xtrain/docs/known-issues.md

xtrain — Known Issues & Perf Backlog

已知问题（性能 / 正确性 / 建模）与延后项的活文档：记录现象、复现、根因、拟修复、优先级、状态。 发现即记，修复即标 FIXED（附 commit）。

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(none — KI-1 fixed in T10; see Fixed below. KI-5 is the DDP-scaling follow-up batching newly exposed.)

KI-5 · DDP 弱扩展性（all-reduce 每步全参数，未分桶 / 未与 backward overlap）— P2 · 由 T10 暴露

• 现象：batched forward 修掉单卡 launch-bound 后，dim384/per-rank batch 32：1 卡 40.3K → 4 卡 47.2K tok/s（global），仅 ~1.17×。
• 根因：单卡 compute 快了 15–24× 后，每步对全部 ~67M 参数的 eager all-reduce + host 侧 optimizer/clip 同步成了 DDP 主导开销，不随卡数缩小。注意单卡 batch 32 = 40K tok/s 已是 KI-1 时代 4 卡(3163)的 ~12×——根因已修，这是新的、更上层的瓶颈。
• 拟修复：梯度 bucketed all-reduce + 与 backward 计算 overlap（即 KI-1 修复项 2，此前 all-reduce 非瓶颈做了无收益，batched 之后才有意义）。可选：optimizer/clip 进一步去 host 同步。
• 重启条件：v3 训练若被 DDP 扩展性卡住再做；单卡吞吐已足够，v3 可先单卡 / 小 world 跑。

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Fixed

KI-1 · 单序列 launch-bound（"DDP 弱扩展性"的根因）— FIXED (T10, batched forward)

• 修复：T10 给 model + autograd 加 batch 维——linears 摊平成 [B*S, dim] 一个大 GEMM 填满 GPU；attention 走 fused 批量 SDPA（cublasSgemmStridedBatched ×2 + 一个 causal-softmax kernel），RoPE 位置 per-sequence 复位（row % S）；训练 loop 用真 batch 一次 forward/backward 替代 "loop B 次 + SUM"。详见 docs/09-batched-forward.md。

• before → after（dim384/12L/12h, batch 16, seq 256, 1 卡, back-to-back A/B）：

  	tok/s	GPU util	显存
  before（单序列 launch-bound）	~1653	0–15%	~3 GB
  after（batched）	25627（batch16）/ 40263（batch32）	37% 均值 / 54% 峰	~10 GB

  → 单卡 ~15.5×（batch16）/ ~24×（batch32），util 0–15% → 37–54%。

• 正确性（全绿，无回归）：15 算子 grad-check（新增 batched-rope / transpose_4d12 / batched-attention dQ/dK/dV）、batched==looped 单序列（logits 0.0、grad 6.4e-4）、PyTorch 对拍 B>1（loss 5e-8 / logits 6.9e-6 / 全参数 grad 在 rtol 2e-2）、overfit 27/27、checkpoint 逐位、AdamW 对 torch、DDP loss 对单卡 5.7e-7 + 跨 rank 参数 bit-identical(0.0)、xserv 加载导出权重对 xtrain 贪心仍逐 token 一致（top token 同序、BF16 漂移 ~0.03）。

• commit：见 T10 提交链（perf: KI-1 fixed — GPU util / tok/s 那条带 before/after）。

• DDP 残留弱扩展性 → KI-5（这是 batching 后新暴露的 all-reduce 瓶颈，不是 KI-1 的单序列根因）。

• 历史诊断保留如下（v2 暴露 → v3 重诊断的过程，证明根因不是 all-reduce）：

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KI-1 历史诊断 · DDP 弱扩展性（吞吐受单序列 launch-bound 限制）— v2 暴露，v3 重新诊断

• 现象：4 卡 DDP 仅 ~3.2K tok/s，几乎不快于单卡（≈2× over 单卡，远低于近线性；T8 在 tiny micro-bench 为 3.0×@4）。
• 复现：dim384/12L, world=4, seq 256。
• v3 实测（dash5, 4× RTX 5090, dim384, 隔离 back-to-back A/B）：

  global_batch	每卡	tok/s（4卡）	GPU util	显存
  32	8	3163	5–69%（spiky）	~2–3 GB / 32 GB
  256	64	3200	0–15%	~2–3 GB / 32 GB
  → 加大 8× batch 仅 +1.2% 吞吐（噪声内）。1 卡 dim384 ≈ 1653 tok/s，4 卡 3163 ≈ 2.1×。

• 原"拟修复"（加大 global batch）经 v3 实测 falsified：gbatch256 时每 token 的 all-reduce 次数只有 gbatch32 的 1/8，若瓶颈是 all-reduce 应大幅提速——实际没有 → all-reduce / 通信不是瓶颈。
• 重新诊断的根因：瓶颈是单序列模型设计（T5：每个 sequence 各跑一次独立 forward/backward，逐 op kernel-launch 开销，见 docs/06 延迟瓶颈）。GPU util 仅 0–15%、显存仅占 ~8% → 严重 launch-bound / under-utilized；GEMM 太小喂不饱 GPU。加大 batch 只是按比例增加串行 launch 次数，无法摊薄。4 卡相对单卡 ~2× 的固定天花板来自跨 rank 同步税，但不是靠调 batch 能修的。
• 真正的修复（需实作，非调参）：
  1. batched（多序列）forward——把一个 step 的多条序列在 batch 维一次性过模型，让 GEMM 大到能填满 GPU（这是 launch-bound 的根本解，但要改 T4/T5 的 single-sequence autograd/model，工作量大、有正确性风险）；
  2. 在 (1) 之后，梯度 all-reduce 分桶 + 与 backward 重叠（bucketed / overlapped all-reduce）才会有意义（当前 all-reduce 已非瓶颈，做了也无收益）。
• 参考：docs/07-distributed.md、docs/06-performance.md。

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Deferred（来自 T7，放大后重启）

KI-2 · bf16 混合精度（fp32 master）— deferred

• T7 延后理由：tiny 规模延迟瓶颈、bf16 改变数值会威胁 fp32 正确性闸门。
• 重启条件：模型放大（v2+ dim≥384）后 GEMM 渐成 compute-bound，tensor-core 收益显现。需 fp32 master weights + 单独 looser-tol 测试 + 收敛对比。

KI-3 · 激活重计算（gradient checkpointing）— deferred

• T7 延后理由：单序列、显存不紧。
• 重启条件：更大模型 / 更长 seq / 更大 batch 后显存成约束。

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Modeling notes

KI-4 · 大词表 embedding 占比过高

• gpt2 vocab=50257 在 dim 小时让 embed+lm_head 主导参数：v1 25.7M/34M、v2 38.6M/66.9M；core transformer 才是学习主体。
• 后续可考虑更贴合 TinyStories 的小 vocab（会牺牲 xserv gpt2-tokenizer 复用）；或在更大 dim 下让 core 自然成为主体（继续 scaling 即可缓解占比）。