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- AITuner Trace A | 10 min
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https://nas.gahow.org/webdav/ai_tuner_logs/dash_prod/ai_tuner_260307-152305.jsonl
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```
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2026-03-08 06:28:06 [INFO] run_trace_replayer summary: success=True best_goodput_qps_per_gpu=0.798171666969416 selected_time_scale=0.4678486930206418
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] Agent loop finished. Total runs=5, LLM calls=6
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] Original vs best production config diff:
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.block_size: 64 -> 32
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.enable_expert_parallel: False -> True
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.max_num_batched_tokens: 8192 -> 32768
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.tensor_parallel_size: 4 -> 2
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] envs.VLLM_MOE_USE_DEEPEP: '0' -> '1'
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] Baseline vs best production config diff:
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.block_size: 64 -> 32
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.enable_expert_parallel: False -> True
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.max_num_batched_tokens: 8192 -> 32768
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] engine_args.tensor_parallel_size: 4 -> 2
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] envs.VLLM_MOE_USE_DEEPEP: '0' -> '1'
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2026-03-08 06:28:18 [INFO] Persisted best production config to /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/vllmgen/configs/qwen3-235b-a22b/256k-0717/h20.config
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2026-03-08 06:29:02 [INFO] AI tuner JSONL log: runs/ai_tuner_logs/ai_tuner_260307-152305.jsonl
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```
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```
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(codex-tuner) wjh@ds-dda11ac6-1-847f4dd4c5-vg6mr:~/auto-tuner/tuner$ cat micro_trace_replayer/comm_tp4_noep_traceA_10min.jsonl.summary.json
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{
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"duration_ms": "600078.484",
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"e2e_mean_ms": "429.185",
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"e2e_p90_ms": "1163.643",
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"e2e_p95_ms": "1557.812",
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||
"e2e_p99_ms": "2594.410",
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"output_tokens_total": "2048",
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"requests_success": "2048",
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"requests_total": "2048",
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"throughput_rps": "3.413",
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"throughput_tps": "3.413",
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"tpot_mean_ms": "0.000",
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"ttft_mean_ms": "0.000"
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||
}
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(codex-tuner) wjh@ds-dda11ac6-1-847f4dd4c5-vg6mr:~/auto-tuner/tuner$ cat micro_trace_replayer/ali_tp4_noep_traceA_10min.jsonl.summary.json
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{
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"duration_ms": "600082.137",
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"e2e_mean_ms": "523.779",
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"e2e_p90_ms": "1478.267",
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||
"e2e_p95_ms": "2008.634",
|
||
"e2e_p99_ms": "3050.164",
|
||
"output_tokens_total": "2048",
|
||
"requests_success": "2048",
|
||
"requests_total": "2048",
|
||
"throughput_rps": "3.413",
|
||
"throughput_tps": "3.413",
|
||
"tpot_mean_ms": "0.000",
|
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"ttft_mean_ms": "0.000"
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||
}
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```
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## 现存的问题
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阿里的生产环境上测试的链路是 `API -> Gateway -> Chat Serving (CPU machine for encoding) -> Model Serving (vLLM)`
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此时存在一个问题，AITuner 不再能直接获取到 vLLM 引擎上的各种性能相关的指标（kvcache hit ratio / kvcache usage / queuing ratio / avg running / avg queuing）
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`"VLLM_ATTENTION_BACKEND": "FLASH_ATTN_VLLM_V1" -> "FLASH_ATTN"` [link](https://code.alibaba-inc.com/PAI-LLM/vllm/commit/2f5a20b76049a33d79bbe2a4ab8abd8ae84581c7?spm=21540d8c.2ca2ac6d.0.0.62cf790b5rvf9T)
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内部存在更多不存在清楚文档定义的中间状态值，tuning 系统对此难以感知，缺少每个 knob 清晰的可取值范围与对应的含义
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## 现状总结
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`git log --oneline -- util/vllmgen/configs/qwen3-235b-a22b/256k-0717/h20_prefill.config`
