docs: append profiler anomaly diagnosis and focused-counter evidence
作者:侯博(GitLink:houbo)
实验日期:2026-10-23
本项目研究 MoE 专家索引按 TP rank 筛选与重映射的 Kernel。针对部署期间通常保持固定的 EP/TP 拓扑和 rank,将相关参数从运行期移到 JIT 编译期,在保持 int64 输入输出、原计算公式和 128 threads/block 的条件下评估性能收益。
已完成独立 Kernel 原型与 C500 前期实验。 五组冷缓存、rank=0 工作负载相对固定源实现的设备时间加速 1.3654~1.5135×;已测正确性与边界检查通过。正式 TileOPs 接口接入、最终三组 Benchmark 和逐工作负载 Profiler/Roofline 尚待完成。
每组预热 10 次、测量 5 轮 × 30 次,取各轮均值的中位数。计时只覆盖目标 GPU Kernel,排除编译、分配、缓存冲刷和 CPU 提交间隙。所有性能结果采用 int64、TP rank=0;不能直接外推为完整模型端到端加速。
完整实验说明 · 逐轮原始数据 · 冷缓存日志
本仓库中的 evidence/ 保留实际运行的代码和输出。重新实验时复制到独立运行目录,避免覆盖原记录。
evidence/
python3 tools/verify_evidence.py python3 tools/summarize.py
上述两个命令仅使用 Python 标准库,不需要 GPU。Kernel 编译与性能复测需使用真实 MetaX C500 及配套 MACA 环境。
源 Kernel 来自 MetaX-MACA/TileKernels-Metax,遵循 MIT 许可证;原版权与许可文本保留在 LICENSE 和 evidence/LICENSE.source。
查看 C500 实现、最终测试、三方性能和 PR 草稿。该目录为独立审阅快照,尚未提交实现 PR。
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moe_mask_indices_by_tp:MetaX C500 参数特化实验
作者:侯博(GitLink:houbo)
实验日期:2026-10-23
本项目研究 MoE 专家索引按 TP rank 筛选与重映射的 Kernel。针对部署期间通常保持固定的 EP/TP 拓扑和 rank,将相关参数从运行期移到 JIT 编译期,在保持 int64 输入输出、原计算公式和 128 threads/block 的条件下评估性能收益。
已完成独立 Kernel 原型与 C500 前期实验。 五组冷缓存、rank=0 工作负载相对固定源实现的设备时间加速 1.3654~1.5135×;已测正确性与边界检查通过。正式 TileOPs 接口接入、最终三组 Benchmark 和逐工作负载 Profiler/Roofline 尚待完成。
结果
每组预热 10 次、测量 5 轮 × 30 次,取各轮均值的中位数。计时只覆盖目标 GPU Kernel,排除编译、分配、缓存冲刷和 CPU 提交间隙。所有性能结果采用 int64、TP rank=0;不能直接外推为完整模型端到端加速。
完整实验说明 · 逐轮原始数据 · 冷缓存日志
代码与证据入口
阅读与复现
本仓库中的
evidence/保留实际运行的代码和输出。重新实验时复制到独立运行目录,避免覆盖原记录。上述两个命令仅使用 Python 标准库,不需要 GPU。Kernel 编译与性能复测需使用真实 MetaX C500 及配套 MACA 环境。
许可证
源 Kernel 来自 MetaX-MACA/TileKernels-Metax,遵循 MIT 许可证;原版权与许可文本保留在 LICENSE 和 evidence/LICENSE.source。
正式集成与提交前审阅(2026-10-24)
查看 C500 实现、最终测试、三方性能和 PR 草稿。该目录为独立审阅快照,尚未提交实现 PR。