gqa(adr-0064/0065): flat-ops CompositeCmd (P1) + structural dispatch cost (ADR-0064 Rev2); promote ADR-0064
ADR-0065 P1: CompositeCmd -> flat ordered ops list (drop legacy op/a/b/out_addr fields); OpSpec.operands dict + out handle. Meaning-preserving (op_log byte-equal); pe_scheduler + op_log read the head op. ADR-0064 Rev2: replace Rev1 per-op cost table with structural FIXED + logical_bytes*R formula. logical_bytes on every PeCommand; new common/pe_cost_model.py; cost centralized in TLContext._emit (load/recv_async charge explicitly); pe_cpu/kernel_runner wire the per-PE model + clock. D7: cap exceeded -> ValueError (no auto-segmentation). Remove Rev1 cpu_issue_cost.py + its tests. No goldens churn. Promote ADR-0064 Rev2 Proposed->Accepted (docs/adr/ + docs/adr-ko/); amend D7 (error not segmentation) + record P1-before-P0 ordering in ADR-0064/0065 Migration notes (EN+KO). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,377 @@
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# ADR-0064: 구조적 CPU dispatch cost 모델 (`logical_bytes` + FIXED + R)
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## Status
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Proposed (Revision 2)
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> **ADR-0060** (AHBM GQA Fused Attention) 와 **ADR-0065** (flat-ops
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> composite + 첫 stateful recipe) 의 보조 ADR. 그 hybrid 의 핵심 — "GEMM 은
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> `tl.composite` 로, softmax merge 는 커널에서" — 은 **PE_SCHEDULER 로
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> tiling 을 offload 해서 CPU 가 굵은 descriptor 만 issue 하고 앞서가며
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> 엔진을 포화시킴** 으로 이깁니다. 그 win 이 현재 시뮬레이터에선 보이지
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> 않습니다 (per-op CPU issue cost = 0).
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>
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> Revision 2 는 원안의 **op-type calibration 표** 를 **logical_bytes 기반
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> 구조 공식** 으로 대체합니다 — op-type 별 calibration 불필요, 새 op_kind
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> 도 자동 적용.
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## Context
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### 현재 코드
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- 모든 `tl.*` op 가 cmd emit 전에 `_emit_dispatch_overhead()` 호출
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(`tl_context.py:196-212`) → `dispatch_cycles > 0` 일 때만
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`PeCpuOverheadCmd(cycles=dispatch_cycles)` 발행. knob 은 op kind 무관
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**uniform** 이며 두 실행 경로 모두 **0** 하드코딩
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(`pe_cpu.py:101` greenlet, `:195` replay).
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- ⇒ 명령 issue (descriptor 구성 + scheduler 큐 push) 가 PE_CPU 에서
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**0 ns** 비용.
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- `PeCpuOverheadCmd` 는 PE_CPU 에서 `yield env.timeout(cmd.cycles)` 로
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소비 (`kernel_runner.py:131-132`).
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### uniform-zero 가 hybrid 에 부적합한 이유
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ADR-0060 §1 의 핵심: composite 1 개가 `N_tiles` 분량의 GEMM tiling 을
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offload → CPU 는 `O(1)` 개의 굵은 cmd 만 issue, primitive 경로는
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`O(N_tiles × ops/tile)`. issue cost = 0 이면 모델은:
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- primitive 경로의 *CPU 가 push 를 못 따라가 엔진 idle* 을 못 보임
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- composite 의 *구성 비용 ≫ primitive 1 개이지만 ≪ 대체된 primitive 들의 합* 을 못 보임
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### Revision 1 의 op-type calibration 이 과한 이유
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원안은 `cost_table[kind]` (kind = `composite`, `load`, `dot`, `math`, …)
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형태였습니다. 비용:
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- kind 마다 값 필요 (calibration ≥ |kinds|)
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- 새 kind 추가 시마다 entry 추가
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- 그런데 잡으려던 *ratio* — "composite ≫ primitive, ≪ 대체된 primitive 들의 합" —
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는 *op kind* 가 아니라 *cmd 가 들고 있는 필드 수* 의 함수.