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一个模型（Qwen3-235B-A22B）的 prefill 版本在 25.11.18 - 26.01.08 有 10 次 commit
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## 补充
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所有修改 configs 的 commit：
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`git log --oneline -- util/vllmgen/configs`
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从 25.07.31 (vllmgen 的首次提交) ～ 26.02.03 这段时间（大约 6 个月）总共有 92 次 commit（平均每 2 天一次 commit）
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## configs commit 总结
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ecc7b539136cd34d29bf4cdb215ae298c019be76
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initial commit: common.config
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36faa64b969b633187645b29fa997b177d120f37
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添加 util/vllmgen/configs/qwen3-235b-a22b-h20-4.config
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929e6bc9c9ac17fdd087ed74c9dadc41c2812d43
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添加 util/vllmgen/configs/qwen3-235b-a22b/128k-0426-hf-fp4/h20.config、util/vllmgen/configs/qwen3-30b-a3b/128k-0425-fp4/h20.config
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cb65b0c128c07725817278f2ddb020ddd2df0722
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util/vllmgen/configs/qwen3-30b-a3b/128k-0425-fp4/h20.config，加长 max_seq_len
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22d382a13baf68e278dd1c616b379d59f34dcdbe
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util/vllmgen/configs/qwen3-30b-a3b/128k-0425-fp4/h20.config，更新 use vllm v1
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==09b005191f10e2b93c3159c6d0d0d6735287269b==
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util/vllmgen/configs/qwen3-30b-a3b/128k-0425-fp4/h20.config 添加：
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```
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"compilation_config": {
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"use_inductor": false,
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"custom_ops": [
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"all"
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]
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},
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```
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9007270573a7a6c3a8d88bcc45261751fd2379f3
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添加 util/vllmgen/configs/draft-models/qwen3-235b-a22b/0723-thinking-eagle-0821/h20.config
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7f392d7e608974fc56f9fd6913d6be3f52ff8ec9
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更新 util/vllmgen/configs/qwen3-235b-a22b/256k-0723-thinking-fp4/h20.config 和 util/vllmgen/configs/qwen3-30b-a3b/128k-0425-fp4/h20.config 的 `max_num_batched_tokens`
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添加 util/vllmgen/configs/qwen3-vl-30b-a3b/128k-0717-fp4/h20.config
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4e90f0582cd7f86312e5ae01c9cd7d59132723fd
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util/vllmgen/configs/qwen3-vl-30b-a3b/128k-0717-fp4/h20.config 中 `enable_prefix_caching` 开启
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4535fd0e39f8a181c73a7669eaa379feae26fe57
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添加 util/vllmgen/configs/qwen3-vl-235b-a22b/256k-thinking-0920-fp4/h20.config
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60296b817616aaeec919fc9dc68b11dc9f9e9124
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删除 VLLM_ENABLE_TORCH_COMPILE
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39a9bb43feb6e6b22f7ed8cefe6442d973bf6057
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||
typo
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781fee1a1a9ba86228684c1f2a1e0f9726ab3e2b
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支持 qwen-coder/max/next
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b1c5efe09ef9df162d442fc7b71932d41f3a426b
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change meta
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a3389997e420de0b9c45342be6f806ff9179e193
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use `PIECEWISE` compilation_config for cudagraph_mode
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dc0761d070e9068f64e3c33926fe3bc0c7d62f7b
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remove unused TP size
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dc83943aa9f3b2d4c90dde3c6f2fe49458877ba1
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bug fix set VLLM_USE_UPSTREAM_FA3=0
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216194960c290d64914ffad88338587069889e6c
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删除 `PIECEWISE`
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b75c0cf11dedcf4ee0396ec939e1e0e80267593f
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typo
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a09d8da72fc9ca837862b61850cdb324223cfd76
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||
typo
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34b32eb885ecb07296d7a2bbe58d5e0ee028d30c
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添加：
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```
