adr: add ADR-0043/0044 (eval harnesses); reconcile ADR-0024/0032 for SIP w/h
Document the allreduce + GEMM evaluation harnesses and bring the affected allreduce ADRs in line with the refactored code. New (Accepted, EN + KO): - ADR-0043 — allreduce evaluation harness (tests/sccl/): distributed-driven correctness, latency/buffer-kind sweeps, sessionfinish plot aggregators, topology + FSIM-comparison figures. Verified against the implementation. - ADR-0044 — GEMM evaluation harness (scripts/gemm_sweep.py + tests/gemm/): heavy-script data gen vs. fast test-rendered figures, slow regenerator, the 3-figure set. Records two limitations as open questions: the theoretical-model constants are inherited (not yet traced to ADR-0033/ 0014), and the *_measured figure is a naming misnomer. Updated (EN + KO): - ADR-0024 — add D5: SIP grid w/h resolution (explicit sips.w/h, square fallback, fail-loud), documenting the AhbmCCLBackend fix. - ADR-0032 — D4/D5/Non-goals reconciled: rectangular SIP grids (e.g. 6 SIPs as 3x2) are supported via explicit w/h; the square requirement now applies only to the fallback. Affected-files repointed to tests/sccl/. Verification: ADR-0023 and ADR-0042 confirmed still matching the code (no change). verify_adr_lang_pairs.py passes (EN/KO Status blocks byte-equal). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -168,6 +168,36 @@ placement = resolve_dp_policy(
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Post-hoc `pe_index` shifting 없음 — ShardSpec이 `(sip, cube, pe)` 구조적
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좌표를 직접 보유. ShardSpec 상세는 ADR-0026.
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### D5. SIP 그리드 크기 — 명시적 `sips.w/h` 해석
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2D inter-SIP topology (`torus_2d`, `mesh_2d_no_wrap`)의 SIP 그리드 형태
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(width × height)는 `system.sips.w` / `system.sips.h`에서 해석한다. D1이
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`sips.count`로 `world_size`를 해석하는 것과 같은 방식이다. 우선순위:
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명시적 `w/h` (`w*h == count` 검증) > 정사각 fallback
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(`w/h` 미지정 시에만 `round(sqrt(count))²`) > error.
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```python
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sips = spec.get("system", {}).get("sips", {})
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if sip_topo == "ring_1d":
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w, h = 0, 0 # 1D sentinel (no grid)
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elif sips.get("w") is not None and sips.get("h") is not None:
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w, h = int(sips["w"]), int(sips["h"])
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if w * h != n_sips:
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raise ValueError(f"sip layout {w}x{h} != sips.count ({n_sips})")
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else:
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side = int(round(math.sqrt(n_sips)))
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if side * side != n_sips:
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raise ValueError("non-square sips.count requires explicit sips.w/h")
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w, h = side, side
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```
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이로써 2D SIP 그리드가 완전 정사각이어야 한다는 기존 가정을 제거한다:
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6-SIP `torus_2d` / `mesh_2d_no_wrap`은 이제 `w: 3, h: 2`(또는 `2x3`)로
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표현 가능하다. 도출된 `(w, h)`는 알고리즘의 inter-SIP exchange로 전달된다
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(ADR-0032 D5에서 소비). 이전 코드 경로는 ring이 아닌 모든 topology에서
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`round(sqrt(count))²`를 조용히 취해 잘못된 그리드(예: 6 SIP에 2×2)를
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만들었다. fail-loud fallback을 갖춘 명시적 `w/h` 경로가 이를 대체한다.
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---
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## Dependencies
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@@ -135,21 +135,24 @@ system:
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```
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- `ring_1d`: n_sips-1 라운드의 `send global_E / recv global_W`.
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- `torus_2d`: sqrt(n_sips)×sqrt(n_sips) 랩핑 메시. `global_E/W`에서
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row ring, 이어서 `global_S/N`에서 col ring.
