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xtrain 演进总览 — 按维度记录每次变化

每个里程碑（T# 基建 phase 或 v# 训练 run）在四个维度上分别改了什么、结果如何。 这是活文档：每次新 run 收尾时追加一行/一段。细节见各 docs/runs/0N-*.md、各 phase 设计文档、docs/known-issues.md。

四个维度：算法（autograd/优化器/精度/反向数学）· 模型架构（dim/层/头/算子）· Infra（构建/显存/并行/吞吐）· 数据集（语料/token/epoch/tokenizer）。

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一、基建 phase（T1–T13 + Phase 2 systems-depth）—— 主要动「算法」与「Infra」

Phase	维度	变化	结果 / 验证
T1	Infra	Rust↔CUDA FFI 构建链（build.rs+nvcc, no_cuda cfg），gitea↔dash5 流	vector-add 跑通
T2	Infra	Tensor 抽象（dtype/shape/Storage, H↔D 拷贝）+ elementwise kernel	roundtrip 保真
T3	算法	手写 tiled GEMM fwd/bwd + finite-diff 梯度检查 harness	fwd vs cuBLAS 1e-7；bwd vs finite-diff
T4	算法	tape autograd 引擎 + 11 算子 backward（含梯度扇出累加）；attention 由 matmul+softmax 组合	每算子 finite-diff ≤2e-2
T5	模型架构	组装 tiny decoder（RoPE+RMSNorm+SwiGLU）+ embedding/reshape/transpose 算子	overfit 27/27 + PyTorch 对拍 B>1
T6	算法 + 数据集	手写 AdamW + 训练 loop + LR sched + grad clip + checkpoint；gpt2 BPE + TinyStories	真训出连贯英文
T7	Infra	cuBLAS matmul + GPU 端 AdamW/grad-norm + 去 per-op sync	~3×：2.7K→8.5K tok/s，零回归
T8	Infra	NCCL DDP（单进程 thread-per-GPU）+ 梯度 all-reduce	多卡（当时弱扩展 ~1.4×）
T9	算法/模型架构 + Infra	加 per-head QK-norm（Qwen3 兼容）；safetensors 导出	xserv 闭环：贪心逐 token 一致
T10	算法/Infra	batched 多序列 forward（linears flatten [B·S,dim] + fused batched SDPA + 每序列 RoPE）	单卡 15–24×；MFU 0.4%→14%（修 KI-1）
T11	Infra	device caching/pool allocator（复用 op 输出显存，消 per-step cudaMalloc）	单卡 2.3×；8卡 461K tok/s 近线性（修 KI-5）
T12	算法/Infra	bf16 混合精度（fp32 master，cuBLAS GemmEx，norm/softmax/CE 保 fp32）	dim768 OOM 解除，−29% 显存/+13% tok/s（修 KI-2）
T13	算法/Infra	激活重计算（per-block gradient checkpointing：前向 no-tape + 反向重算，backward_seeded）	梯度对非重计算版逐位一致(0.00)；dim768 31.1→14.6GB；dim1024 batch32 OOM→16.6GB 装下（修 KI-3，解锁 v8）