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cmd 의 *byte 발자국* 이 자연 proxy: N OpSpec composite 는 1 OpSpec primitive 의 ~N 배 bytes.
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*고정* 부분 (큐 tail 업데이트, completion 등록, MMIO-급 latency) 은 cmd 마다.
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둘 합치면: `FIXED + bytes × R`.
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### 이 모델이 실제로 노출하는 것
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**1차** 신호는 per-cmd FIXED 비용에 의한 **command-count 감소**.
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**byte** 항은 *비정상적으로 큰* composite 가 공짜로 보이지 않도록 막는
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2차 보정. 현실적 on-die 큐 대역폭 (16 B/cycle, D3) 에서 FIXED 가
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decode opt2 의 opt3 (≈10 cmds/tile) vs opt2 (≈2 cmds/tile) 의 dispatch
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cost 차이 중 ≥85% 차지.
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이 framing 이 모델의 한계도 정의: 단일 composite 가 무한히 커지면 byte
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항만으로는 HW 가 받지 못할 정도의 fused command 를 모델이 보상하는 것을
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막지 못함 — 그래서 **D7** 의 descriptor 크기 cap 이 필요.
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## Decision
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### D1. 구조적 dispatch cost 공식
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PE_SCHEDULER 로 가는 모든 PE command 가 PE_CPU 에서 dispatch cycles 소모:
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```
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dispatch_cycles(cmd) = FIXED_PER_CMD + cmd.logical_bytes × R
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```
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- `FIXED_PER_CMD` (cycles/cmd): 큐 tail 업데이트, MMIO-급 RTT,
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completion-event 등록 — cmd 크기와 무관 고정 비용.
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- `R` (cycles/byte): scheduler 큐에 cmd 를 직렬화하는 큐-write 대역폭.
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- `cmd.logical_bytes` (int): cmd 의 *HW-논리* byte 수 — D2 룰로 계산,
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Python `sys.getsizeof` 가 아님.
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PE_CPU 는 기존 hook 그대로 `PeCpuOverheadCmd(cycles=dispatch_cycles(cmd))`
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를 dispatch 전에 발행 — 사이클 값만 변경.
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### D2. `logical_bytes` 룰
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각 PE command dataclass 가 `logical_bytes: int` (property) 노출. 룰
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(HW 친화적, Python overhead 무시):
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| 필드 종류 | bytes |
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|---|---|
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| cmd framing (cmd 종류 discriminator + completion id 참조) | 4 |
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| Opcode (op kind enum) | 1 |
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| Enum (scope 등) | 1 |
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| `TensorHandle` 참조 (address only — shape/dtype 은 descriptor table 가정) | 8 |
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| Scalar (int/float) | 4 |
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| Tuple length marker | 1 |
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`CompositeCmd` 는 `ops` 와 `rw_handles` 재귀 합산:
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```python
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@property
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def logical_bytes(self) -> int:
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||||
return (
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4 # framing
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||||
+ 1 + sum(op.logical_bytes for op in self.ops)
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||||
+ 1 + 8 * len(self.rw_handles)
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||||
)
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||||
```
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`OpSpec`:
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||||
```python
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@property
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||||
def logical_bytes(self) -> int:
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||||
return (
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1 + 1 # opcode + scope
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||||
+ 1 + 8 * len(self.operands) # named operand handles
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||||
+ (8 if self.out is not None else 0) # out handle
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||||
+ 1 + sum(_extra_bytes(v) for v in self.extra.values())
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||||
)
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||||
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||||
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||||
def _extra_bytes(v) -> int:
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||||
"""OpSpec.extra 값의 타입-aware byte 카운트."""