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"VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER": "0"
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"VLLM_ENABLE_TORCH_COMPILE": "1"
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```
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adba559382c4ab60738a0b2783e27acc801d2ab7
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||
设置 `"VLLM_FLASH_ATTN_USE_UPSTREAM": "0"`
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517bc31caaf26c6f1cd119a5283f2e5b2cb141c7
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||
使用
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```
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"compilation_config": {
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"cudagraph_mode": "PIECEWISE",
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"use_inductor": false,
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"custom_ops": [
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"all"
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]
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||
}
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```
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4259a99557467b48cbae606c0092bf0b75ab3f84
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meta
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e1d1b64420426406afcfe3a36d10172b6473ead8
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修改 gpu memory util 避免 kvs swap 的 OOM
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13294741780ff79bbab8a54e98286e07a1ba4b0e
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meta
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5b2f35fe49033711c9cfcbd2afe7036905f462a6
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`"VLLM_VL_VISION_NUM_GRID_PER_SIDE": "27"`
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ea95b933221ba192d9e0a2a06e6c84bee4a32544
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`"VLLM_VL_VISION_NUM_GRID_PER_SIDE": "27"`
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4994e414d8ee812feebe23eed473abcf5166f246
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```
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"VLLM_FLASH_ATTN_FP8_ATTENTION": "1",
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"VLLM_ENABLE_TORCH_COMPILE": "1"
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```
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985ffa6156c37f8a299870722f51bdfec9fba2f4
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添加 5090 support util/vllmgen/configs/qwen3-30b-code-switch/v2/5090.config
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ae600ea07735cbe03b1b862054133d805f85ed5e
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支持 PD 分离：util/vllmgen/configs/qwen3-235b-a22b/256k-0717/h20_prefill.config
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98038e62d8f3f7b94079cc287bdf10e4f4c64267
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||
支持一系列 qwen-vl
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2f5a20b76049a33d79bbe2a4ab8abd8ae84581c7
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typo fix
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cc3484b98cfeccc8c9d6426c4f1238545832cc14
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删除 `"VLLM_VL_VISION_NUM_GRID_PER_SIDE": "27"`
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d71559b5f3fd6084bc738c4dc22af0566cf133eb
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meta
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3ec865d4b2db0cd98b537124d5ca791e458cba93
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||
支持一系列闭源 qwen-vl 模型
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31a07b6eceb0bda01dcd0db4da0e4d390251facb
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no bladnn gdn by default
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896de6b72d079bf4d9c568667189c3d711e9ebde
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meta
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213d89408b1c45d6ae5ed6593268dc41d07eb12e
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use `VLLM_FLASH_ATTN_FP8_ATTENTION`
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de918bd2d52e30cba3cff640af3f1e73fdb841da
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add qwen3-vl-235b-a22b pd
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7835de1c4fffb8f2c5ad1a8af3501d1dfcc60728
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||
support qwen-vl-max dashgen on L20X and A800
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b3d465adb53e993bc4bfc069ad869232fb36823d
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||
make draft model support PD decoupling
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dcc0ab7fc9ed21c0763086f1ae1428633f53ba8e
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||
fix rope scaling 的位置
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==f66a954d5e68c829f7d841ed9aa020ec45d11436==
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||
修改 `gpu_memory_utilization`, `max_num_batched_tokens`, `cuda_graph_sizes` (P 和 D 不同）, `cudagraph_mode`
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75ab97b48ffab568b69f9dfd34ffbee4d10c771b
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meta
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f67b2e2ede2b88bf27827a8edd96e38188bccb69
