Gahow Wang
c7d0750c32
Phase 19 start. config.rs: explicit head_dim (gpt-oss=64) + MoE fields (num_local_experts, num_experts_per_tok, swiglu_limit, sliding_window, layer_types) with accessors; Qwen3/GPT-2 paths unchanged (fall back to hidden/num_heads when head_dim absent). docs/19-moe-gpt-oss.md: architecture + exact HF reference math (router softmax-after-topk, interleaved clamped (up+1)*glu experts, attention sinks, alternating sliding window, rotate_half RoPE theta=150000, head_dim 64), verified tensor layout, MXFP4 dequant plan. docs/MOE_PROGRESS.md: resume/handoff snapshot. tools/mxfp4_probe.py: inspect safetensors + validate MXFP4 decode (done). tools/gptoss_dequant.py: MXFP4 experts -> plain BF16 safetensors dir so the existing loader reads it (no MXFP4 in Rust for the first pass). Verified: llama.cpp (dash5, LLM_ARCH_OPENAI_MOE) runs the gpt-oss-20b MXFP4 GGUF correctly (17*24 -> 408) = the correctness oracle. MXFP4 decode validated in numpy. Model + GGUF staged on dash5. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# Phase 19: MoE — gpt-oss-20b
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> 目标：在 xserv 支持 **MoE**，用 `openai/gpt-oss-20b` 端到端跑通，并与 llama.cpp 在
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> AIME 2025 / GSM8K 上对比正确性与性能。MXFP4 expert 权重加载时反量化为 BF16；整模型
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> ~40GB 单卡放不下 → 复用 Phase 18 的 **PP**（PP=2 ~20GB/卡，PP=4 ~10GB/卡）。
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> 实时进度与重启续作指南见 `docs/MOE_PROGRESS.md`。
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## 1. 架构（config.json，已核对）
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num_hidden_layers=24, hidden=2880, **head_dim=64**（≠hidden/heads）, n_heads=64,
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n_kv_heads=8（GQA n_rep=8）, expert intermediate=2880, **num_local_experts=32**,
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**num_experts_per_tok=4**, vocab=201088, max_pos=131072, rope_theta=150000,
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sliding_window=128（交替层，见 `layer_types`）, rms_norm_eps=1e-5, swiglu_limit=7.0,
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alpha=1.702, tie_embeddings=false。
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量化：**MXFP4**，仅 expert MLP（gate_up/down 的 `_blocks`+`_scales`）；
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attn/router/embed/lm_head 为 BF16。
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## 2. 参考数学（HF transformers `modeling_gpt_oss.py`，逐字核对）
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### RMSNorm — 标准（fp32 算 variance，eps=1e-5）。
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### Router（`GptOssTopKRouter`，softmax 在 topk **之后**，含 bias）
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logits = x @ W_router^T + b_router # [T, 32]
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top_val, idx = topk(logits, k=4, dim=-1) # [T, 4]
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top_val = softmax(top_val, dim=-1) # 仅对选中的 4 个归一化
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scores = zeros[T,32].scatter(1, idx, top_val)
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### Experts（`GptOssExperts`，fused gate_up，**interleaved**；clamped；(up+1)·glu）
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alpha=1.702; limit=7.0
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gate_up = x @ gate_up_proj[e] + gate_up_proj_bias[e] # [.., 2*dim]
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gate = gate_up[..., ::2]; up = gate_up[..., 1::2] # 偶/奇 交错
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gate = clamp(gate, max=limit) # 仅上界
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up = clamp(up, min=-limit, max=limit)
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glu = gate * sigmoid(gate * alpha)
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h = (up + 1) * glu # 注意 (up+1)
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y_e = h @ down_proj[e] + down_proj_bias[e]
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out = Σ_{e∈top4} scores[t,e] * y_e
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### Attention（`eager_attention_forward`，**带 sinks**）
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scaling = head_dim**-0.5 = 64**-0.5；q/k/v/o 都有 bias
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RoPE(theta=150000) on q,k；repeat_kv(n_rep=8)
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attn = (q @ k^T) * scaling + causal_mask # 滑窗层叠加 banded(window=128)
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sinks = module.sinks[head] # 每 head 一个标量
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combined = cat([attn, sinks broadcast], dim=-1) # 多一列
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combined -= combined.max(-1, keepdim) # 数值稳定
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probs = softmax(combined, -1)
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scores = probs[..., :-1] # 丢掉 sink 列 => 概率不归一到 1
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o = (scores @ v) -> merge heads -> @Wo + bo
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> sinks 等价于 softmax 分母多了 `exp(sink)`——可学习的"不注意"通道。
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> 交替 sliding window：config `layer_types` 标明哪些层 window=128，其余全注意力。
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与 Qwen3 的新增点：MoE FFN、MXFP4 反量化、attention sinks（softmax 多一列再丢）、
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交替 sliding window、q/k/v/o bias、head_dim=64、clamped `(up+1)*glu`、rope_theta=150000。
