# 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`; - 对 `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-invariant:prompt scale 变大时,下一步 MBT 也会变大。 ## Agent Loop 当前 harness 的 loop 可以形式化为: ```text trial result -> observation extractor -> bottleneck classifier -> candidate family selector -> normalized candidate generator -> scoring / coverage ranking -> validator / no-repeat / stop guard -> next trial ``` 每一层承担不同责任: 1. observation extractor 只把 trial result 转成可比较的事实,例如 request_rate_per_gpu、pass_rate、失败原因、TTFT/TPOT 分位数。 2. bottleneck classifier 把事实归入 `ttft_prefill`、`decode_tpot`、 `admission_or_queueing` 等机制瓶颈,不直接输出配置值。 3. candidate family selector 决定要验证哪个系统假设,例如 topology frontier、 prefill scheduler、admission pressure 或 GPU memory headroom。 4. normalized candidate generator 才把机制变量映射成具体 engine flag。 5. scoring / coverage ranking 负责排序:未覆盖但机制上相关的维度应优先于 已知方向上的微调。 6. validator 使用 normalized full-config signature 防止重复测试,并用 stop guard 避免在仍有高价值 falsification candidate 时过早停止。 因此,harness 的核心不是“把 LLM prompt 写好”,而是把黑盒搜索拆成带因果方向的 white-box falsification loop。LLM 可以参与生成候选或解释候选,但候选必须通过 harness 的 family、signature、scoring 和 validator 约束。 ## 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 guard,runtime 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 `max-num-seqs / trace.max_concurrency` 作为 normalized admission pressure。 - 当 admission/queueing 受限且 admission pressure 过低时 raise。 - 当 TTFT/prefill 受限且 admission pressure 明显高于 trace concurrency scale 时 lower。 - `_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。 - `score_factors` 同时记录 current/target admission pressure ratio,避免只解释 MBT。 - 当 scheduler dimension 还没有被 materialized config 覆盖时,加入 `uncovered_scheduler_dimension_bonus`,让该 family 在 topology settled 后优先于 `gpu-memory-utilization` 这类 resource micro-tuning。 - 当该 family 已生成有效候选时,旧的 standalone `raise_mbt`、 `enable_chunked_prefill`、`raise_mbt_and_max_num_seqs` 只作为 fallback,不作为同级 prefill runtime 候选抢排序。 - `gpu-memory-utilization` 仍保留小步 hill-climb,但继续爬升必须由同拓扑 request_rate_per_gpu 改善支撑;仅仅 launch 成功或打平 incumbent 不再算成功。 ## 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; - runtime gate 和正式 topology frontier 共用 higher-TP frontier patch 构造,避免 DP 非 base 时 scheduler 抢跑; - short prompt、decode-only、high prefix reuse 不激活该 family。 但这不是完备性证明。当前能 claim 的是更严格的工程性质: - 不引用特定 case identity; - 不把已知 winner 写成候选表; - 每个 concrete proposal 都能追溯到一个 normalized mechanism variable; - 每次 trial 都能被解释成对一个系统假设的 falsification; - 失败时会留下可审计的 candidate sequence 和 score factors。 ## 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。 ### 当前实现仍需警惕的风险 1. `_PREFILL_QUANTUM_HEAD_OF_LINE_RATIO=1.0` 和 `_PREFILL_QUANTUM_FRAGMENTATION_RATIO=0.5` 仍是机制阈值,不是定理。 它们必须通过 scaled prompt / negative workload 实验验证,而不能只靠 case3。 2. `uncovered_scheduler_dimension_bonus` 是 coverage 排序策略。它的合理性来自 “先覆盖未 materialized 的机制维度,再做 GMU 微调”,但必须通过 candidate sequence 证明它不会在 topology frontier 未覆盖时抢跑。 3. `block-size=16` 目前没有被纳入这个 family。不能把它作为 case3 固定答案加入; 如果后续要处理,需要单独设计 allocator/layout family,从 engine capability 和 memory block waste observation 推导,而不是在 prefill scheduler family 里硬塞。 4. 现有实现仍保留旧的 standalone `enable-chunked-prefill` 和 `raise_mbt` 路径作为 fallback。它们不能在 `prefill-scheduler-interaction` 已生成有效候选时作为同级 prefill runtime 候选抢排序。 ### 2026-06-29 独立 review 后的修正 独立 review 指出了三个需要立即收紧的泛化风险: 1. 旧 standalone MBT/chunked 候选仍可能让整体 harness 表现得像 heuristic table。 2. admission pressure 只有 raise,没有处理 `max-num-seqs` 过高导致 TTFT/prefill 干扰。 3. runtime gate 的 topology-settled 判断和正式 topology frontier 在 DP 非 base 时不完全一致。 对应修正: - 当 `prefill-scheduler-interaction` 有有效候选时,旧的 standalone MBT/chunked/joint prefill-runtime 候选降为 fallback。 - admission pressure 改为 normalized ratio,并支持 raise/lower 两个方向: `raise_admission_pressure_with_chunked_prefill` 和 `lower_admission_pressure_with_chunked_prefill`。 - 抽出 `_higher_tp_frontier_patch`,让 runtime gate 与 `_topology_frontier_status` 使用同一套 higher-TP signature。 - GMU hill-climb 改为 measurement-gated:同拓扑 GMU trial 没有提升 request_rate_per_gpu 时,阻断继续向更高 GMU 爬升,避免连续浪费 trials。 ### 2026-06-29 远端 review feedback 在 dash1 用 `36c301c` 启动 case3 bad-runtime 重跑后,trial-0003 的 candidate-set 已经出现 `prefill-scheduler-interaction`: ```text action_id = seed_chunked_prefill_quantum patch = enable-chunked-prefill=true, max-num-batched-tokens=8192 ratio = target prefill_quantum_ratio ~= 1.05 ``` 但初始 scoring 仍让 `raise_gpu_memory_utilization` 排在前面。