prefix cache → 几乎零 model.forward → 直接 mooncake P→D' 传输
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预期效果（参考 `docs/D_TO_P_SYNC_DESIGN_ZH.md §3.2`）：
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- reseed re-prefill 段 1.5-3s → ~0
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- reseed transfer 段 0.2-0.4s 不变
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- reseed 总耗时 3-7s → 0.3-0.5s
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- TTFT p99 显著下降
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## 2. 实验设置
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### 2.1 配置
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| 维度 | 值 |
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| Trace | `outputs/inferact_50sess.jsonl` (1285 reqs / 50 sessions, md5 7bb263a32600ef5a6ef5099ba340a487) |
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| Model | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 (TP=1) |
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| Topology | 1P + 3D = 4 GPU |
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| Hardware | 4× H200 80GB, mlx5_60 NDR 400Gb RoCE v2, GID Index 3 |
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| Time scale | ts=1 |
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| Concurrency | 32 |
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| Request timeout | 300 s |
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| Mooncake transfer timeout | 1800 s (MC_TRANSFER_TIMEOUT) |
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| KVC migration reject threshold | 3 |
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| Load-floor bonus | K=200 |
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| **D→P sync** | **on** (--enable-d-to-p-sync) |
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### 2.2 对照组（已有数据复用）
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| 名 | 配置 | 关键数据来源 |
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| E1 | naive 1P3D + kv-aware + RDMA，无 KVC 层 | `outputs/e1_naive_1p3d_rdma_50sess/` |
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| E3 | KVC v2 + RDMA + load-floor K=200，无 D→P | `outputs/e3_kvc_v2_loadfloor_rdma_50sess/` |
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| **E4** | 同 E3 + `--enable-d-to-p-sync` | **本次跑** |
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### 2.3 H1-H3 假设
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- **H1 (主)**：E4 的 TTFT p99 ≤ E1 的 TTFT p99，且 E4 的 latency p99 ≤ E1 的 latency p99
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- **H2**：E4 中 execution_mode 为 `pd-router-d-session-reseed*` 的请求 TTFT 中位 ≤ E3 中相同 mode 的 TTFT 中位
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- **H3**：E4 的总成功数 ≥ E3 的总成功数（D→P 不引入新的失败链）
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注意：load-floor + D→P sync 是叠加效果，无法在这次实验里独立分离 D→P 的边际贡献。后续可单独做 E4-ablate（K=200，--enable-d-to-p-sync 但人为关闭 D 端 dump）。
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### 2.4 度量
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每个 run 收集（来自 `request-metrics.jsonl`）：
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```
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total_count, error_count, abort_count, failure_count
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latency_stats_s.{mean, p50, p90, p99}
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ttft_stats_s.{mean, p50, p90, p99}
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execution_modes (分布)
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per_decode_load
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cached_tokens 总和
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```
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新增（agentic structural log + scheduler log）：
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```
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d_to_p_sync invocation count in agentic logger lines "d_to_p_sync sid=..."
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d_to_p_sync success count
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d_to_p_sync push bytes histogram
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d_to_p_sync per-step latency
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reseed → snapshot hit rate
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```
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### 2.5 失败模式
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`_attempt_d_to_p_sync` 任何失败（prepare_receive ok=false / dump ok=false / finalize ok=false / 网络）都 fallback 到原 seeded_router 路径。所以 E4 即使 D→P 全失败，理论上仍应等于 E3 baseline。
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## 3. 验收
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### 3.1 必须
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- [ ] E4 总成功请求数 ≥ 0.85 × E3 总成功
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- [ ] 不出现新的 segfault / 持续 5 min 内的 mooncake 死锁
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- [ ] structural log 中 d_to_p_sync 调用至少 50 次（证明 hot path 被触发）
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### 3.2 期望
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- [ ] E4 TTFT p99 < E1 TTFT p99
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- [ ] E4 reseed 路径 TTFT 中位明显低于 E3 reseed 路径 TTFT 中位（保守地，至少 ≥ 30% 改进）
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- [ ] E4 TTFT p99 < E3 TTFT p99（说明 D→P 真的有用）
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### 3.3 探索
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- [ ] D→P push 占链路带宽多少？（看 nvidia-smi DCGM 或 mooncake metrics）
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- [ ] D→P push 失败率？如失败，主要 reason 是什么？
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- [ ] P 端 radix insert 的 prefix_len 分布？
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## 4. 报告交付物
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跑完后产出 `docs/E4_RESULTS_ZH.md`，包含：
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1. 三组 lat/ttft 全分位数对比表
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2. execution_mode 分布对比
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3. H1/H2/H3 各自证实 / 证伪 / 部分证实
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4. d_to_p_sync 统计：调用数、成功数、失败原因 top
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5. 失败模式分析（如有）
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6. 与设计 `docs/D_TO_P_SYNC_DESIGN_ZH.md §3.2` 预测的对照
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## 5. 时间预算
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- 跑 E4 一次：~30-60 min（同 E3 量级）
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- 数据汇总：~30 min
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- 报告：~1 h
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如时间不够：先跑 N=1 抓最关键的 TTFT 分布，后续补 N=2 对照。
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## 6. 风险
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| 风险 | 缓解 |
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| `_attempt_d_to_p_sync` 在 reseed path 实际触发频率太低 | 调小 KV 池 + 调整 reject_threshold 让 reseed 多触发 |
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| RDMA dump 多次失败导致 D→P 链路变成 net negative | structural log 留好失败原因 → 抓 root cause |
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| SGLang scheduler 新引入的 RPC 干扰 PD pipeline | smoke test 已确认 RPC 互不影响 |
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| 量纲对错：D 推送的 KV bytes 在 P 端解码出错 | 完整 E4 跑完看下游 perplexity / TTFT 看异常 |
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**核心句**：E4 是测试 D→P snapshot 在端到端工作负载中是否真能消除 reseed re-prefill 成本的核心实验。E4 胜过 E1 即证明 KVC + D→P 在保持设计独特性的前提下能跑赢 naive PD-disagg。
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