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||
移除 "async_scheduling": false 和 "disable_custom_all_reduce": true
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9c497637ad23eb9a9abaf53327e4ff263a4630ea
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||
Encode-Prefill-Decode Disaggregation on v6d
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b739c437bdac2ba0751853ed4335019f7b7e8486
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||
移除 "async_scheduling": false
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85a66eb3a241f900ea785ae0a9b2ac5981f9e9b6
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||
支持 util/vllmgen/configs/qwen3-30b-a3b/1m-thinking-0728-fp4-cs-gate/h20.config
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||
44c01d5177f36e4b0c2802b6aac8439136f79685
|
||
支持 util/vllmgen/configs/qwen3-omni/qwen3_omni_final_ckpt_multilingual_0915/h20.config
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936f71e642edd3a87286deabff38ae73c7bd3aea
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||
修改 mm_processor_cache_gb 50 -> 10
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||
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||
==0c8dab3e33fc93e98fa15a37b4aa784aa1316abc==
|
||
降低 decode max_num_batched_tokens 8192 -> 1024, 提高 decode max_num_seqs 128 -> 192, 提高 prefill max_num_batched_tokens 4096 -> 8192，修改 decode 的 cuda_graph_sizes，增加 128 和 192
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ca65f85a37efa5ef95912d1618b0f5405df53c7c
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||
support moe eplb
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741d586dd1fc0bc98c16fd16146d1f77e72ba4e8
|
||
支持 qwen3-max-fp pd
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||
49486c6187263204427074780ac22b4aef475a55
|
||
meta
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d62a67eeb1eba461fa434a0297717c838d1e7d7d
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||
支持 kvs，gpu_memory_utilization 0.89 -> 0.88
|
||
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||
e1fdbf4629f8b70463ae45cc2b0e408712e60af4
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||
add qwen3-vl-plus pd
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||
6b18610c39857c90d5e076b8b693ab847b92a107
|
||
PD use eth1
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0cb6b11757a5eb46f6a021cee8b7f08b84256410
|
||
支持 qwen3-plusp
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8915d3fe5c587c2268dfa49dfbf022d2bfd6c7b0
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||
更新 qwen-vl-max
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||
383ce3e60eb9904faa61006452b2be4ff250ec24
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||
chore：mm_processor_cache_gb 含义 false -> 0
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||
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8b30846690623a80b51e975718a84a0d571a97ed
|
||
添加支持：util/vllmgen/configs/qwen-vl-max/epd_disagg_llm/h20.config
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de80aaf239033cf0d59e32e0bf3beee16651fed7
|
||
移除 qwen-vl-max 在 a800 上使用 fp8（不被 a800 支持）
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9d63c50b3328a1d748929fb4f76cff49ac883b7d
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chore：mm_processor_cache_gb 含义 false -> 0
|
||
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||
==2fe8ab568315c227cfbade4e7759b1767cfa003c==
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||
util/vllmgen/configs/qwen3-coder-plus/1m-0922-re-fp8/h20.config 设置 TP4，关闭 kv transfer
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||
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5a12337e3f38b0d11b21604a1f3f5e739d6b126b
|
||
chore: 移除 num_experts: 0
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||
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||
5f591ffe74f15fe9e5b4cd5864471b3ffa76874a
|
||
将模型解码配置中的松散 top-k 验证关闭，并调整了异步调度为禁用状态，同时略微增加了 GPU 内存利用率
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||
|
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2e87a5d3e86e597efea8478cc74dd92a9d6dba0b
|
||
支持 coder plus 0923 pd + kvs
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||
|
||
bdbdf44d4c67462ca5d120b25684a5b8804a7a18
|
||
因为今天的 commit 更新了 fp4 perchannel 的加载逻辑，所以需要对模型配置进行更新
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||
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||
85c50bf76194bf52dc2e3e1ce7c8b2e0e17cbfc1
|
||
添加 loose topk 相关
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||
```
|
||
"use_loose_topk_verify": 1,
|
||
"loose_topk_verify_threshold": 0.95,
|
||
"loose_topk_verify_max_tokens": 2000,
|
||
```
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||
|
||
d350466cf7d71b4dbcd03bb8ff1ec60b648940a6
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||
chore: VLLM_KVT_MAX_DELAY_MS
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||
|
||
936a3b7286425fdd7dc996b6b4f23f19cabdb83b
|
||
支持 util/vllmgen/configs/draft-models/ci-test/model-version-v1/h20_batch.config
|
||
|
||
b3d96f257d229ab7b8d6d6a1b5f92f7d740acd7b
|
||
util/vllmgen/configs/qwen3-30b-a3b-with-gate-next-fp4/instruct-fp4/h20.config 支持 kvs，`max_num_batched_tokens`, 1024 -> 4096
|
||
|
||
1ca19f8042d081c437bf036ca469c946c6c30868
|
||
添加
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||
```
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||
