Add code long-context attention profiling grid

runs/frontier-code-trace-v0/README.md

@@ -33,7 +33,9 @@ max_model_len_recommendation != null
 selected.selected_window_stats.max_model_len_coverage[推荐值].coverage = 1.0
 ```
 
-旧记录预计 source block size 为 512、推荐 max model len 为 131072，但禁止把这两个值写死为实验事实。
+全量审计已确认 source block size=512；development source window 若 100%
+覆盖需要 262144，但正式 server cap 以 session-sampled paired cell 的实际
+`ISL+OSL max` 向上对齐，不能把 full-window 262144 无条件套到低 rho cell。
 审计会单独记录并排除 `input_length<=0` 或 `output_length<=0` 的 source
 行；这些行只有在 raw trace 同样显示 zero usage/empty response 时才按
 “未发生模型执行”处理，不能无记录过滤。
@@ -89,14 +91,14 @@ python3 runs/frontier-s3-real-v0/remap_hash_blocks.py \
 现有 real runner 新增了三个显式环境变量，chat 默认行为不变：
 
 ```bash
-MAX_MODEL_LEN=131072 \
+MAX_MODEL_LEN=ACTUAL_CELL_MAX_ROUNDED_UP \
 TRACE_INPUT_ROOT=/absolute/path/to/materialized/code-cell \
 ALLOW_SYNTHETIC_PROMPTS=true \
 OUTPUT_ROOT=/absolute/path/to/new/output \
 bash runs/frontier-s3-real-v0/run_full_real.sh RHO_LABEL tp4_mns16 1 PORT
 ```
 
-- `MAX_MODEL_LEN` 必须等于 manifest 推荐值；
+- `MAX_MODEL_LEN` 必须覆盖 manifest 中该 paired cell 的实际最大请求；
 - `TRACE_INPUT_ROOT` 内必须有 `real_requests.jsonl` 和 `manifest.json`；
 - synthetic prompt 默认拒绝，只有在 experiment card 明确降级 claim 后才设为 `true`；
 - runner 会在启动前扫描 paired requests，若任何 `ISL+OSL` 超 cap 立即失败。

runs/frontier-code-trace-v0/check_longctx_profile_repeats.py

@@ -0,0 +1,79 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Check fresh-process repeat stability for the code long-context grid."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+from pathlib import Path
+
+
+def parse_args() -> argparse.Namespace:
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("--first", type=Path, nargs="+", required=True)
+    parser.add_argument("--second", type=Path, nargs="+", required=True)
+    parser.add_argument("--output", type=Path, required=True)
+    parser.add_argument("--max-relative-difference", type=float, default=0.05)
+    return parser.parse_args()
+
+
+def load(paths: list[Path]) -> dict[tuple[int, str], dict]:
+    rows: dict[tuple[int, str], dict] = {}
+    for path in paths:
+        payload = json.loads(path.read_text())
+        for row in payload["rows"]:
+            if row.get("error"):
+                raise ValueError(
+                    f"{path}: failed profile row {row['config']['batch_spec']}"
+                )
+            key = (
+                int(row["tensor_parallel_size"]),
+                str(row["config"]["batch_spec"]),
+            )
+            if key in rows:
+                raise ValueError(f"duplicate row {key}")
+            rows[key] = row
+    return rows
+
+
+def main() -> None:
+    args = parse_args()
+    first = load(args.first)
+    second = load(args.second)
+    if first.keys() != second.keys():
+        raise ValueError(
+            f"repeat key mismatch: first_only={sorted(first.keys()-second.keys())}, "
+            f"second_only={sorted(second.keys()-first.keys())}"
+        )
+    comparisons = []
+    for key in sorted(first):
+        left = float(first[key]["mean_time"])
+        right = float(second[key]["mean_time"])
+        relative = abs(left - right) / ((left + right) / 2)
+        comparisons.append(
+            {
+                "tp": key[0],
+                "batch_spec": key[1],
+                "first_mean_s": left,
+                "second_mean_s": right,
+                "relative_difference": relative,
+                "pass": relative <= args.max_relative_difference,
+            }
+        )
+    maximum = max(item["relative_difference"] for item in comparisons)
+    payload = {
+        "schema": "frontier-code-longctx-repeat-check-v1",
+        "threshold": args.max_relative_difference,
+        "maximum_relative_difference": maximum,
+        "status": "PASS" if maximum <= args.max_relative_difference else "FAIL",
+        "comparisons": comparisons,
+    }
+    args.output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    args.output.write_text(json.dumps(payload, indent=2, sort_keys=True) + "\n")
+    print(json.dumps({"status": payload["status"], "max": maximum}))
+    if payload["status"] != "PASS":
+        raise SystemExit(1)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

runs/frontier-code-trace-v0/experiment-card.md

@@ -67,10 +67,15 @@ strict decode-only 必须同时具备：
 
 ### G2：`max_model_len` data gate
 
-候选 cap 固定为 `40960/65536/98304/131072/262144`，选能 **100% 覆盖选中窗口 `ISL+OSL`** 的最小值。规则：
+source-window audit 先用 `40960/65536/98304/131072/262144` 给出完整
+窗口上界；真实 server 则使用能 **100% 覆盖该 rho 实际 paired requests
+的 `ISL+OSL`** 的最小 16-token 对齐值。规则：
 
-- 若 max≤131072，主路径使用 131072 或更小的审计推荐值；
+- sampling 只按 session-coherent `sampling_u`，不得按 token length 过滤；
-- 若存在 >131072 请求，不允许悄悄过滤。优先验证 262144；若 runtime 不可行，必须预注册过滤比例，并把 claim 改为“≤131072 子群”；
+- full source window 的 cap 用于记录 workload envelope，不强迫低 rho cell
+  为未被抽中的 outlier 预留 KV capacity；
+- 若某 paired cell max≤131072，使用 131072 或更小的对齐值；超过
+  131072 时按该 cell 实际 max 向上对齐，而不是直接跳到 262144；
 - Frontier 的 trace max tokens、predictor max tokens/request、vLLM `--max-model-len` 三处使用同一个 manifest 值。
 
 ### G3：prompt 与 prefix fidelity
@@ -87,7 +92,7 @@ strict decode-only 必须同时具备：
 
 现有 profile-v5 的 KV context 上界约 32k，对 code 不足。根据 development window 的 uncached-ISL 分布生成 profile-v6-code-longctx：
 
-- full chunk：`q8k`，context 至少覆盖 32k/48k/64k/80k/96k/112k/120k；
