# ADR-0027: Megatron-style Tensor Parallelism API ## Status Accepted (Revision 7 — resume invariant / main-context wait 비재귀 invariant / global barrier over-serialization tradeoff / TP forward yield-safety 명시, 2026-04-14) ## Context ### 목표 SIP 간 tensor parallelism(TP)을 **Megatron-LM 스타일의 명시적 parallel layer** API로 지원한다. DTensor 같은 선언적 추상화는 별도 ADR(0028) future work. Megatron-style을 선택한 이유: - TP는 model의 특정 layer 경계에서 발생. 명시적 primitive가 mental model에 자연스러움. - NVIDIA Megatron / DeepSpeed가 확립한 인더스트리 표준. - DTensor는 선언적이라 디자인 공간이 더 크다 → 단계적. ### TP primitive 스펙 (Megatron-LM 참조) - **ColumnParallelLinear**: weight의 **column(out_features)** 축을 TP ranks에 분산. 입력 full-replicated, 출력 column-sharded. 후속 RowParallelLinear가 올 때 forward all-reduce 없음. - **RowParallelLinear**: weight의 **row(in_features)** 축을 TP ranks에 분산. 입력이 이미 column-sharded (ColumnParallel의 출력). forward 끝에 **all-reduce** 필요. - **VocabParallelEmbedding**: embedding을 vocab 축에 분산. forward 끝에 all-reduce. (초기 scope에서는 stub, 실제 구현은 all-gather kernel 선행 필요.) - **`copy_to_tp_region`**, **`reduce_from_tp_region`**, **`scatter_to_tp_region`**, **`gather_from_tp_region`** — 기본 primitive. ### 풀어야 할 문제 1. **Worker-wait 일반화 (D0)**: `dist.all_reduce`의 defer/yield/drain 패턴을 모든 `ctx.wait` 경로로 확장. **이 ADR의 가장 큰 아키텍처 결정**. 2. **런처 API 정규화 (D1)**: 현 bench들이 hand-rolled greenlet loop을 사용. `torch.multiprocessing.spawn(fn, args, nprocs)`로 흡수해 real-PyTorch API 면 유지 + D0의 scheduler drain을 단일 구현 위치에 집중. 3. **Per-rank weight 분산 표현**: 각 worker가 weight tensor의 자기 slice를 소유. ADR-0024의 `set_device(rank)` + ADR-0026의 intra-device DPPolicy로 자연스럽게 표현. 4. **Forward-only scope**: 현재 KernBench는 backward가 없음 (simulation 목적). 본 ADR은 **forward만** 우선 지원. Training simulation은 별도 ADR. 5. **Collective 호출 지점**: RowParallelLinear가 forward 끝에 `all_reduce` 호출. ADR-0024의 multi-greenlet 구조 + D0 generalization에서 자연스럽게 동작. 6. **TP group 개념**: Megatron은 DP × TP × PP group을 교차 사용. 초기 scope는 **TP group = 전체 SIP** 단순화. Mixed DP+TP는 future. --- ## Decision ### D0. Worker-wait 일반화 — `ctx.wait`가 worker 컨텍스트면 main으로 defer **문제 재확인**. `kernel_runner.run`은 spawn 시점의 `greenlet.getcurrent()`를 kernel greenlet의 `_parent`로 캡처한다 ([kernel_runner.py:94](src/kernbench/triton_emu/kernel_runner.py#L94)). main 컨텍스트에서 `env.run`이 돌면 parent=main이라 safe. worker 컨텍스트에서 `env.run`이 돌면 parent=worker가 되고, worker가 yield/finish하는 순간 kernel greenlet은 orphan → `GreenletExit` → ADR-0024 Phase B의 `ring_default_ws` 실패. **해결**. worker greenlet이 `ctx.wait(h)`를 호출하면 직접 `env.run`을 driving 하는 대신 **main scheduler로 yield**. main이 env.run을 drive해 handle이 완료 되면 worker로 control return. #### D0.1 `RuntimeContext` 확장 ```python # context.py @dataclass class RuntimeContext: ... _pending_worker_waits: list[RequestHandle] = field(default_factory=list, init=False) ``` #### D0.2 `ctx.wait`의 worker fork ```python def wait(self, handle, *, _meta=None): # Fast-path: already completed — skip enqueue + switch (consistent with # D0.4-(3) idempotency). Avoids needless worker→main→worker round-trip # and prevents redundant _pending_worker_waits growth. if handle in self._completed: completion, _trace = self.engine.get_completion(handle) return completion from greenlet import getcurrent g = getcurrent() if g.parent is not None and not g.parent.dead: # Worker greenlet: defer to main. Push handle, yield to parent. # Parent (scheduler loop) drains env.run, then switches back. self._pending_worker_waits.append(handle) g.parent.switch() # On resume: handle must have completed (main drained the list). # Fall through to the status-quo completion/trace assembly. # Main context (or single-driver): drive engine directly. wait_fn = getattr(self.engine, "wait", None) if wait_fn is not None: wait_fn(handle) completion, trace = self.engine.get_completion(handle) self._completed.add(handle) if _meta is not None and trace is not None: entry = dict(trace) if isinstance(trace, dict) else {"raw": trace} entry.update(_meta) self._traces.append(entry) return completion ``` #### D0.3 `ctx.wait`의 worker-context 세만틱 contract (normative) 본 ADR은 `ctx.wait`의 세만틱을 worker 컨텍스트에서 **명시적으로 변경**한다. - **Submit-vs-complete 분리**: `ctx.wait(h)`는 worker에서 호출될 때 "즉시 완료 보장"이 아니라 "**다음 scheduler drain 이후** 완료 보장"이다. worker가 `wait()`에서 return하는 시점 = main이 해당 handle에 대해 `engine.wait`을 마친 시점. Main context 호출은 기존대로 즉시-동기 (status quo). - **Resume invariant (normative)**: worker-deferred `ctx.wait(h)`에서 `g.parent.switch()`가 return해 worker가 resume되는 시점에는 **반드시 `h in ctx._completed`가 True여야 한다**. 이 invariant가 깨지면 worker가 stale 상태에서 이후 단계를 진행하므로 `_drain_pending` / scheduler loop / `ctx.wait` 어느 부분을 수정하든 이 불변식을 지켜야 한다. T3.b가 이 invariant를 직접 assert한다. - **관찰 가능 변화**: worker 안에서 `h = ctx.submit(msg); ctx.wait(h); read(handle_result)` 패턴은 여전히 성립 — 단 `wait()`와 `read` 사이에는 자동으로 main-drain이 삽입되었다는 사실을 세만틱 명세로 포함한다. - **Host 객체 직접 read는 D0.5 참조**: `ctx.wait` 없이 `tensor.numpy()`를 부르는 경우의 계약은 D0.5에서 별도로 규정. #### D0.4 Main scheduler drain — 규약 (normative) (D1의 `multiprocessing.spawn` 내부 구현. 아래는 세만틱 정의.) ```python while alive: for g in alive: # (1) round-based worker switch g.switch() _drain_pending(ctx) # (2) drain in main context ``` (`_drain_pending`의 실제 정의는 D0.5 참조 — outer while-loop으로 두 큐가 모두 빌 때까지 drain.) **규약**: 1. **Round-based cooperative scheduling & yield 의무 (worker contract)**. `g.switch()`는 해당 worker가 **자발적으로 yield**할 때까지 return하지 않는다 (cooperative greenlet 세만틱). 따라서: - Worker가 yield 없이 `while True: do_compute()` 같은 pure-compute loop를 돌면 `g.switch()`는 영원히 return하지 않고 **scheduler loop 자체가 hard block**된다 (다른 worker는 switch 기회를 못 얻음, drain도 안 일어남). 이는 starvation이 아니라 **scheduler non-progress (deadlock 등가)**이며 본 ADR이 **unsupported**로 규정한다. - Worker는 **반드시** `ctx.wait(h)`, `dist.all_reduce`, host-read barrier (D0.5) 중 하나를 유한 step 내에 호출해야 한다. TP layer의 `forward`는 매 layer 끝에서 launch→wait 쌍을 포함하므로 자연스럽게 이 조건을 만족. CCL kernel도 `dist.all_reduce` 내부에서 yield한다. - 구현이 이를 **감지**할 필요는 없다 (타임아웃/steps-since-yield 카운터 등). 이는 user contract이며 위반 시 증상은 "simulation hang"이다. - **Future extension**: non-collective 긴 계산 경로가 자주 나오면 ADR-0024 D13의 `torch.distributed.cooperative_yield()` primitive (명시적 no-op yield)를 도입할 수 있다. 현 ADR 범위 밖. Breaking change 아님 — 필요 시 추가하면 됨. - Round 내에서는 alive worker 전체가 한 번씩 `switch`를 받는다. 