"pass_config": {
|
||
"fuse_norm_quant": false,
|
||
"fuse_act_quant": false,
|
||
"fuse_attn_quant": false
|
||
}
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||
```
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||
|
||
80e602a32f0cd59f84e834049161dff5a1aaa6a8
|
||
支持 util/vllmgen/configs/qwen3-30b-code-switch/v2/5090.config，移除 flashinfer
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||
|
||
7018965a139a5763809e888eb0c35ef9743ad3d8
|
||
添加 util/vllmgen/configs/qwen3-235b-a22b/256k-0723-think-cs/h20_prefill.config，更新所有 model 的 PD connection 相关环境变量
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||
|
||
6a1b40876d4bc884a805effa0cc7c7a28c38ea01
|
||
plusp 等模型支持 kvs
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||
613d885a17360b9f90c10bedf8d900815d8b5668
|
||
util/vllmgen/configs/qwen3-plusp/256k-1106/h20_prefill.config，移除 "enforce_eager": false 与 cuda_graph_sizes
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||
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||
29f88ea3e6addf5a155c2bf000e7819171be0b39
|
||
fix
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||
1ad174a24cad5e51e2ccf71a828751d4e65c51a6
|
||
util/vllmgen/configs/qwen3-omni/qwen3_omni_final_ckpt_multilingual_1124/h20.config, enable_chunked_prefill 开启，添加 max_model_len: 65535
|
||
|
||
c8f776e277a6545b3e1696a4e9261282bca681f9
|
||
Disable the preprocess cache for vl model by default
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||
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||
9d011bf9ec443f7d3ccecd7e44b6d9a526a0089a
|
||
增加了任务绕过配置项 `VLLM_ENABLE_BYPASS_TASK` 并调整了异步调度、GPU内存利用率及前缀缓存的相关设置，关闭 enable_prefix_caching
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||
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dab633c1871054cfe823669e970b04d89ba3b7b5
|
||
删除：
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||
```
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||
"DS_LLM_ENABLE_DISAGGREGATED_VIT": "1",
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||
"DS_LLM_LAUNCH_VINEYARD": "0",
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||
"SRPC_STREAM_DISABLE_BAREX": "1"
|
||
```
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||
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||
67ab53a5f673f4fc629c2a4354e2b3ddf556dc08
|
||
Support Qwen3.5 VL MTP
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||
27d64ee33ecac2b94efaa44f5bbefa5998574d05
|
||
Add KVS config for Qwen3-VL-Plus
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||
|
||
8fb2d746069f17e5c6e951b0fd2f5da4c608f3e1
|
||
util/vllmgen/configs/qwen3-max/256k-0922-fp4-pc-eplb/h20_decode.config, max_num_seqs 256 -> 512
|
||
|
||
ebf2b71630984c383f3824eb7e4e45a617416274
|
||
"max_num_batched_tokens": 8192 for util/vllmgen/configs/qwen3-vl-plus, prefill
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||
|
||
c18e84e20cc15bbc2d14ddb17b26aaf7dc78e94f
|
||
添加 `speculative_config`：
|
||
```
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||
"num_speculative_tokens": 32,
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||
"hf_overrides": {
|
||
"max_position_embeddings": 262144
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||
}
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||
```
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||
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||
3bef0c622d1ec18e652e82cbc24ebf481e9025d5
|
||
支持 qwen3-max on l20c
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||
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||
ce495cc242affcfb321cf6dcabf190c3f1589667
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||
qwen3-vl-flash: enable async_schedule
|
||
|
||
8152532eeb0a191e69b868cc888392a0c74ab0fe
|
||
qwen3-vl-flash 添加
|
||
```
|
||
"pass_config": {
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||
"fuse_norm_quant": false,
|
||
"fuse_act_quant": false,
|
||
"fuse_attn_quant": false
|
||
},
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||
```
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||
下面这份结论，是**基于你给出的 commit 摘要**做的归类分析，不是逐个 diff 逐行审阅后的法证级结论；但从系统角度看，已经足够支持一个很清晰的判断：**这个仓库里的 config churn，大多数不是在做真正的性能调优，而是在做模型接入、功能启用、兼容修复和运行稳定性修补。**
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# Commit Analysis
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||
## 1. 结论先说
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你列出的 commit 一共 **91 个**。
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我建议用两个口径看“性能相关占比”：
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| 口径 | 定义 | 数量 | 占比 |
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||
| ---- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------: | --------: |
|
||
| 严格口径 | **直接修改已有配置中的性能 flag 取值**，例如 `max_num_batched_tokens`、`max_num_seqs`、`gpu_memory_utilization`、`async_scheduling`、`cuda_graph_sizes`、`torch compile`、`prefix caching` 等 | **28** | **30.8%** |
|
||
| 宽口径 | 在严格口径基础上，再加上**新引入性能相关机制/后端/并行形态**，例如 speculative、FP8 attention、PD/KVS 相关配置接入等 | **约 40** | **44.0%** |
|
||
| | | | |
|
||
|
||
也就是说：
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||
|
||
* **如果你关心的是“真正做 tuning 的 commit”**，占比大约只有 **三成**；
|
||
* **如果你把性能相关 feature enablement 也算进去**，最多也就 **四成多**；
|
||
* 因此，“**绝大部分 commit 与性能优化本身无关**”这个观察，在严格口径下是成立的。
|
||
|
||
这其实很有价值：它说明**生产配置仓库的变化，主要是 control-plane churn，而不是 dataplane tuning**。