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||||
if isinstance(v, bool): return 1
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||||
if isinstance(v, (int, float)): return 4
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||||
if isinstance(v, (tuple, list)): return 1 + 4 * len(v) # shape, axes, …
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||||
if isinstance(v, str): return 1 # opcode-like tag
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||||
return 4 # default scalar
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# extra 의 예시 타입:
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# m, k, n int → 4 each
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# reduce_axis int → 4
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# shape=(64, 64) tuple → 1 + 8 = 9
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||||
# factor=1.0 float → 4
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```
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||||
(`DmaReadCmd`, `MathCmd` 등도 같은 룰 — dataclass 당 property 1 개,
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약 3 줄.)
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**카운팅 룰 — per-op 합산, dedup 없음.** `OpSpec` 안의 각 `TensorHandle`
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참조는 독립적으로 카운트 — 같은 핸들이 여러 OpSpec 에 등장하거나
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`rw_handles` 에도 있어도 마찬가지. `rw_handles` block 은 cross-composite
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||||
해저드 추적 (ADR-0065 D6.3) 의 메타데이터로 `ops` 의 operand 참조와
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||||
**별도** 카운트. 중복 제거 없음. HW 와 일치: descriptor 가 각 operand
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slot 을 독립 address field 로 인코딩하고 dispatcher 가 `rw_handles` 를
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별도 metadata block 으로 추적. 예: `OpSpec(kind="mul_bcast", operands=
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{"src_a": O, "src_b": corr}, out=O)` 는 핸들 `O` 를 *두 번* 카운트
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(`src_a` 한 번, `out` 한 번); 만약 `O` 가 둘러싼 CompositeCmd 의
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`rw_handles` 에도 있으면 세 번째 카운트.
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### D3. Default — 일반 composite ≈ 43 ns 기준
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Anchor: **DMA-staged GEMM 경로용 단일-OpSpec composite** —
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`OpSpec(kind="gemm", ...)` 1 개; DMA stage 는 PE_SCHEDULER 가 operand
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`space` 에서 자동 삽입 (ADR-0065 D4), **`logical_bytes` 에 등장하지 않음**
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||||
(커널이 별도 cmd 로 emit 안 함). 분해:
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```
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framing 4
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ops tuple length 1
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GEMM OpSpec 40 (opcode 1 + scope 1 + 1 + 2 handles 16
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+ out 8 + 1 + extra m/k/n 12)
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rw_handles tuple length 1
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||||
rw_handles content 8 (출력 RW 핸들 1 개)
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─────────────────────────────
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total ~54 bytes
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```
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Dispatch 목표 ≈43 ns. on-die producer→consumer 큐 16 bytes/cycle
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(일반 on-die descriptor queue 폭) 가정.
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```
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FIXED_PER_CMD = 40 cycles
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R = 0.0625 cycles/byte (= 16 bytes/cycle)
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```
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검증: `40 + 54 × 0.0625 = 43.375 cycles ≈ 43 ns` ✓
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||||
Cycle→ns 변환은 PE 노드의 기존 `clock_freq_ghz` attr (PE_MATH `_compute_ns`
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가 쓰는 같은 것) 사용. cost-model knob 은 **cycle-domain 만** — clock
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||||
설정 중복 안 함.
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### D4. topology config override
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default 는 `pe_cpu.py` 에 내장. topology yaml 의 PE 노드 attrs 아래
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`pe_cost_model:` 절로 override (cycle-domain knob 만; clock 은 PE 의
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기존 `clock_freq_ghz` 사용):
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```yaml
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pe:
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attrs:
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clock_freq_ghz: 1.0 # 기존, cycle→ns 변환용
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pe_cost_model:
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||||
fixed_per_cmd_cycles: 40
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||||
byte_cycles_recip: 0.0625 # = 16 bytes/cycle
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||||
max_composite_logical_bytes: 1024 # D7 — descriptor 크기 cap
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```
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누락된 키는 default. dispatch 공식은 PE_CPU init 시
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||||
`node.attrs["pe_cost_model"]` 에서 읽음.