+- full chunk：`q8k`，context 至少覆盖 40k/56k/72k/88k/104k/120k/128k；
 - tail chunk：从真实 `ISL mod 8192` 的 p50/p90 选择 2–4k/4–6k 代表点；
 - TP1/2/4 分开采集，复测 `q1ks8k/q8ks32k` anchor；
 - 每点至少两次 fresh-process repeat；CV≤5%，anchor drift≤10%；
@@ -203,3 +208,23 @@ mode-specific：
 - code trace 来自 GLM5.1 业务，serving model 是 Qwen3-30B；若无原 prompt text，测试只能保持 shape/prefix 结构，不能证明内容相关 routing fidelity；
 - `max_model_len=128k/256k` 解决的是接入上界，不自动解决 32k 以上 profile 外推；
 - strict decode-only 只测 decode engine；完整 PD 分离还需要单独建模 prefill、KV transfer、backpressure 与 KV-ready arrival。
+
+## 执行记录（2026-07-23）
+
+- fleet probe：dash1–dash4 均为 8×H20；32 张卡 memory.used=0、
+  utilization=0、无 compute process、uncorrected ECC=0；
+- 两个 formatted trace 都严格满足 512-token source hash contract；
+- 0513：2,108,130 个有效请求、6090 个 zero-usage source 行；稳定
+  development window=`[3480,7140)`，61min、1,078,928 请求；
+- 0529：1,977,423 个有效请求、6031 个 zero-usage source 行；冻结为
+  held-out，稳定候选 window=`[2640,6240)`；
+- development window：ISL p50/p90/p99/max =
+  20,051/88,224/125,803/202,371；OSL p50/p90/p99/max =
+  78/758/6449/131,072；`ISL+OSL max=202,745`；
+- full-window 131072 coverage=99.399%，262144 coverage=100%。但
+  session sampling 的候选 `rho<=0.0032` 实际 max total=137,016，因此
+  primary server cap 将按最终 cell max 对齐，不为未抽中的 202k outlier
+  直接预留 262k；
+- source 无 Qwen-aligned prompt/token IDs。raw canonical prompt 使用 GLM
+  token contract，不能同时保持 Qwen token content 与 trace ISL；本 campaign
+  采用 synthetic Qwen tokens 保持 length/hash/prefix shape，并降级内容 claim。

runs/frontier-code-trace-v0/run_flashattn_code_longctx.sh

@@ -0,0 +1,80 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# Long-context FlashAttention profile grid for the code-trace campaign.
+
+set -euo pipefail
+
+TP="${TP:?TP must be set to 1, 2, or 4}"
+case "${TP}" in
+  1|2|4) ;;
+  *) echo "ERROR: invalid TP=${TP}" >&2; exit 1 ;;
+esac
+
+OUTPUT_ROOT="${OUTPUT_ROOT:?OUTPUT_ROOT must be set}"
+MAX_MODEL_LEN="${MAX_MODEL_LEN:-147456}"
+VENV_ROOT="${VENV_ROOT:-/home/admin/cpfs/wjh/venvs/vllm-0.20.0-cu129-workload-regime-v2}"
+VLLM_SOURCE="${VLLM_SOURCE:-/home/admin/cpfs/wjh/agentic-kv/third_party/vllm_v20_build}"
+MODEL="${MODEL:-/home/admin/cpfs/wjh/models/Qwen/Qwen3-30B-A3B}"
+CAMPAIGN_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+PROFILE_SCRIPT="${CAMPAIGN_ROOT}/../frontier-qwen30-vllm020-profile-v1/profile_vllm020_flashattn.py"
+
+# Development window:
+#   ISL p90=88,224, p99=125,803; sampled rho<=0.0032 max total=137,016.
+# Tail query distribution modulo 8192:
+#   p10=495, p25=1477, p50=3594, p75=5917, p90=7246.
+# The full-chunk grid reaches 131,072 tokens of existing context; tail shapes
+# cover query-size variation at representative long contexts.