T14	算法/Infra	融合 flash-attention kernel（手写单 kernel：online softmax、tiled over KV、不物化 N×N scores；flash 式 bwd：重算 scores + D=ΣdO·O 化简雅可比 + dQ/dK/dV）；opt-in --flash，默认保 composed（Phase 2）	fwd 对 composed 6.7e-5、bwd 对 composed dQ 1.7e-5、PyTorch B>1 7.9e-6、flash==composed loss rel 0.0；峰值显存 −16%@seq1024 / −23%@seq2048（不物化 N×N，收益随 seq 增长）；tok/s ~2.3–2.8× 慢（hd=64 小头维干不过 cuBLAS tensor-core，flash 已知权衡=胜场在显存）；md5 闭环逐位一致
T15	模型架构	真 GQA（num_kv_heads<num_heads：wk/wv 投影到 kv_dim，新 repeat_kv broadcast 算子把 K/V 复制 group=nh/num_kv 份喂给未改动的 composed/flash 两条 SDPA；分组约定对齐 xserv repeat_kv dst=kvh·group+r）；repeat_kv 反向=组内 group 行确定性求和（无 atomic）→ 多组 q 头梯度汇一个 kv 头；num_kv_heads 进 Config(默认=nh→MHA)、--kv-heads flag、导出写真 num_key_value_heads（Phase 2）	repeat_kv grad-check 2.1e-4(group3)+group1 identity 逐位；GQA flash==composed fp32 grad 4.1e-5/bf16 在带；group1 对 MHA 逐位一致(回归保护)；PyTorch GQA B>1 对拍 composed/flash 各 loss 1.7e-8/logits 2.3e-5/25 grad 进 rtol；小 GQA(8h/2kv) 训 600 步 10.9→3.15 连贯；xserv 闭环真 GQA(num_kv 2<8)：2/3 prompt token-identical、1 在 BF16 漂移处晚分叉；MHA 默认 export md5 逐位一致(b04fc9f9)
T16	算法/Infra	梯度累积（N 个 micro-step：每个 micro-loss ×1/N 再 backward，tape SUM 累加 → 一次 AdamW step+zero；--accum-steps）；DDP 只在累积边界 all-reduce（中间 micro-step 不发 NCCL，/world 与 1/N 正交）；显存随 micro 不随有效 batch	等效大 batch逐位贴合（loss rel 8.5e-8、grad rel 3.8e-5）；accum=1 逐位回归(0.00)；DDP+accum 对单卡 loss 5.7e-7/跨 rank 一致；显存平：同有效 batch 64，big-batch 27.7GB→accum(4×16) 7.2GB(−74%)（big-batch OOM 而 accum 装下）；全回归+xserv 闭环 md5 一致
T18	算法	dropout（手写 counter-based 设备 RNG → Bernoulli mask，训练 inverted 1/(1-p) scaling、eval 恒等）；新 autodiff dropout 算子（fwd 生成+施加 mask，bwd 用同 mask），接 residual/ffn 两处；--dropout flag 默认 0	固定 seed grad-check 过；E[out]≈input + keep≈1-p；p=0 与无 dropout 逐位一致；recompute(T13) 组合下梯度仍逐位一致（counter-based seed 重算复现同 mask）；全回归 + xserv 闭环绿（导出/推理 dropout 关）

