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）。

---

Open

(KI-1 fixed in T10. KI-5 仍 Open，但 T11 实测把根因从「all-reduce 未分桶」改诊断为「单进程多 rank 的逐 rank compute 互相串行」——见下。原拟修复（分桶 all-reduce）经实测证伪。)

KI-5 · DDP 弱扩展性 — P2 · 由 T10 暴露，T11 重新诊断（all-reduce 不是瓶颈）

• 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×。

• T11 实测（dash5, 8× RTX 5090, dim384/12L, per-rank batch 32, seq 256, 原 ungrouped all-reduce, 50 步均, ms/step）：

  world	fwd+bwd	grad all-reduce	clip+opt+zero	TOTAL	tok/s(global)	speedup
  1	136	0	8.6	145	36582	1.00×
  2	202	21	15	238	47267	1.29×
  4	342	29	21	392	51466	1.41×
  8	780	54	47	882	47719	1.30×

  → grad all-reduce 每步只占 ~6–7%；真正爆炸的是逐 rank 的 fwd+bwd 时间随 world 线性膨胀（同一 per-rank workload，136→780ms，~6×）。

• 「分桶 all-reduce」拟修复经 T11 实测证伪：

  • ① 把 ~150 个 per-tensor ncclAllReduce 用 ncclGroupStart/End 融成一发 → 1/2/4/8 卡 = 1.00/1.30/1.42/1.34×，与不分桶几乎无差（因为 all-reduce 本就只占 7%）。
  • ② 分桶/grouped/flat 还会破坏跨 rank bit-identical：correctness 测试里 max|p0−p1| 从 0.0 变 1.49e-8（1 ULP，逐步 AdamW 累积）——NCCL 只对单个 ungrouped collective 保证跨 rank 逐位一致，grouped/大 message 会换 algorithm/chunking 扰动结果。违反 T8 硬闸门，故保留原 ungrouped 路径。

• 重新定位的根因：单进程 thread-per-GPU 模型下，N 个 rank 线程各自跑独立训练却互相串行——NOCOMM=1（完全不做任何跨 rank 通信/barrier）时 fwd+bwd 仍 136→378→800ms 膨胀；nvidia-smi 抽样显示 8 卡同一时刻只有 1–2 张在忙、轮流跑。排除项：CPU 不缺（187 核, load 2.5）；nvcc --default-stream per-thread 不解决。剩余怀疑：每个 op 输出走 Tensor::zeros→cudaMalloc+cudaMemset，而 cudaMalloc 是同步、进程级串行的 driver 调用；单 CUDA context 下 N rank 每步几百次 alloc 互相排队——即 DDP 真瓶颈是 per-op 显存分配 / driver 调用在单进程内串行，不是梯度通信。

• 真正的修复方向（待定，非 T11 范围）：① caching/pool allocator（op 输出复用显存，消掉每步几百次 cudaMalloc，单卡也受益）；或 ② process-per-GPU（每 rank 独立 CUDA context，torchrun 式，彻底解串行，但要改 launcher + 跨进程 UniqueId 分发）。先做 ① 再实测是否解 DDP 串行。

• 重启条件：多卡 v4 需要扩展性时做。单卡 batched 已 40K tok/s（v3 即单卡训完），多卡当前只有 ~1.4× 上限，v4 若要多卡须先修上面的真瓶颈。

---

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）：

---

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。

---

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。

---

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）。