Add normalized prefill scheduler harness

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# Prefill Scheduler Interaction Harness 设计与 Review
日期2026-06-29
## 背景
case3 的 ablation 结果显示,`gpt-5.5 no-harness` 找到了一个 runtime/scheduler 方向:
```text
enable-chunked-prefill=true
max-num-batched-tokens 较低/中等
max-num-seqs 适中
block-size=16
```
而当时 harness 主要做两类动作:
- 单点打开 `enable-chunked-prefill`
-`max-num-batched-tokens` 做单调 raise。
这个 gap 不能用“把 8192/32 这组值加入 candidate grid”来修补。那会把 case3 的答案硬编码成更大的候选表,仍然是 rule-based overfitting。
## 设计原则
新增的设计不是一个 fixed value set而是一个 normalized control dimension
```text
prefill_quantum_ratio = max-num-batched-tokens / prompt_tokens_p95
admission_pressure = max-num-seqs relative to trace.max_concurrency
scheduler_mode = enable-chunked-prefill
```
因此candidate generator 不直接说“试 8192”而是说
- 如果 long-tail prefill + TTFT/prefill bottleneck且当前 `prefill_quantum_ratio` 太大,则沿 log-ratio 方向降低 prefill quantum
- 如果 prefill quantum 远小于 prompt scale可能是过度切碎导致 overhead则沿 log-ratio 方向提高 prefill quantum
- 如果 admission/queueing 是瓶颈,则只按 relative step 调整 admission pressure
- 所有 concrete flag value 都是最后一步从 normalized target 映射到 engine flag并按 engine granularity round。
当前实现使用几何中点作为 trust-region step
```text
target_mbt = sqrt(current_mbt * prompt_tokens_p95)
```
这对应在 log space 走半步。它比固定乘以 0.5/1.5 更接近 scale-invariantprompt scale 变大时,下一步 MBT 也会变大。
## 实现映射
代码入口:
- `src/aituner/harness.py::_runtime_candidate_actions`
- 在 topology frontier settled 后调用新的 `_prefill_scheduler_candidate_actions`
- 仍保留 topology-before-runtime guardruntime family 不抢未覆盖的 topology frontier。
新增逻辑:
- `_prefill_scheduler_workload_applies`
- 只在非 decode-only、long-tail/moderate-tail prefill workload、非 high-prefix-reuse 场景激活。
- `_next_prefill_quantum_step`
- 使用 `current_mbt / prompt_scale` 判断方向。
- 通过几何中点做相对 step。
- `_next_admission_pressure_step`
- 使用 `trace.max_concurrency` 作为 admission scale不使用固定 `max-num-seqs` 表。
- `_prefill_scheduler_candidate_actions`
- 输出 `prefill-scheduler-interaction` family。
- `score_factors` 显式记录 current/target `prefill_quantum_ratio`,方便后续实验解释。
## 为什么不是 rule-based hack
禁止的实现形态:
- 不允许引用 case3、具体 trace 名、模型名、机器名;
- 不允许出现 `if TP=2 and gmu=0.7 and mns=8 then MBT=8192`
- 不允许把 case3 发现扩成 `{4096,8192,12288,16384} x {16,32,64}` 这种固定 grid
- 不允许 bypass normalized full-config signature。
当前实现满足:
- trigger 来自 L-C-A profile、bottleneck classifier、topology frontier、tunable flags
- proposal 是相对当前 incumbent 的 direction不是固定答案
- concrete value 随 prompt scale 和 current config 改变;
- validator/no-repeat 仍使用 normalized effective full-config signature
- short prompt、decode-only、high prefix reuse 不激活该 family。
## Review 结论
### 之前实现的问题
1. `enable-chunked-prefill` 是 standalone toggle无法表达 scheduler interaction。
2. TTFT/prefill bottleneck 下 MBT 主要单调 raise无法发现“降低 prefill quantum 减少 HoL blocking”。
3. 旧测试断言了固定 `16384` 等值,容易把 harness 叙事拉回 heuristic table。
### 当前改动的效果
1. 引入 `prefill-scheduler-interaction` 作为新的 mechanistic family。
2. candidate 的 action id 表达方向:
- `lower_prefill_quantum_with_chunked_prefill`
- `raise_prefill_quantum_with_chunked_prefill`
- `seed_chunked_prefill_quantum`
- `adjust_admission_pressure_with_chunked_prefill`
3. 测试改为验证 normalized direction 和 scale sensitivity而不是固定 absolute value。
## 单元验证
新增/更新的测试覆盖:
- long-tail TTFT 下,过大的 `prefill_quantum_ratio` 会下降;
- prompt length scale 变大时,下一步 MBT target 也变大;
- short prompt workload 不激活 prefill scheduler family
- 原有 prefill stop guard 仍不允许在有 high-value candidate 时停止;
- normalized full-config no-repeat 语义不变。
本地全量测试:
```text
PYTHONPATH=src python3 -m unittest discover -s tests
151 tests OK
```
## 还需要真机实验验证
下一步实验不应该只看 case3 是否复现,而要攻击这个 family 的边界:
1. case3 bad runtime start
- 目标:验证 LLM+harness / no-LLM harness 是否能从 bad runtime start 找到 chunked-prefill scheduler 方向。
2. scaled prompt case
- 目标:验证 proposal 不固定在同一个 MBT而会随 `prompt_tokens_p95` 改变。
3. short/decode negative case
- 目标:验证该 family 不会在不适用 workload 上误触发。
4. topology frontier case
- 目标:验证 topology 未覆盖时 runtime scheduler 不抢跑。
核心指标:
- best request_rate_per_gpu
- time-to-best / trial-to-target
- candidate family sequence
- `prefill_quantum_ratio_current -> target` 的方向是否与 bottleneck evidence 一致;
- 是否出现 repeated normalized full-config signature。