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||
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||
## 2. 从第一性原理看，为什么会这样
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||
一个线上 vLLM per-model config 仓库，commit 变多，未必意味着“性能状态空间巨大”。更常见的是四类变化：
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|
||
1. **接入新模型 / 新硬件 / 新模式**
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||
例如新增 qwen3-vl、omni、5090、A800、L20C、PD、KVS、MTP。
|
||
这类变化本质上是“能不能跑 / 怎么接入”，不是“已经能跑后如何把 goodput 调到最优”。
|
||
|
||
2. **兼容性与正确性修复**
|
||
例如 typo、rope scaling 位置修复、fp4 per-channel 加载逻辑变化、某后端 upstream 不可用、某硬件不支持 fp8。
|
||
这类变化的目标是“避免错 / 避免 crash / 避免不支持”。
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||
|
||
3. **稳定性与资源安全边界调整**
|
||
例如 `gpu_memory_utilization` 从 0.89 到 0.88，避免 KVS swap OOM。
|
||
这类变化和性能有关系，但很多时候**优先级是 survivability，不是 peak throughput**。
|
||
|
||
4. **真正的 steady-state 性能调优**
|
||
例如：
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* `max_num_batched_tokens`
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||
* `max_num_seqs`
|
||
* `async_scheduling`
|
||
* `cuda_graph_sizes`
|
||
* `cudagraph_mode`
|
||
* `torch compile`
|
||
* `prefix caching`
|
||
* `chunked_prefill`
|
||
* `TP`
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||
这类 commit 才是你论文里最该抓住的部分。
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## 3. 哪些 commit 真正改了性能相关 flag
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我把它们按系统机制分组。
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### A. batching / scheduling / graph capture 相关
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这组是最“像 tuning”的。
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* `7f392d7e...`
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修改 `max_num_batched_tokens`
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* `f66a954d...`
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||
修改 `gpu_memory_utilization`、`max_num_batched_tokens`、`cuda_graph_sizes`、`cudagraph_mode`，并区分 P / D
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* `0c8dab3e...`
|
||
decode: `max_num_batched_tokens 8192 -> 1024`
|
||
decode: `max_num_seqs 128 -> 192`
|
||
prefill: `max_num_batched_tokens 4096 -> 8192`
|
||
同时修改 decode `cuda_graph_sizes`
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||
* `f67b2e2e...`
|
||
移除 `"async_scheduling": false`、`"disable_custom_all_reduce": true`
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||
* `b739c437...`
|
||
移除 `"async_scheduling": false`
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||
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||
* `5f591ffe...`
|
||
关闭 loose top-k verify，关闭 async scheduling，略微增加 `gpu_memory_utilization`
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||
|
||
* `8fb2d746...`
|
||
decode `max_num_seqs 256 -> 512`
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||
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||
* `ebf2b716...`
|
||
prefill `max_num_batched_tokens = 8192`
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||
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||
* `ce495cc2...`
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||
qwen3-vl-flash 开启 `async_schedule`
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||
* `1ad174a2...`
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||
开启 `enable_chunked_prefill`，增加 `max_model_len`
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* `613d885a...`
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移除 `enforce_eager: false` 与 `cuda_graph_sizes`
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#### 这类变化背后的理由
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这是最典型的系统 tradeoff：
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* `max_num_batched_tokens` 决定**单 step 的 token 工作量上限**。
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增大它，通常有助于提高 GPU occupancy 和算子摊薄开销；但也会带来更高显存压力、更长单步尾延迟、更难 graph capture。
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||
* `max_num_seqs` 决定**并发宽度**。
|
||
decode 场景中，增大它往往是为了让更多序列并发推进，提升 tokens/s；但太大时 scheduler overhead、KV 压力、尾延迟都会上来。
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||
|
||
* `prefill` 和 `decode` 的最优点本来就不一样。
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||
`0c8dab3e...` 这种“prefill 提大 token budget，decode 降低 token budget 但提高 seq 数”的改法，系统上非常合理：
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||
* prefill 更偏大矩阵、吃吞吐、适合更大的 batch-tokens
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||
* decode 更偏 memory/bandwidth、每步 token 少、适合更高并发序列数而不是更大 token lump
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||
|
||
* `cuda_graph_sizes` / `cudagraph_mode` 本质是在赌**shape 是否足够稳定**。
|
||
如果 workload 形状集中，graph capture 能减少 launch overhead；
|
||
如果 shape 太散，graph 容易失效甚至成为负担，所以会看到 `PIECEWISE` 被加上又删掉。
|
||
|
||
* `async_scheduling` 不是“永远更快”。
|
||
它在高并发下可能更好，但也可能引入调度抖动、与某些校验逻辑冲突、或在某些模型/路径上带来额外复杂性，所以会出现有的模型开启、有的关闭。
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||
### B. memory / cache / 长上下文相关
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* `cb65b0c1...`
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加长 `max_seq_len`
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* `4e90f058...`
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||
开启 `enable_prefix_caching`
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* `e1d1b644...`
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||
调整 `gpu_memory_utilization`，避免 KVS swap OOM