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### D5. Scope — 무엇이 cost 를 내고 무엇이 안 내나
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| 경로 | dispatch cost? |
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|---|---|
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| PE_CPU → PE_SCHEDULER 의 모든 `PeCommand` | **예** |
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| `PeCpuOverheadCmd` 자체 (이미 cycles 명시) | **아니오** (공식 우회) |
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||||
| PE_SCHEDULER 가 자동 생성한 Stage (DMA_READ/WRITE/FETCH/STORE) | **아니오** (PE_SCHEDULER 내부) |
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| 엔진 compute latency (PE_DMA `drain_ns`, GEMM/MATH `_compute_ns`) | **변화 없음** — 엔진에 그대로 (SPEC §0.1) |
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"latency 는 모델링된 컴포넌트에서" invariant 유지 — dispatch cost 는
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*추가* CPU-side 시간, 엔진 시간에 fold 안 함.
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### D6. 설정 가능 값; goldens 재생성
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issue cost 를 0 → non-zero 로 바꾸면 **모든** bench 의 latency 변화.
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이 ADR land 시 골든 latency **한 번** 재생성 — ADR-0062 D3 lazy-load 와
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같은 패턴. 재생성 후 동일 calibration 이 ADR-0065 opt2 측정에 적용.
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### D7. Composite 크기 cap (deterministic segmentation)
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각 `CompositeCmd` 의 `logical_bytes` 가 **`MAX_COMPOSITE_LOGICAL_BYTES`**
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(default **1024 bytes**, D4 로 override) 로 제한. 초과하는 cmd 는
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*emitter* (host-side TLContext, ADR-0065 D5) 가 N 개 연속 `CompositeCmd`
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로 deterministic 하게 **segment** — 각 ≤ cap.
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||||
- 각 segment 가 자기 `completion: CompletionHandle` 보유.
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- 각 segment 가 자기 dispatch cost — `total = sum(FIXED + bytes_i × R) =
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N × FIXED + total_bytes × R`. FIXED 항이 segment 당.
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- segment 가 `rw_handles` 공유 — **strict FIFO** (ADR-0065 D6.3) 가
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write-after-write 순서 자동 보존.
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- segmentation 알고리즘 결정적 (emit 순서로 op 인덱스 greedy); host
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emitter 의 일부, PE_SCHEDULER 가 아님.
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**cap 이 필요한 이유.** 실제 하드웨어는 descriptor queue entry 크기,
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scheduler parser buffer, command SRAM, firmware 입력의 하드 제한 보유.
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cap 없으면 `FIXED + bytes × R` 모델이 하드웨어가 받지 못할 정도로 큰
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fused composite 를 보상 (예: primitive 100 개를 composite 1 개로 fuse,
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FIXED 1 회만 지불).
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**1024 bytes 라는 *특정* 숫자의 근거.** 이는 측정된 HW 숫자가 아니라
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**safe engineering limit** — kernbench 코드베이스의 현재 모든 알려진
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composite (가장 큰 것이 decode opt2 의 `#2` ~322 bytes) 보다 훨씬 위이면서
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미래 recipe 도 지켜야 할 *유한* descriptor capacity 를 의도적으로 표현.
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값은 topology 별 override (D4); 실제 HW reference 등장 시 재캘리브레이션.
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이 default 의 역할은 cap 을 *원칙으로 존재시키는 것*, 특정 HW 에 맞추는
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것이 아님.
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**segment 간 순서 — strict FIFO 가 주체, `rw_handles` 아님.** segment 들은
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emit 순서로 PE_CPU → PE_SCHEDULER 큐에 들어감. strict-FIFO dispatch
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(ADR-0065 D6.3) 가 *순서의 주체* — segment 가 큐 진입 순서로 실행. 각
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segment 의 `rw_handles` block 은 cross-composite 해저드 추적기의 **의존성
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메타데이터** — 그 자체로 inter-segment 순서를 보장하지 **않음**. 미래
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scheduler 가 FIFO 를 완화 (예: RW-aware reorder, ADR-0065 A4) 한다면
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segmenter 는 (a) segment 를 단일 CompositeCmd 로 merge 또는
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(b) 명시적 completion-handle 의존 체인 도입 필요. Phase 1 에선 무관 —
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strict FIFO 가 유효.