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- `mesh_2d_no_wrap`: 랩어라운드 없는 정사각형 메시. 차원별 chain
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- `torus_2d`: `w × h` 랩핑 메시. `global_E/W`에서 row ring, 이어서
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||||
`global_S/N`에서 col ring.
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- `mesh_2d_no_wrap`: 랩어라운드 없는 `w × h` 메시. 차원별 chain
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reduce + 브로드캐스트.
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2D 변형은 `n_sips`가 완전 제곱수여야 한다.
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2D 그리드 크기 `(w, h)`는 `system.sips.w/h`에서 온다 (ADR-0024 D5).
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정사각 fallback (`round(sqrt(n_sips))²`)은 `w/h`가 생략된 경우에만
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적용되므로, 직사각형 그리드(예: 6 SIP을 `3×2`로)는 명시적 `w/h`로
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지원된다.
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### D5. 프로세스-그룹 통합 — `AhbmCCLBackend`
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`init_process_group` 시점에 백엔드는:
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1. `ccl.yaml` + `topology.yaml`을 로드한다.
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2. 알고리즘 모듈의 `TOPO_NAME_TO_KIND`를 사용하여
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`system.sips.topology`로부터 `sip_topo_kind, sip_topo_w, sip_topo_h`를
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도출한다.
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2. `system.sips.topology`로부터 알고리즘 모듈의 `TOPO_NAME_TO_KIND`를
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||||
통해 `sip_topo_kind`를 도출하고, `sip_topo_w, sip_topo_h`는
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`system.sips.w/h`에서 정사각 fallback과 함께 도출한다 (ADR-0024 D5).
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3. `configure_sfr_intercube_multisip(engine, spec, cfg)`를 호출한다 —
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일회성 SFR 와이어링, NCCL 커뮤니케이터 생성을 모방한다.
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@@ -221,8 +224,10 @@ sip:
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- **PE별 allreduce** (큐브 내 PE-PE reduce). 범위 밖 — 본 알고리즘의
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워크로드는 큐브당 DP이다.
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- **비대칭 SIP 토폴로지** (정사각형이 아닌 메시/토러스).
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`torus_2d`와 `mesh_2d_no_wrap`은 `n_sips = k²`를 요구한다.
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- **정사각 그리드 fallback은 `n_sips = k²`를 요구**: 직사각형 SIP
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그리드(정사각형이 아닌 메시/토러스)는 지원되지만, `system.sips.w/h`를
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명시적으로 줄 때만 가능하다 (ADR-0024 D5). `w/h` 생략 시 2D 토폴로지는
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정사각 그리드로 fallback하며 여전히 `n_sips = k²`를 요구한다.
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- **파이프라인 청크**: 큐브당 단일 타일, 아직 파이프라이닝 없음.
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- **루트 큐브의 런타임 선출**: 커널은 현재 SIP 내부 임계 경로를
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최소화하기 위해 기하학적 중심인
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@@ -269,7 +274,6 @@ sip:
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| `ccl.yaml` | 단일 `lrab_hierarchical_allreduce` 항목 |
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| `topology.yaml` | `system.sips.topology` 추가 |
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| `benches/ccl_allreduce.py` | Row-wise 큐브-메시 텐서 레이아웃 |
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| `tests/test_allreduce_multidevice.py` (신규) | 구성 기반 ring/torus/mesh |
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| `tests/test_distributed_lrab_hierarchical_allreduce.py` (신규) | 전체 `dist.all_reduce` 경로 |
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| `tests/test_intercube_sfr_config.py` (신규) | SFR 와이어링 검증 |
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| `tests/sccl/` (테스트 패키지) | 구성 기반 ring/torus/mesh 정확성 + 전체 `dist.all_reduce` 경로 + latency/buffer-kind 스윕 (평가 하니스 — ADR-0043) |
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| `tests/test_intercube_sfr_config.py` | SFR 와이어링 검증 |
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| 제거 | `ring_allreduce.py`, `mesh_allreduce.py`, `tree_allreduce.py`, `hierarchical_allreduce.py`, `hello_send.py`, `testing.py` 및 그 테스트 |
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@@ -0,0 +1,126 @@
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# ADR-0043: Allreduce 평가 하니스 — `tests/sccl/`
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## Status
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Accepted
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`tests/sccl/` 평가 하니스를 문서화한다; 구현과 대조 검증 완료
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(상수, 파일 집합, 스윕 차원을 교차 확인).