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二、Scaling runs（v0–v8）—— 主要动「模型架构」与「数据集」

架构始终是 Qwen3-style（RoPE + RMSNorm + QK-norm + SwiGLU，gpt2 50257 词表），逐版放大 dim/层/头（v8 起首次拨容量轴到 dim1024）；其余维度逐版变化如下：

ver	模型架构（dim/层/头·hd · 核心/总参）	数据集（语料 · 实训 token · epoch）	算法/精度	Infra（GPU · 吞吐）	结果（val · 备注）
v0	dim32/4L/2h · 41K/3.26M	TinyStories 3MB 切片 · ~0.72M · —	fp32 单序列	1 GPU	val 3.80（toy，不可用）
v1	dim256/8L/8h · 8.4M/34M	TinyStories 全量 · 5.1M · 0.01ep	fp32 单序列	1 GPU · 3.3K	val 2.58
v2	dim384/12L/12h · 28M/67M	TinyStories · 37M · 0.08ep	fp32 单序列	4 GPU DDP · 3.6K	val 1.71（暴露 KI-1/弱扩展）
v3	dim512/16L/16h · 67M/119M	TinyStories · 246M · 0.53ep	fp32 batched(T10)	1 GPU · 26K	val 1.30
v4	dim768/18L/24h · 127M/205M	TinyStories · 721M · 1.54ep	fp32 batched	8 GPU(T11) · 145K	val 1.17（仍欠拟合）
v5	dim768/18L（同 v4）	TinyStories · 2.49B · 5.33ep	bf16(T12)	8 GPU · 217K	val 1.11：⚠️TinyStories 饱和（3.5×数据仅↓5%）
v6	dim768/18L（同 v4/v5）	FineWeb-edu 真实网页 · 2.29B · 1.02ep	bf16	8 GPU · 218K	val 3.07：⚠️FineWeb 留出集，与 v0–v5 不可比（真实网页熵高，~3.0 是预期）；判据=采样质量+transfer。第一版脱离 TinyStories，语言种类质变（小故事→真实说明文）；transfer→TinyStories val 2.75(v5 native 1.11)，纯通用数据对窄分布有代价；val 末步仍单调降=未饱和
v7	dim768/18L（同 v4/v5/v6）	同 v6 的 FineWeb-edu 子集（非新数据）· 3.28B · 1.45ep	bf16	8 GPU · 218K	val 3.01（与 v6 可比）：⚠️同子集多 epoch 近天花板——唯一变量=epoch(1.02→1.45)，多喂 ~1B token val 仅 ↓0.05 且 ~step44000 后走平、采样无质变。与 v5 的 TinyStories 数据量饱和同类（重复老数据边际薄）；真·更多数据要新 shards
v8	dim1024/18L/32h · 226M/329M（+78% 容量，ffn 2730）	同 v6/v7 的 FineWeb-edu 子集（非新数据）· 2.36B · 1.05ep	bf16 + 激活重计算(T13)	8 GPU · 129K（重算税）	val 2.98（与 v6/v7 可比）：⭐容量轴 A/B——容量有用：唯一变量=dim768→dim1024，同 ~1ep v6 3.07→2.98（↓0.085），且 v8(1.05ep) < v7(1.45ep 更多老数据) 3.01 ⇒ 放大容量 > 重复老数据 ⇒ v6/v7 部分 capacity-limited。⚠️但增益仅 ~3%、val 末步仍在降未饱和 ⇒ 单轴(数据/容量)单步都已 ~3%/lever = 全面边际递减，要双轴一起 scale(Chinchilla)

实训 token = steps×batch×seq（非数据集大小）。val 同一 1M-token TinyStories 留出集（v0–v5 可比；v6 起换 FineWeb-edu 留出集，分布不同、与 v0–v5 不可比；v6/v7/v8 同一 FineWeb 留出集、三版彼此可比 3.07/3.01/2.98）。