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### 实测张量布局（layer 0，已用 `tools/mxfp4_probe.py` 核对）
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self_attn.q_proj.weight [4096,2880] +bias[4096] # 64 heads*64
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self_attn.k_proj.weight [512,2880] +bias[512] # 8 kv*64
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self_attn.v_proj.weight [512,2880] +bias[512]
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self_attn.o_proj.weight [2880,4096] +bias[2880]
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self_attn.sinks [64] # 每 q-head 一个标量（BF16）
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input_layernorm.weight [2880]; post_attention_layernorm.weight [2880]
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mlp.router.weight [32,2880] +bias[32]
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mlp.experts.gate_up_proj_blocks [32,5760,90,16] U8 + _scales [32,5760,90] U8 + _bias[32,5760] BF16
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mlp.experts.down_proj_blocks [32,2880,90,16] U8 + _scales [32,2880,90] U8 + _bias[32,2880] BF16
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# 全局: model.embed_tokens.weight, model.norm.weight, lm_head.weight (BF16)
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MXFP4 打包：`[..., nblk=90, 16]` U8，每 16 字节 = 32 个 FP4 码（低 nibble=偶 idx，高 nibble=奇 idx），
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每 block 一个 E8M0 scale；`90*32 = 2880 = 输入(hidden)维`。即 gate_up 每 expert 权重逻辑 shape
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`[5760 out, 2880 in]`（**已转置存储**：行=out，列=in，与 HF `nn.Linear` 一致 `y=x·Wᵀ`）。
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### RoPE（**rotate_half，非 interleave**）
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dim = head_dim = 64; base = rope_theta = 150000
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inv_freq = 1 / base^(arange(0,64,2)/64) # 32 项
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freqs = pos ⊗ inv_freq # [S, 32]；cos/sin = cos(freqs)/sin(freqs) (不 doubling)
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# 应用: x=[.., 64], first=x[:32], second=x[32:]
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# out_first = first*cos - second*sin
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# out_second = second*cos + first*sin
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> ⚠️ 与 Qwen3 的 RoPE kernel（interleave）不同 —— gptoss 走 rotate_half。需单独处理。
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### Decoder layer（pre-norm 残差，结构同 Qwen3）
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h = x + attn(input_norm(x)) # attn 含 sinks/bias/滑窗
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out = h + moe(post_norm(h)) # moe = router + top4 experts 加权和
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最终：`logits = lm_head(norm(h_last))`。无 q_norm/k_norm（与 Qwen3 不同，gptoss 没有）。
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## 3. MXFP4 反量化（expert 权重）
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expert 张量名：`model.layers.{i}.mlp.experts.gate_up_proj_blocks/_scales`、
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`...down_proj_blocks/_scales`（bias 为 BF16）。MXFP4：每 32 元素一 block 共享一个
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E8M0(8-bit 指数) scale，每元素 4-bit FP4(E2M1)。反量化
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`val = fp4_lut[code] * 2^(e8m0 - 127)`。**P19.1 先用 Python(numpy) 反量化并与 HF 一层
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数值对照**（block 方向 / LUT / gate_up interleave），再写进 Rust loader。
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## 4. 路线（正确优先）
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1. **P19.1** Python 侦查 + MXFP4 反量化验证（不依赖 GPU）。
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2. **P19.2** `config.rs` 加 MoE 字段（Qwen3 路径不变）。
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3. **P19.3** `gptoss.rs`：dense（attn+sinks+bias+滑窗 / norm / lm_head）+ MoE FFN
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（正确优先：逐 token top-4 gather→clamped SwiGLU→加权和）；MXFP4 在 `from_weights`
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反量化为 BF16。验收：prefill logits 与 HF BF16 容差内一致（top-1 一致）。
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4. **P19.4** 接 PP（experts 随层切），`--pp` 端到端；PP=2/4 与 PP=1 等价。
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5. **P19.5** llama.cpp 对比（升级 submodule 到支持 gpt-oss 的版本 + 取/转 GGUF），
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跑 AIME 2025 + GSM8K，复用 `tools/bench` + `summarize_fullq.py`。
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## 5. 风险
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- MXFP4 格式细节必须逐字对 → Python 反量化兜底。
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- attention sinks + 交替滑窗：现有 flash/paged kernel 未必支持 → 正确优先版本先走朴素
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attention（显式 mask + sink 列）。
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- llama.cpp pinned b9371 早于 gpt-oss（约 2025-08）→ 需升级 submodule，有连锁影响。
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- 性能：MoE 正确优先版本（逐 expert gather/scatter）会慢；先对再快。
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- **环境**：huggingface.co 被墙，需经代理 + hf-mirror 下载（见 `MOE_PROGRESS.md` §2）。
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## 6. 不在本阶段范围
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GPU 原生 MXFP4 + 按需反量化 kernel（先全 BF16）；高性能 grouped-GEMM / expert parallel；
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TP×MoE；单卡运行（需 MXFP4-native）。
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