这说明 family 接入是正确的,但排序仍偏向 resource micro-tuning。随后实现加入 `uncovered_scheduler_dimension_bonus`:当 topology frontier 已覆盖、prefill scheduler dimension 还没有被 materialized config 测过时,优先测试 scheduler hypothesis, 避免重复旧 harness 先爬 GMU 的失败轨迹。 ## 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; - topology frontier 已覆盖后,未覆盖的 scheduler dimension 排在 GMU 微调之前; - 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 156 tests OK ``` 本地重点回归: ```text PYTHONPATH=src python3 -m unittest \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_coverage_precedes_gmu_microtune \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_admission_pressure_only_uses_normalized_seq_cap \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_lowers_excess_admission_pressure \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_negative_applicability_matrix \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_does_not_preempt_open_topology_frontier \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_lowers_quantum_by_normalized_ratio \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_quantum_step_scales_with_prompt_length \ tests.test_core_flow.CoreFlowTests.test_prefill_scheduler_not_active_for_short_prompt_workload 8 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。 ## 当前 dash1 真机状态 当前正在验证提交 `bfd8579`: ```text run = .aituner/badstart-prefill-scheduler-bfd8579-20260628T173102Z case = badstart-expanded-9accf25-20260626T184911Z-runtime_tp2_dp1_gmu070_mns8 session = aituner-prefill-scheduler-case3-bfd8579 ``` 截至 2026-06-29 01:53 UTC+8 左右: - baseline trial-0001 已完成,best request_rate_per_gpu 约为 2.025; - trial-0002 TP4 topology frontier probe 已完成,best request_rate_per_gpu 约为 2.000, 没有超过 baseline; - candidate-set-0002 的 top action 是 topology frontier,符合 topology-before-runtime; - candidate-set-0003 的 top action 已变为 `seed_chunked_prefill_quantum`: ```text score = 0.69 patch = enable-chunked-prefill=true, max-num-batched-tokens=8192 ratio = prefill_quantum_ratio_target ~= 1.0536 baseline = raise_gpu_memory_utilization score 0.64 ``` 这说明 `uncovered_scheduler_dimension_bonus` 达到了设计目的:topology frontier 覆盖后, 未 materialized 的 scheduler dimension 会先于 GMU 微调被验证。 trial-0003 已完成,best request_rate_per_gpu 约为 2.025,和 baseline 持平,没有形成 性能提升。这个结果不能 claim scheduler seed 是 winner,但它提供了有价值的 falsification evidence:coverage priority 改变了探索顺序,具体 `chunked + MBT ~= p95` hypothesis 被验证后没有改进。系统随后进入 candidate-set-0004,开始测试 `gpu-memory-utilization=0.9`。trial-0004 同样完成在约 2.025,没有超过 baseline; trial-0005 的 `gpu-memory-utilization=0.92` 仍然打平 baseline,旧 run 随后继续排 `gpu-memory-utilization=0.94`。这暴露出旧实现的 GMU hill-climb 问题:它把 launch 成功当成 climb 成功,而没有要求 request_rate_per_gpu 改善。最新本地实现已经修正为 measurement-gated GMU climb;下一轮应使用新提交重新跑,验证 GMU tie 后是否转向 admission pressure、topology/DP 或其他 family。 ## Hardened Run Feedback 使用提交 `6b25d56` 在 dash1 重新启动: ```text run = .aituner/badstart-prefill-hardened-6b25d56-20260628T180104Z case = badstart-expanded-9accf25-20260626T184911Z-runtime_tp2_dp1_gmu070_mns8 session = aituner-prefill-hardened-6b25d56 ``` 截至 2026-06-29 02:27 UTC+8 左右,同一 run 内的 trial sequence 是: | trial | patch | request_rate_per_gpu | observation | | --- | --- | ---: | --- | | 0001 | baseline bad-start | 2.983 | 同 run incumbent,明显高于旧 run baseline,说明跨 run 数字不能直接混用 | | 0002 | `tensor-parallel-size=4` | 1.629 | topology TP4 被 falsify | | 0003 | `enable-chunked-prefill=true, max-num-batched-tokens=8192` | 2.025 | standalone scheduler seed 被 falsify | | 0004 | `gpu-memory-utilization=0.9` | 3.258 | GMU=0.9 是当前 best,达到已知 no-harness 水平 | | 0005 | GMU=0.9 + scheduler seed | 2.025 | GMU 与 scheduler seed 的组合被 falsify | | 0006 | `gpu-memory-utilization=0.92` | 3.258 | 与 GMU=0.9 打平,没有继续提升 | | 0007 | `tensor-parallel-size=4, data-parallel-size=2` | 1.000 | DP/topology probe 被 falsify | candidate-set-0007 没有继续提出 `gpu-memory-utilization=0.94`,而是转向 `tensor-parallel-size=4, data-parallel-size=2` topology probe。这验证了 measurement-gated GMU climb:GMU=0.92 只是打平时,不再继续向更高 GMU 盲目爬升。 candidate-set-0008 在 TP4/DP2 被 falsify 后继续测试 `tensor-parallel-size=8`。 当前最重要的机制结论: - scheduler seed 的 priority 和 no-repeat 都按设计工作; - scheduler seed 在这个 case 不是独立 winner,必须被 measurement falsify; - GMU=0.9 是当前真正有效的机制维度; - GMU 的后续 climb 已经从 launch-gated 修正为 improvement-gated; - 后续应看 topology/DP、MNS 或 allocator/layout family 是否能进一步超过 3.258。