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## Context
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ADR-0032는 intercube all-reduce *알고리즘*을 정의하고, ADR-0023/0024/0027은
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IPCQ 백엔드, rank=SIP launcher, `mp.spawn`을 정의한다. 그러나 어느 것도
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**allreduce를 어떻게 구동하고 특성화하는가** — 정확성 테스트, latency/
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buffer-kind 스윕, 파생 플롯 — 는 기술하지 않는다. ADR-0013(verification
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strategy)이 일반 정책이라면, 본 ADR은 구체적 allreduce 하니스를 고정하여
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작업의 "평가" 절반이 구현과 함께 문서화되도록 한다.
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하니스는 `tests/sccl/`(allreduce 테스트 통합 시 생성된 패키지)에 위치한다.
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이전의 평면적 `tests/test_allreduce_multidevice.py` +
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`tests/test_distributed_*` 레이아웃을 대체한다.
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## Decision
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### D1. 평가를 공개 `torch.distributed` 경로로 구동
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정확성과 스윕은 collective를 실제 DDP 형태 경로 —
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`init_process_group(backend="ahbm") → mp.spawn → dist.all_reduce`
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(ADR-0024/0027) — 로 실행하며, 하위 레벨 `ctx.launch`를 쓰지 않는다.
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`tests/sccl/_allreduce_helpers.py`의 공유 헬퍼
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`_run_distributed(tmp_path, monkeypatch, topo_path, corr_id, n_elem)`가
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엔진을 빌드하고 워커를 실행하고 `(engine, n_cubes)`를 반환한다.
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`monkeypatch.chdir`이 백엔드의 `load_ccl_config()`(cwd 조회)를 케이스별
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임시 `ccl.yaml`로 향하게 한다.
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직접 launch 레퍼런스(`run_allreduce`)는 같은 헬퍼 모듈에 유지된다 —
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distributed 테스트용이 아니라, `tests/`의 IPCQ buffer-kind / root-center
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마이크로 테스트가 import하기 때문이다.
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### D2. 평가 관심사별 파일 하나
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| 파일 | 관심사 | `torch.distributed`? |
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|---|---|---|
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| `test_allreduce_ring_torus_mesh.py` | ring_1d / torus_2d (2×3) / mesh_2d_no_wrap (2×3) 정확성 | yes |
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| `test_distributed_default_topology.py` | `topology.yaml` 그대로의 전체 경로 | yes |
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| `test_plot_latency_sweep.py` | latency 스윕 행 (n_elem × topology) | yes |
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| `test_plot_buffer_kind_sweep.py` | TCM/SRAM/HBM 스윕 행 | yes |
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| `test_plot_topology_diagram.py` | topology.png (순수 matplotlib) | no |
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| `test_plot_comparison_fsim.py` | broken-axis 모델 vs FSIM 비교 | no |
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| `test_intercube_root_center.py` | ADR-0032 center-root latency 가드 (직접 경로) | no |
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`_allreduce_helpers.py`는 공유 plumbing(드라이버, config writer, 스윕/
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buffer-kind 상수, 플롯 aggregator, topology-diagram + FSIM 비교 emitter)을
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보유한다. 수집되지 않는다(`test_` 접두사 없음).
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### D3. Latency 메트릭 — critical-path `pe_exec_ns`
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config별 보고 latency는 `engine._results`에 대한
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`crit_ns = max(pe_exec_ns)` — 가장 느린 rank의 PE 실행 시간 — 이다.
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모든 latency 차트에 그려지고 `summary.csv`에 기록되는 값이다.