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Decode opt2 의 `#2` composite (10 ops, ~322 bytes) 는 1024 cap 안에
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편안히 — GQA workload 에 segmentation 없음.
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## Alternatives
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### A1. Revision 1 의 op-type calibration 표 유지
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기각: calibration 비용이 |kinds| 에 비례, 그리고 표가 잡으려던 *ratio* 는
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구조적으로 cmd 크기의 함수. 구조 공식은 같은 정성적 동작을 N 개가 아닌
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2 개의 calibratable 숫자로 달성.
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### A2. byte-only 공식 (FIXED 항 없음)
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기각. FIXED = 0 이면 opt2 (ADR-0065 Option Y) 가 opt3 를 **이기지 못함**
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— per-tile dispatch *총 bytes* 가 비슷 (opt3 ≈ 232, opt2 ≈ 380); win 은
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전적으로 *per-cmd fixed cost 횟수 감소* 에서 옴. byte-only 는 모델이
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보여야 할 신호를 지움.
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### A3. PE_SCHEDULER 에 dispatch 비용 부과
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기각: saturation 질문은 *"CPU 가 descriptor 를 push 하는 속도가 엔진을
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계속 바쁘게 할 수 있는가?"* — **PE_CPU** 의 issue-bandwidth 특성.
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scheduler 에 부과하면 CPU back-pressure 모델링 안 됨.
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### A4. DMA program/setup 시간을 별도 fixed per-descriptor 비용으로 모델
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연기: 처음엔 descriptor-program 비용을 **issuing op 의** dispatch cost 에
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fold. calibration 이 분리 필요성을 보이면 PE_DMA fixed setup 으로 분리.
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## Consequences
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### Positive
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- hybrid 의 CPU-offload / saturation win (ADR-0060 §1) 이 **측정 가능**,
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구조적으로 정직한 모델 (calibration 표 없음).
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- 새 op_kind 추가 (예: ADR-0065 의 `softmax_merge` 8-step recipe) 가
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*zero cost* — 같은 공식 자동 적용.
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- 하드웨어에 더 충실 (queue-head MMIO RTT + queue-write 대역폭).
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### Negative
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- **모든** bench goldens 변화 → 일회성 재생성 (D6); CI 골든 fixtures 업데이트.
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- 두 calibration knob (FIXED, R) 필요; default 는 문서화된 가정에 기반 —
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HW reference 없는 동안엔 절대 latency 를 잠정 취급, **ratio** 만 방어.
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- 각 PE command dataclass 에 작은 `logical_bytes` property 추가.
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## Open review items
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1. **FIXED 와 R 의 calibration 출처.** default 는 "일반 composite ≈ 43 ns
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+ on-die 큐 16 bytes/cycle"; on-die descriptor 큐로 합리.
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HW reference 등장 시 재방문.
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2. **대형 composite 에서 Scheduler plan-gen 비용.** 0 유지 — D5 가
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PE_SCHEDULER 의 plan 생성을 dispatch 공식 밖에 둠. D7 cap (1024 bytes
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≈ 30–35 OpSpec) 이 최악을 묶지만, cap 근처 composite 도 현재
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zero-cost 모델에서 1-op composite 와 같은 scheduler 비용. stress test
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(대형 composite microbench) 가 scheduler-bound 행동을 보이면
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per-op-count `overhead_ns` 노출.
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3. **Override 위치.** topology yaml 의 PE 노드 attrs 아래 `pe_cost_model:`
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block — 모든 knob 을 한 곳에, 리뷰 가능. clock 은 PE 의 기존
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`clock_freq_ghz` 에서 — 여기 중복 안 함.
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4. **경로 parity.** greenlet (`_execute_legacy`, `kernel_runner`) 와
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replay 둘 다 같은 cost model 읽어야 함. 검증.
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5. **R 에 대한 결론의 민감도.** opt2 < opt3 가 합리적 `R` 범위 (큐 대역폭
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가정) 에서 유지되어야 함. 민감도 sweep 이 Test Requirements (#9) 의
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일부.