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三、各维度的累积演进（轴向看一条线怎么走的）

• 算法：手写 autograd(tape)+扇出累加 → AdamW/LR-sched/grad-clip → +QK-norm(Qwen3) → batched forward → bf16 混合精度(fp32 master) → 激活重计算(T13) → 融合 flash-attention(T14，online softmax + flash 式 bwd) → 梯度累积(T16，复用 tape SUM，等效大 batch 而显存随 micro) → dropout(T18，counter-based 设备 RNG + inverted scaling，train/eval 切换)。
• 模型架构：固定 Qwen3-style；dim 32→256→384→512→768→1024（v8 首拨容量轴，头数 24→32）；核心参数 41K→226M（总 3.26M→329M）。+QK-norm(T9，Qwen3 兼容) → 真 GQA(T15，num_kv_heads<num_heads，repeat_kv broadcast + 组内梯度求和；默认=nh→MHA 逐位回归)——架构补齐到现代 LLM 标配（MHA/GQA/MQA 一条 num_kv_heads 轴），两条 SDPA(composed/flash) 共用同一 broadcast，导出真 num_key_value_heads 且 xserv 闭环。
• Infra：单卡 fp32 → cuBLAS/GPU-optim(T7) → NCCL DDP(T8) → batched forward(T10) → caching allocator(T11) → bf16(T12) → 激活重计算(T13，解锁 dim1024) → flash-attention(T14，不物化 N×N，attention 显存收益随 seq 增长) → 梯度累积(T16，DDP 只在累积边界通信，显存随 micro 不随有效 batch)。吞吐 3.3K→217K tok/s（dim768 bf16），dim1024+重算 ~129K（重算税）；MFU 0.4%→17%（每次提升都对应一块 perf 基建，详见 known-issues + MFU 分析）。T13/T14/T16 是三条显存杠杆（重计算压激活峰值、flash 不物化 N×N attention scores、梯度累积解耦有效 batch 与激活显存），可叠加放大有效 batch。
• 数据集：TinyStories 3MB 切片 → 全量 TinyStories（epoch 0.01→5.33，至饱和）→ v6 毕业到 FineWeb-edu 真实网页（2.255B 语料，1.02ep）→ v7 同子集多 epoch（1.45ep，近顶）→ v8 同子集换大模型（dim1024，1.05ep）。tokenizer 全程 gpt2 BPE（复用 xserv-tokenizer；v6 刻意不换 tokenizer 以隔离「数据来源」变量，KI-4 留后续版本）。
  • v5→v6 数据轴的质变：v0–v5 都吃合成幼儿故事（TinyStories，低熵、词汇受控），v5 证明同尺寸模型在它上面已饱和；v6 第一版换成真实教育类网页文本（FineWeb-edu），语言种类发生质变——采样从「只会写小故事」变成「能写历史/科学/说明文」。
  • ⚠️ 同子集多 epoch 也有天花板（v6→v7）：v6 的 FineWeb val 才训 1.02ep、末步仍单调降，曾被读作「还没喂够」；v7 把同一 2.255B 子集喂到 1.45ep（多 ~1B token），FineWeb val 仅 ↓0.05（3.07→3.01）且 ~step44000 后走平、采样无质变 ⇒ 该子集在 dim768 已近天花板。这与 v5 的 TinyStories 数据量饱和是同一类现象：「重复喂老数据」边际都薄，无论是 v5 的同语料多 epoch 还是 v7 的同子集多 epoch。真正抬天花板的是 v6「换更广的新语料」那一步——杠杆在「更多样的新 token」，不在「同数据多读几遍」。后续要继续降 val，必须补新 FineWeb shards（更多样、不重复），不是同子集加 epoch。
  • ⚠️ val 可比性：v0–v5 的 val 是同一 TinyStories 1M 留出集（彼此可比）；v6 起换 FineWeb-edu 留出集，分布不同、val 不能和 v0–v5（~1.1）比大小——真实网页熵高，~3.0 是预期而非回退；v6/v7/v8 同一 FineWeb 留出集、三版彼此可比（3.07→3.01→2.98）。v6 的判据还有采样质量 + transfer eval（v6→TinyStories val 2.75 vs v5 native 1.11，量化「纯通用数据对窄分布的代价」）。
  • ⭐ 容量轴有用，但也只有 ~3%（v8）：v6/v7 在 dim768 上「吃不动更多数据」，v8 用最干净的 A/B 回答了「是数据见够还是容量不够」——冻结数据子集、纯把 dim768→dim1024（core 127M→226M，+78%），同 ~1 epoch 下 FineWeb val 3.07→2.98（↓0.085），且 v8（1.05ep）还低于 v7（1.45ep 更多老数据）的 3.01。⇒ 容量有用，v6/v7 部分是 capacity-limited（不全是数据见够）；放大容量比「给小模型多喂老数据」更值。但增益只有 ~3%，与数据轴单步杠杆同量级。
  • 🧭 元结论：单轴单步都已 ~3%/lever = 全面边际递减，要双轴一起 scale（Chinchilla 小尺度复现）：把三条轴并起来看——数据量轴（v5/v7 同子集多 epoch，饱和，~1.6–5%/步）、数据广度轴（v6 换语料，是一次性换分布红利）、容量轴（v8，有用但 ~3%）——到 v8，任何单轴的单步杠杆都收敛到 ~3%/lever。而 v8 容量 +78% 却只配同样的 2.36B token、val 末步仍在降 ⇒ 数据立刻成新瓶颈。⇒ 要继续进步，容量与数据必须匹配地一起 scale，而不是单独猛拨一根轴——这正是 Chinchilla 在这个 toy 尺度上的复现。

四、perf 杠杆台账（详见 known-issues.md）

• 已修：KI-1 单序列 launch-bound（T10）· KI-5 per-op cudaMalloc 串行（T11）· KI-2 bf16/OOM（T12）· KI-3 激活重计算（T13，解锁 dim1024，v8 用上）。
• 待办：KI-4 大词表小 vocab · process-per-GPU（要更高多卡线性时）。
• 两次「先 profile 再动手」证伪了错误的拟修复（KI-1「加大batch」、KI-5「分桶all-reduce」），避免了无效大改——profile-first。