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### D4. 스윕 차원
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- **Latency 스윕**: `n_elem ∈ {8, 32, 64, 128, 512, 1024, 2048, 4096,
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8192, 16384, 32768, 49152}` (16 제외 — `n_cubes`와 충돌) × topology ∈
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{ring_1d (6), torus_2d 2×3 (6), mesh_2d_no_wrap 2×3 (6)}.
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- **Buffer-kind 스윕**: `buffer_kind ∈ {tcm, sram, hbm}` × 더 작은
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`n_elem` 그리드, torus_2d 6-SIP (3×2)에서. buffer_kind는 임시
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`ccl.yaml`에 설정되며(백엔드가 `init_process_group` 시점에 읽음,
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ADR-0023 D6) 적용된다.
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2×3 / 3×2 그리드는 명시적 `w/h` SIP 해석(ADR-0024 D5)을 행사한다.
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### D5. `pytest_sessionfinish` aggregator를 통한 파생 플롯
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스윕 테스트는 xdist 친화적이다: 각 parametrized 케이스가 staging 디렉터리에
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JSON 행 하나를 쓴다. conftest `pytest_sessionfinish` 훅(controller 노드
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전용)이 `_allreduce_helpers.py`의 aggregator를 호출한다:
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- `_aggregate_sweep_plots()` → topology별 PNG + `summary.csv`
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- `aggregate_buffer_kind_plot()` → TCM/SRAM/HBM 비교 PNG + csv
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topology-diagram 및 FSIM-비교 figure는 각자의 `test_plot_*` 테스트가
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직접 emit한다(행 staging 없음 — 각각 `topology.yaml`과 `summary.csv`의
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순수 함수). 모든 출력은 `docs/diagrams/allreduce_latency_plots/`에 떨어지며
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CLAUDE.md에 따라 **파생 아티팩트**다(ADR과 일관, Phase-2 게이트 없음).
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### D6. FSIM 비교 레퍼런스는 하드코딩 상수
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`emit_comparison_fsim_plot()`은 모델 곡선을 외부 FSIM single-device
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레퍼런스(`366 µs`) 하나와 겹쳐 그리며, 이는 리터럴로 보유된다 — 외부 데이터
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파일 없음. "measured" 시리즈는 시뮬레이터(`op_log` GEMM 카운트,
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`composite_window_ns`)에서, "theoretical" 시리즈는 손으로 도출한 해석적
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모델(ADR-0044 D5가 ADR-미검증으로 표시한 동일 모델)에서 온다.
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## Consequences
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### Positive
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- allreduce가 실제 DDP 스크립트와 같은 API로 평가되므로, 하니스가
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ADR-0024/0027의 통합 테스트 역할도 겸한다.
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- figure는 매 `pytest` 실행마다 committed 데이터로 재생성된다; 수동 플롯
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단계 없음.
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- 직사각형 그리드 스윕이 ADR-0024 D5 `w/h` 수정을 드러낸 회귀 커버리지를
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제공했다.
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### Negative / limitations
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- 전체 latency 스윕은 기본 `pytest`에서 실행된다(~분 단위); `slow`로
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표시되지 않는다. (ADR-0044는 GEMM 스윕을 `slow`로 표시하는 것과 대조.)
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- `test_intercube_root_center.py`는 latency *임계값* assertion(ADR-0032
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center-root 가드)을 보유한다 — 스위트에서 유일한 절대-latency
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assertion이며 latency 모델 변경(ADR-0033)에 민감하다.
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## Dependencies
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- **ADR-0013**: verification strategy (본 ADR이 특수화하는 일반 정책).
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- **ADR-0023 / ADR-0024 / ADR-0027**: IPCQ 백엔드, rank=SIP launcher,
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`mp.spawn` — D1이 구동하는 경로.
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- **ADR-0032**: 평가 대상 알고리즘; D4 그리드가 그 topology 분기를 행사.
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- **ADR-0044**: 형제 격인 GEMM 평가 하니스.
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## Open questions
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- GEMM 스윕과의 일관성을 위해 latency 스윕을 `slow`로 표시할 것인가?
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- FSIM 레퍼런스를 하드코딩 상수에서 버전 관리되는 데이터 파일로 옮길 것인가?
