# Qwen30B SLO robustness - 2026-06-24

本文整理 Qwen30B-A3B community vLLM 0.20 case 在三档 SLO 下的 harness/naive
对比，并解释不同 SLO 为什么没有导致完全不同的最终 topology，却改变了可承载负载边界
和 bottleneck 判断。

原始报告位于远端共享 checkout：

```text
.aituner-reports/qwen30b-slo-robust-gpt55-dash1-20260623T163521Z-strict/report.md
.aituner-reports/qwen30b-slo-robust-gpt55-dash1-20260623T163521Z-medium/report.md
.aituner-reports/qwen30b-slo-robust-gpt55-dash1-20260623T163521Z-loose/report.md
```

## 实验设计

Case: `qwen30b-a3b-slo-{strict,medium,loose}-gpt55`。

共同设置：

- Served model: Qwen30B-A3B community vLLM 0.20。
- Hardware: H20，允许 1/2/4/8 GPU topology。
- Trace: chat 0-8k，输出长度 128。
- Search: `sampling_u in [0, 1.0]`，tolerance 0.001，max 6 probes。
- Objective: 在 pass rate >= 0.95 下最大化 `request_rate / used_gpu_count`。
- Tuner model: `gpt-5.5`。

三档 SLO：

| SLO | TTFT step rule | TPOT |
| --- | --- | ---: |
| strict | <=4k: 1s, <=32k: 2s, else: 3s | 40 ms |
| medium | <=4k: 2s, <=32k: 4s, else: 6s | 50 ms |
| loose | <=4k: 4s, <=32k: 8s, else: 12s | 70 ms |

## 结果摘要

| SLO | Harness final req/s/GPU | Naive final req/s/GPU | Final speedup | AUC speedup | Harness TTT |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| strict | 2.2083 | 0.8000 | 2.7604x | 2.7886x | 1 |
| medium | 3.2583 | 0.8000 | 4.0729x | 4.0729x | 1 |
| loose | 3.2583 | 1.0458 | 3.1155x | 4.4622x | 1 |

三个 SLO 下 harness 都在第一个 trial 到达该 SLO 下的 reference best。naive 在 8 个
trials 内没有达到 95% reference target。

## 最终 tune 出来的配置

三档 SLO 的最终 best topology 都是：

```text
tensor-parallel-size = 2
data-parallel-size = 1
enable-expert-parallel = false
```

但这不表示 SLO 没有影响。SLO 改变的是同一个 topology 的可行负载上限：

| SLO | Best config | Best sampling_u | Total req/s | req/s/GPU | Pass rate |
| --- | --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| strict | `TP=2, DP=1` | 0.484375 | 4.4167 | 2.2083 | 1.0000 |
| medium | `TP=2, DP=1` | 0.750000 | 6.5167 | 3.2583 | 1.0000 |
| loose | `TP=2, DP=1` | 0.750000 | 6.5167 | 3.2583 | 1.0000 |

strict 到 medium/loose 的主要变化是 feasible frontier 右移：同一个 `TP=2, DP=1`
配置在 strict 下只能稳定承载 `sampling_u=0.484375`，在 medium/loose 下可以承载
`sampling_u=0.75`。

## 为什么 `TP=2, DP=1` 稳定胜出

AITuner 的 scoring 不是 raw throughput，而是 SLO-constrained per-GPU throughput：

```text
J(c, SLO) = max_u request_rate(c, u) / used_gpu_count(c)
subject to pass_rate(c, u, SLO) >= 0.95
```

这解释了为什么 `TP=4` 没有赢。`TP=4` 的单请求 latency 更低、总吞吐可以更高，
但它使用两倍 GPU，per-GPU objective 反而下降：

| SLO | Config | Total req/s | Used GPUs | req/s/GPU | 解释 |
| --- | --- | ---: | ---: | ---: | --- |
| strict | `TP=2, DP=1` | 4.4167 | 2 | 2.2083 | strict best |
| strict | `TP=4, DP=1` | 4.4167 | 4 | 1.1042 | latency 更低，但 GPU efficiency 更差 |
| medium/loose | `TP=2, DP=1` | 6.5167 | 2 | 3.2583 | medium/loose best |
| medium/loose | `TP=4, DP=1` | 8.3667 | 4 | 2.0917 | raw throughput 更高，但 per-GPU 不划算 |