+BATCH_SPECS=(
+  q8ks48k q8ks64k q8ks80k q8ks96k q8ks112k q8ks128k q8ks136k
+  q512s128k q2ks66k q4ks100k q6ks134k
+  q1ks8k q512s4k
+)
+
+mkdir -p "${OUTPUT_ROOT}/logs" "${OUTPUT_ROOT}/provenance" "${OUTPUT_ROOT}/raw"
+exec > >(tee -a "${OUTPUT_ROOT}/logs/code-longctx-grid.log") 2>&1
+
+IFS=',' read -r -a GPU_IDS <<< "${CUDA_VISIBLE_DEVICES:?one allocated fleet GPU is required}"
+if [[ "${#GPU_IDS[@]}" -ne 1 ]]; then
+  echo "ERROR: expected exactly one GPU, got ${CUDA_VISIBLE_DEVICES}" >&2
+  exit 1
+fi
+
+test -x "${VENV_ROOT}/bin/python"
+test -f "${VLLM_SOURCE}/benchmarks/attention_benchmarks/runner.py"
+test -f "${MODEL}/config.json"
+test -f "${PROFILE_SCRIPT}"
+
+echo "PROFILE_LAUNCH_ECHO host=$(hostname) gpu=${CUDA_VISIBLE_DEVICES} tp=${TP} max_model_len=${MAX_MODEL_LEN} specs=${BATCH_SPECS[*]}"
+date -u +"START_UTC=%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"
+nvidia-smi --query-gpu=index,name,driver_version,memory.used,utilization.gpu \
+  --format=csv,noheader
+git -C "${CAMPAIGN_ROOT}/../.." rev-parse HEAD \
+  > "${OUTPUT_ROOT}/provenance/aituner.commit"
+git -C "${VLLM_SOURCE}" rev-parse HEAD \
+  > "${OUTPUT_ROOT}/provenance/vllm-source.commit"
+sha256sum "${PROFILE_SCRIPT}" "${BASH_SOURCE[0]}" \
+  > "${OUTPUT_ROOT}/provenance/source.sha256"
+uv pip freeze --python "${VENV_ROOT}/bin/python" \
+  > "${OUTPUT_ROOT}/provenance/pip-freeze.txt"
+printf '%s\n' "${BATCH_SPECS[@]}" \
+  > "${OUTPUT_ROOT}/provenance/batch-specs.txt"
+printf '%s\n' "${MAX_MODEL_LEN}" \
+  > "${OUTPUT_ROOT}/provenance/max-model-len.txt"
+
+timeout --signal=TERM --kill-after=30s 1800 \
+  "${VENV_ROOT}/bin/python" "${PROFILE_SCRIPT}" \
+  --vllm-source "${VLLM_SOURCE}" \
+  --model "${MODEL}" \
+  --output "${OUTPUT_ROOT}/raw/flashattn-code-longctx-tp${TP}.json" \
+  --tp "${TP}" \
+  --batch-specs "${BATCH_SPECS[@]}" \
+  --warmup-iters 5 \
+  --repeats 10 \
+  --max-model-len "${MAX_MODEL_LEN}" \
+  --profile-kv-update
+
+test -s "${OUTPUT_ROOT}/raw/flashattn-code-longctx-tp${TP}.json"
+sha256sum "${OUTPUT_ROOT}/raw/flashattn-code-longctx-tp${TP}.json" \
+  "${OUTPUT_ROOT}/provenance"/* > "${OUTPUT_ROOT}/artifacts.sha256"
+nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.used,utilization.gpu --format=csv,noheader
+date -u +"END_UTC=%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"
+echo "FLASHATTN_CODE_LONGCTX_COMPLETE tp=${TP} cases=${#BATCH_SPECS[@]}"

runs/frontier-qwen30-vllm020-profile-v1/profile_vllm020_flashattn.py

@@ -37,6 +37,7 @@ def parse_args() -> argparse.Namespace:
     )
     parser.add_argument("--warmup-iters", type=int, default=3)
     parser.add_argument("--repeats", type=int, default=5)
+    parser.add_argument("--max-model-len", type=int, default=40960)
     parser.add_argument("--device", default="cuda:0")
     parser.add_argument("--profile-kv-update", action="store_true")
     parser.add_argument(
@@ -115,7 +116,7 @@ def main() -> None:
             trust_remote_code=False,
             dtype="bfloat16",
             seed=0,
-            max_model_len=40960,
+            max_model_len=args.max_model_len,
         )
         cache_config = CacheConfig(block_size=config.block_size, cache_dtype="auto")
         cache_config.num_gpu_blocks = max_num_blocks
@@ -124,7 +125,7 @@ def main() -> None:
         scheduler_config = SchedulerConfig(
             max_num_seqs=256,
             max_num_batched_tokens=8192,
-            max_model_len=40960,
+            max_model_len=args.max_model_len,
             is_encoder_decoder=False,
             enable_chunked_prefill=True,
         )