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@@ -0,0 +1,127 @@
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# ADR-0044: GEMM 평가 하니스 — `scripts/gemm_sweep.py` + `tests/gemm/`
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## Status
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Accepted
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GEMM 평가/특성화 하니스를 문서화한다; 구현과 대조 검증 완료
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(상수, tile 크기, figure 집합, script↔test 분할을 교차 확인). D5/D6
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caveat은 부정확이 아니라 기록된 한계다.
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## Context
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ADR-0014(PE pipeline)와 ADR-0042(tile-plan generator)는 GEMM *구현*을
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정의하고, ADR-0033은 latency 모델을 정의한다. 그러나 어느 것도 **GEMM
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성능을 어떻게 스윕하고 특성화하는가** — 타이밍 데이터를 만드는 shape/variant
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스윕과 이를 해석하는 figure — 는 기술하지 않는다. 본 ADR이 그 하니스를
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고정한다.
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allreduce 하니스(ADR-0043)와 달리 GEMM 스윕은 **무겁다**(24 sim 실행:
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8 shape × 3 operand-staging variant; `512` shape 하나가 2048 tile). 이
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무게가 아래 분할을 결정한다.
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## Decision
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### D1. 두 계층 분할 — 무거운 데이터 생성(script) vs. 빠른 figure(test)
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- **데이터 생성은 수동 script로 유지**: `scripts/gemm_sweep.py`가
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`matmul-composite`(ADR-0042 plan)를 CLI와 동일한 `run_bench` 경로로
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||||
shape × variant에 걸쳐 실행하고, `result.engine.op_log`를 수확하여
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||||
`docs/diagrams/gemm_sweep.json`(stage별/engine별 wall-clock + occupancy
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+ record count + pe/composite window)을 쓴다.
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||||
- **figure 렌더링은 test 생성**: `tests/gemm/`이 committed `gemm_sweep.json`을
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읽어 matplotlib PNG를 `docs/diagrams/gemm_plots/`에 렌더링한다. 이
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||||
테스트는 빠르고 기본 실행된다.
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근거: 슬라이드덱 규모의 sim 스윕은 매 `pytest` 실행에 속하지 않지만,
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figure(저렴·결정적)는 자유롭게 재생성되고 CI로 가드되어야 한다. 이는
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CLAUDE.md의 script-vs-test 분할(무거운/수동 생성은 script; 빠른 assertion은
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test)을 반영한다.
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### D2. Slow regenerator 테스트가 script를 감싼다
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`tests/gemm/test_gemm_sweep.py`는 `@pytest.mark.slow`로 표시된다(기본
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||||
`addopts: -m "not slow"`에서 제외). 이는 `scripts/gemm_sweep.py`를
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||||
subprocess로 호출하여 `gemm_sweep.json`을 on-demand로 재생성한다
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||||
(`pytest -m slow tests/gemm/test_gemm_sweep.py`). 스윕 로직은 단일
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||||
home(script)을 가지며 테스트는 이를 감싸기만 하므로 sim 구동 코드의
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||||
중복이 없다.
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### D3. Figure 집합 (3개 차트, `load_ref` variant)
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| 테스트 | PNG | 내용 |
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|---|---|---|
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| `test_plot_gemm_stage_breakdown.py` | `gemm_stage_breakdown.png` | stage별 engine wall-clock (DMA in / Fetch / GEMM / DMA out) |
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| `test_plot_gemm_mac_utilization.py` | `gemm_mac_utilization_measured.png` | GEMM util % + useful eff % |
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||||
| `test_plot_gemm_mac_utilization.py` | `gemm_mac_utilization_theoretical_vs_measured.png` | theoretical vs 시뮬레이터-measured util/eff |
|
||||
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||||
`tests/gemm/_gemm_plot_helpers.py`가 공유 renderer를 보유한다(시리즈 로직은
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||||
`scripts/build_overview_slides.py`의 GEMM `_render_*` 함수를 미러링하며,
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||||
그쪽은 여전히 PPTX에 네이티브로 그린다). 수집되지 않음(`test_` 접두사
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||||
없음). 각 `test_plot_*`는 `gemm_sweep.json`이 없으면 skip한다.