因此 harness 学到的不是“越多 GPU 越好”，而是更具体的机制：

```text
TP=1: 单请求 prefill/decode latency 偏高，SLO-constrained load frontier 低。
TP=2: 足够缓解 latency，同时 GPU 数量仍低，per-GPU objective 最优。
TP=4: 继续降低 latency，但通信和 GPU 数量成本超过收益。
```

## SLO 改变 bottleneck 的方式

strict 下，`TP=2, DP=1` 在 `sampling_u=0.484375` 可行，但下一档
`sampling_u=0.5` 直接进入 queueing collapse：

| Point | Pass rate | 主要失败原因 |
| --- | ---: | --- |
| strict, `u=0.484375` | 1.0000 | 无 |
| strict, `u=0.5` | 0.0290 | `tpot_ms>40`, `ttft_ms>1000/2000`, `slo_pass_rate_unrecoverable` |

medium/loose 下，TTFT 阈值放宽后，同一 topology 能承载更高 arrival intensity。
但是在 `u=0.765625` 仍会进入不可恢复的排队区：

| SLO | Feasible point | Next infeasible point | 主要失败原因 |
| --- | --- | --- | --- |
| medium | `u=0.75`, pass 1.0000 | `u=0.765625`, pass 0.6900 | `tpot_ms>50`, `slo_pass_rate_unrecoverable` |
| loose | `u=0.75`, pass 1.0000 | `u=0.765625`, pass 0.2900 | `tpot_ms>70`, `slo_pass_rate_unrecoverable` |

这说明 SLO 放宽不是无限提高吞吐。服务系统还有 queueing stability frontier；
超过 frontier 后，即使单个请求的 steady-state latency 看起来可控，排队也会让 pass rate
迅速崩掉。

## 其他候选配置的信号

`TP=1, DP=1` 对 SLO 更敏感：

| SLO | `TP=1, DP=1` req/s/GPU | 解释 |
| --- | ---: | --- |
| strict | 2.2000 | 接近 strict best，但略低于 `TP=2` |
| medium | 2.2000 | 仍低于 `TP=2` |
| loose | 2.8500 | 宽松 SLO 下受益明显，但仍低于 `TP=2` |

`gpu-memory-utilization=0.92` 在 medium/loose 中与 `TP=2` 打平：

| SLO | Config | req/s/GPU |
| --- | --- | ---: |
| medium | `TP=2, gpu-memory-utilization=0.92` | 3.2583 |
| loose | `TP=2, gpu-memory-utilization=0.92` | 3.2583 |

这说明该 workload 的主瓶颈不是 KV memory headroom，而是 topology 和 queueing
frontier。

EP family 在该环境下不稳定：

```text
TP=4, EP=2/4, enable-expert-parallel=true -> engine_launch exit_code=2
```

这些失败 trial 没有进入 best candidate，但它们说明当前 failure memory 还可以继续加强：
同一类 EP launch failure 出现后，后续 proposal 应更积极地屏蔽该 family。

## 对 paper claim 的含义

这组实验支持的 claim 是：

1. Harness 对 SLO 变化有稳定收益：strict/medium/loose 三档均显著优于 naive。
2. Harness 不是固定写死某个 knob。它通过 SLO-constrained probing 找到 feasible
   frontier；在本 case 中最终 topology 相同，但可承载负载边界随 SLO 改变。
3. Harness 的 value 来自 topology-first candidate family、per-GPU scoring 和
   validator 对 failed family 的处理，而不是自然语言 prompt 的偶然表达。

这组实验尚不能单独 claim：

- 所有模型和 workload 上都 robust。
- `TP=2, DP=1` 是全局最优。
- EP family 已经被最优处理。

对应的后续证据应放在 roadmap 中跟踪：局部 grid/near-optimum、跨模型 2x2、跨 workload
SLO robustness，以及 failure-memory ablation。