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* `d62a67ee...`
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||
支持 KVS 时，`gpu_memory_utilization 0.89 -> 0.88`
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* `936f71e6...`
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||
`mm_processor_cache_gb 50 -> 10`
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||
* `383ce3e6...`, `9d63c50b...`
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||
`mm_processor_cache_gb false -> 0`
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* `c8f776e2...`
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||
默认关闭 VL preprocess cache
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* `9d011bf9...`
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调整 `gpu_memory_utilization`、关闭 `enable_prefix_caching`
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* `5b2f35fe...`, `ea95b933...`, `cc3484b9...`
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`VLLM_VL_VISION_NUM_GRID_PER_SIDE = 27`，随后删除
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#### 背后的理由
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这组变化本质上都在处理一个问题：
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> **显存不是只给模型权重和 KV cache 用的。**
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> 在长上下文、VL、KVS、PD 这些场景里，预处理缓存、视觉网格、prefix cache、KV 传输缓冲都会争显存。
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所以你会看到两个典型方向：
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1. **给显存留安全边界**
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`gpu_memory_utilization` 下调，不是因为更快，而是因为再高就会触发 swap / OOM / 碎片化恶化。
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||
这类 commit 是“性能相关”，但更准确说是**容量边界调优**。
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||
2. **缓存未必总是划算**
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||
`prefix caching`、`preprocess cache`、`mm_processor_cache_gb` 只有在命中率高时才值得。
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在多模态、长上下文、任务混杂的真实线上场景里，缓存可能带来：
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* 显存占用
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* 管理开销
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* 缓存污染
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* 命中不高
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||
所以会出现“先开后关”或“默认关闭”的变化，这说明**它不是 universally beneficial 的 knob**。
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### C. kernel / backend / compile path 相关
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* `09b00519...`
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`compilation_config.use_inductor = false`，`custom_ops = ["all"]`
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||
* `60296b81...`
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||
删除 `VLLM_ENABLE_TORCH_COMPILE`
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||
* `a3389997...`
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||
使用 `PIECEWISE` 的 `cudagraph_mode`
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||
* `21619496...`
|
||
删除 `PIECEWISE`
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||
* `34b32eb8...`
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||
`VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER = 0`
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||
`VLLM_ENABLE_TORCH_COMPILE = 1`
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||
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||
* `adba5593...`
|
||
设置 `VLLM_FLASH_ATTN_USE_UPSTREAM = 0`
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||
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||
* `dc83943a...`
|
||
设置 `VLLM_USE_UPSTREAM_FA3 = 0`
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||
|
||
* `4994e414...`, `213d8940...`
|
||
启用 `VLLM_FLASH_ATTN_FP8_ATTENTION`
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||
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||
* `1ca19f80...`, `8152532e...`
|
||
`pass_config.fuse_* = false`
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||
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||
* `31a07b6e...`
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no bladnn gdn by default
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#### 背后的理由
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这一组非常像现实生产环境中的“后端路径钉死”：
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* 理论上更激进的 backend / fusion / compile path **不一定更快，更不一定更稳**；
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* 一旦涉及 FP4/FP8、VL、quant、特殊注意力后端、特定硬件，实际最优路径往往依赖非常具体的组合条件。
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所以这类 commit 的真实含义通常不是：
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||
> “发现了一个更高级的性能优化”
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而是：
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> “某条后端路径在这个模型/精度/硬件组合上不稳、不可用、或者综合收益不好，所以钉到已验证的实现上”。
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||
这类 commit 当然影响性能，但其本质更接近**后端选择与兼容性收敛**，不是典型意义上的 black-box tuning。
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||
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||
### D. 并行形态 / 系统结构相关
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* `2fe8ab56...`
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||
`TP=4`，关闭 KV transfer
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* `85c50bf7...`, `5f591ffe...`
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||