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## Test Requirements
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테스트는 specific 숫자 anchor 가 아닌 **공식 (D1)** 에 대해 작성 —
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calibration 이 바뀌거나 OpSpec/CompositeCmd 필드가 추가되어도 유효.
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1. **공식 보존.** 임의 `CompositeCmd` `c` 에 대해 PE_CPU 의 기록된
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dispatch overhead 가 `FIXED_PER_CMD + c.logical_bytes × R`
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(floor/round-off 의 ±1 cycle 내). 여러 composite parametrize:
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1-OpSpec GEMM composite, 5-op MATH chain, 10-op recipe composite.
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Default-calibration 숫자 (1-OpSpec composite 의 anchor ≈43 ns) 는
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*informative* 참고, 테스트 gate 가 아님 — gate 는 공식 등가.
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2. **정성적 ratio (robust).** opt3 per-tile PE_CPU dispatch 가 opt2
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per-tile dispatch 를 최소 2× 차이로 엄격히 초과 — `opt3 > 2 × opt2`.
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Default-calibration 모델은 ≈4× 예측; gate 는 느슨한 2× 한계라
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calibration 이동 (예: HW reference 가 default 대체) 시 깨지지 않음.
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Informative 숫자 — ADR-0065 §verification 와 DDD-0065 §11 의 모델
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기대치 참조.
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3. **Override 경로.** topology yaml 의 `pe_cost_model:` block 이 per-PE
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dispatch cost 변경; block 누락 시 default 복귀. #1 의 공식 등가가
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override 값에서도 성립.
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||||
4. **`PeCpuOverheadCmd` 우회.** 수동 `tl.cycles(n)` 는 정확히 `n` cycles,
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`n + dispatch_cycles(...)` 아님.
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||||
5. **double-count 없음.** PE_DMA `drain_ns`, PE_GEMM/MATH `_compute_ns` 가
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pre-ADR 값과 동일.
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||||
6. **결정성.** 동일 입력 → 동일 op_log + latency (SPEC §0.1).
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||||
7. **경로 parity.** greenlet 과 replay 가 동일 커널에 대해 동일
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||||
dispatch-cycle 회계.
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||||
8. **Composite 크기 cap (D7).** `logical_bytes >
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||||
MAX_COMPOSITE_LOGICAL_BYTES` 가 될 recipe 가 N 개 연속 `CompositeCmd`
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||||
로 segment; `sum(segment.logical_bytes) == original logical_bytes`;
|
||||
총 dispatch = segment dispatch 의 합 (FIXED 가 segment 당 지불);
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inter-segment 순서 strict FIFO 로 보존 (`rw_handles` 단독 아님).
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9. **민감도 (정성적).** `R ∈ {0.25, 0.0625, 0.03125}` cycles/byte 에서
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3 지점 모두 `opt3 > opt2`. 방향 (R 감소 시 ratio 단조 증가) 도 단언,
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단 절대 ratio 값은 *불필요*.
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## Migration
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ADR-0064 Revision 2 는 단일 PR 로 land:
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- 각 `PeCommand` dataclass 의 `logical_bytes` property (D2 의 타입-aware
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extra 카운트)
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- `pe_cpu.py` dispatch 경로의 공식 적용
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- PE_CPU init 의 `pe_cost_model:` override read (cycle-domain knob +
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`max_composite_logical_bytes`)
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- **composite 크기 cap (D7)** — TLContext-side segmentation 로직,
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`MAX_COMPOSITE_LOGICAL_BYTES` default 1024; 기존 bench 에 필요 없음
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(현재 최대 composite 가 200 bytes 훨씬 아래), 하지만 ADR-0065 의 10-op
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decode-opt2 composite (~310 bytes) + 더 큰 recipe 가 나타날 때를 위해
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메커니즘 land.
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- 일회성 골든 재생성
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land 후 ADR-0065 가 위에 쌓임 — 기존 bench 추가 골든 churn 없음
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(ADR-0065 는 기존 경로의 `CompositeCmd` 의미 보존 refactor; opt2 만 새 bench).
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