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### D4. Tile 크기는 데이터 기반; under-tile shape는 표시
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Tile 크기는 `gemm_sweep.json`(`tile_sizes`)에서 읽으며, 이는 스윕이
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`PeSchedulerComponent.TILE_M/K/N = 32/64/32` — 권위 소스 — 에서 기록한
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||||
값이다. `M<TILE_M ∨ K<TILE_K ∨ N<TILE_N`인 shape는 차트에
|
||||
("under-tile") 표시된다. `512³` shape는 figure에서 제외된다
|
||||
(`EXCLUDED_SHAPES`).
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||||
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### D5. Theoretical 모델 — 상속된 상수, 아직 ADR-미검증
|
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"theoretical" 곡선은 `scripts/build_overview_slides.py`에서 그대로 복사한
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||||
상수로 해석적 ideal-pipeline 모델을 사용한다:
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```
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HBM_GBS = 256.0 # GB/s T_STAGE = 16.0 ns
|
||||
D_STAGES = 3 BPE = 2
|
||||
```
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||||
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||||
**이 값들은 아직 ADR과 대조 소싱되지 않았다.** 특히 ADR-0033의 `256`은
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`burst_bytes`(256 B)로 이 `256 GB/s`와 *다른* 양이며, ADR-0033은
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대역폭을 `pc_bw_gbs = hbm_to_router_bw_gbs / num_pcs`로 도출한다.
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`T_STAGE`/stage 수도 여기서 ADR-0014로 추적되지 않았다. 따라서 모델은
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**기존 deck script와 일관할 뿐 ADR과 검증되지 않았고**, 상수가 중복된다
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(deck + helper). 이를 조정(topology/ADR-0033/0014에서 소싱, 중복 제거)하는
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것은 보류 — Open questions 참조.
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### D6. 알려진 네이밍 caveat — `_measured` 차트
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`gemm_mac_utilization_measured.png`는 현재 *theoretical* ideal-pipeline
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수치를 그린다(footnote가 그렇게 명시). 파일명만 "measured"라고 한다. 이는
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그 내용을 시뮬레이터-measured 시리즈로 재지정할지 또는 제목을 바꿀지
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결정을 보류 중인 알려진 misnomer다.
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## Consequences
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### Positive
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- GEMM figure가 allreduce처럼 test 생성·CI 가드된다.
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- 무거운 스윕은 opt-in으로 유지되어 기본 테스트 실행이 빠르다.
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- 스윕 로직의 단일 소스(script)를 slow 테스트가 재사용.
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### Negative / limitations
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- theoretical 모델 상수(D5)는 미검증·중복이다.
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- `_measured` figure는 misnomer(D6).
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- `build_overview_slides.py`는 여전히 이 PNG를 임베드하지 않고
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`gemm_sweep.json`에서 GEMM 막대를 네이티브로 그린다 — test 아티팩트를
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소비하도록 deck를 재배선하는 작업은 미완.
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## Dependencies
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- **ADR-0013**: verification strategy.
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- **ADR-0014 / ADR-0042**: PE pipeline + tile-plan generator — 스윕이
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측정하는 GEMM 구현; D4의 stage record count는 ADR-0042 D2/D3에서 온다.
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- **ADR-0033**: latency 모델 — D5 상수가 (아직은 아니지만) 추적되어야 할
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소스.
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- **ADR-0043**: 형제 격인 allreduce 평가 하니스.
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## Open questions
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- D5 상수를 `topology.yaml` / ADR-0033 / ADR-0014와 대조 조정하고
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중복 제거할 것인가(모델 파라미터의 단일 소스)?
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- D6 `_measured` 네이밍 해결(내용 재지정 vs. 제목 변경)?
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- `build_overview_slides.py`를 네이티브 막대 그리기 대신 `gemm_plots/`
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PNG 임베드로 재배선할 것인가?
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