loose top-k verify 相关开关，后来关闭
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||
* `c18e84e2...`
|
||
增加 `speculative_config.num_speculative_tokens = 32`
|
||
|
||
* `ae600ea0...`, `de918bd2...`, `b3d465ad...`, `9c497637...`, `741d586d...`, `e1fdbf46...`, `2e87a5d3...`, `27d64ee3...`
|
||
PD / EPD / KVS 相关支持
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||
#### 背后的理由
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这一组说明一个更重要的事实：
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||
> 真正影响 serving config 的，常常不是单个 flag，而是**系统结构变了**。
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例如：
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* 一旦引入 **PD/EPD**，prefill 和 decode 的最优 `max_num_batched_tokens`、`max_num_seqs`、`cuda_graph_sizes` 就不该相同；
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||
* 一旦引入 **KVS**，你必须重新分配显存 headroom；
|
||
* 一旦使用 **speculative decoding**，decode 最优点就会改变；
|
||
* `TP` 的选择本质上是**算力并行收益 vs 通信开销 vs KV 布局 vs 单机容量**的平衡。
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||
|
||
所以这些 commit 说明的不是“flag 很多”，而是：
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|
||
**配置空间真正复杂的来源，是系统形态切换，而不是几十个 flag 都在频繁被精细调参。**
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||
## 4. 真正被反复调的“核心性能 flag”其实不多
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从你这批 commit 看，反复出现的核心性能 knob 主要就这些：
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* `max_num_batched_tokens`
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||
* `max_num_seqs`
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||
* `gpu_memory_utilization`
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||
* `async_scheduling`
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||
* `cuda_graph_sizes`
|
||
* `cudagraph_mode`
|
||
* `VLLM_ENABLE_TORCH_COMPILE`
|
||
* `enable_prefix_caching`
|
||
* `mm_processor_cache_gb`
|
||
* `TP`
|
||
* 若干 backend 选择：
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* `VLLM_FLASH_ATTN_FP8_ATTENTION`
|
||
* `VLLM_FLASH_ATTN_USE_UPSTREAM`
|
||
* `VLLM_USE_UPSTREAM_FA3`
|
||
* `VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER`
|
||
* `pass_config.fuse_*`
|
||
|
||
这对你的故事很重要：
|
||
**配置文件里看起来 flag 很多，但真正反复进入性能决策回路的，是一个相对低维、重复出现的核心子集。**
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||
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||
## 5. 这批 commit 最能支持你的论文/文档里的什么结论
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我建议你把结论写成下面这个脉络：
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### 结论 A：生产环境 config churn 很大，但大部分不是性能 tuning
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因为大量 commit 属于：
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* 新模型接入
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* 新硬件适配
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* PD/KVS/VL/MTP 等功能接入
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* typo / meta / chore
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* 正确性与兼容性修复
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||
|
||
所以**不能把“commit 多”直接等价成“性能配置空间巨大且持续被深度优化”**。
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||
### 结论 B：真正的性能 tuning 集中在少数几个 recurring knobs 上
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||
主要就是：
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* batching 宽度
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* scheduling 策略
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* graph/compile 开关
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||
* memory headroom
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||
* cache 开关
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* backend path
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||
* TP / PD / KVS 等结构性选择
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||
也就是说，**性能空间不是“很多杂乱 flag 的完全黑盒空间”，而是有明显系统结构的。**
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||
### 结论 C：许多所谓“性能相关 commit”，本质是在修资源边界和后端稳定性
|
||
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||
例如：
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* `gpu_memory_utilization` 下调避免 OOM
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||
* 关闭 prefix / preprocess cache
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* 钉死某个 flash-attn 或 compile backend
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||
* 删除不稳定的 graph mode
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||
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||
这说明线上 config 演化的第一目标往往是：
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||
|
||
> **先稳定可运行，再在少数核心 knob 上做局部优化。**
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||
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||
---
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||
## 6. 我给你的最终判断
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||
你的原始直觉是对的，而且这个观察其实很强：
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||
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> **vLLM per-model config 的 commit 很多，但绝大多数并不是“性能相关的精细调优”；真正持续影响性能的，是少数几个 recurring flag，以及少数系统结构切换（PD/KVS/TP/speculative）。**
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如果你愿意，我下一步可以直接把这些内容整理成一份更正式的中文内部文档，结构做成：
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**背景 → 方法 → commit 分类统计 → 高频性能 flag → 每类 flag 的系统解释 → 对 AITuner 研究的启示**
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这样你可以直接发给同事或 supervisor。
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