단일 round 안에서 한 worker가 여러 번 wait를 호출해도 그 turn 안에서 순차적으로 enqueue된 뒤 scheduler drain 한 번에 일괄 처리 (FIFO). 2. **Drain 순서 = submission 순서 (FIFO)**. `_pending_worker_waits`는 list append/pop(0)로 엄격한 FIFO. 완료 순서가 아니라 submission 순서로 drain되며, SimPy scheduler 자체가 인과적으로 올바른 완료 순서를 보장하므로 submission 순서 drain이 안전하다. `completion order`와 `drain order`는 혼동하지 말 것. **Two-queue ordering (worker waits → collectives)**: `_drain_pending`은 worker wait 큐를 먼저, collective 큐를 나중에 drain한다. 이 순서의 근거: - **두 큐는 서로 다른 dependency source**: worker wait은 worker가 직접 `submit + wait` 쌍으로 만들어낸 handle (tensor deploy, MmuMap 등). collective 큐는 `dist.all_reduce`가 내부적으로 enqueue한 kernel launch handle이며 worker는 이걸 직접 wait하지 않는다 (ADR-0024 D7). - **Correctness 관점 독립**: collective는 worker 관점에선 "이미 submit된 후 yield한" 상태. 그 완료 타이밍은 worker의 다음 action 시점 이전이기만 하면 됨. worker wait 큐와의 순서 dependency 없음. - **단일 drain barrier 안에서 둘 다 완료**: D0.5의 loop-until-empty 규약에 따라 한 barrier invocation에서 worker → collective → (새로 생긴 것이 있으면 반복) 순으로 모두 빠짐. worker가 resume될 땐 양쪽 모두 drained. - **대안 (collective 먼저)도 가능**: 본 ADR은 현 구현 단순성을 위해 worker 먼저를 고정했을 뿐 의미상 동치. 성능 프로파일 차이가 관찰되면 재조정. 3. **중복 enqueue — correctness는 idempotent drain, dedup은 non-guaranteed**. `ctx.wait(h)`는 `h in ctx._completed`면 즉시 return. `_drain_pending`도 동일 guard. 같은 handle이 `_pending_worker_waits`에 여러 번 appended 되더라도 실제 `engine.wait`는 한 번만 호출된다 (idempotent). - **Correctness**: idempotent drain에 의존 → safe. - **Memory/성능**: 본 ADR은 `_pending_worker_waits`의 **dedup을 보장하지 않는다**. 같은 handle이 N번 enqueue되면 큐에 N개 element가 보관되고 drain 시 N번 pop + in-set guard가 돈다. 단일 worker가 같은 handle을 반복 wait하는 비정상 패턴이 아니면 N은 1~수 수준. - **Implementation freedom**: 구현은 선택적으로 dedup (예: `set`을 side index로 두거나 append 전 `h not in pending_set` 검사) 가능. correctness 를 바꾸지 않는 최적화로 분류. 4. **Exception propagation + sibling cleanup (ADR-0024 D13 방식 채택)**. worker greenlet이 raise하면 `g.switch()`가 main으로 예외를 전달한다. scheduler loop은 즉시 중단되고 다음 cleanup을 **명시적으로** 수행: ```python try: while True: alive = [g for g in gs if not g.dead] if not alive: break for g in alive: if not g.dead: g.switch() _drain_pending(ctx) except Exception as outer: # (a) 살아남은 sibling worker greenlet 강제 종료. for other in gs: if not other.dead: try: other.throw(SystemExit) except Exception: pass # 사일런트 — 이미 예외 상황 # (b) Backend barrier / pending 상태 초기화 (장래 epoch barrier 도입 대비). backend = getattr(ctx.distributed, "_backend", None) if backend is not None and hasattr(backend, "_barrier"): backend._barrier.reset() backend_pending = getattr(backend, "_pending_collective_handles", None) if backend_pending is not None: backend_pending.clear() ctx._pending_worker_waits.clear() # (c) 원인 예외는 SpawnException으로 래핑. raise SpawnException(errors) from outer ``` 규약: - **Sibling abort 보장**: worker 하나가 raise하면 모든 sibling greenlet에 `SystemExit`을 throw — greenlet은 즉시 terminate된다. greenlet leak 없음. - **Pending queue 명시적 clear**: worker-wait + collective-pending 두 큐를 비움. 재사용 시 오염 방지. - **`SpawnException(errors)` 래핑**: `errors: dict[int, Exception]`에 각 rank의 원래 예외를 담는다. real-PyTorch `torch.multiprocessing.spawn`의 failure 패턴과 호환. - **Scope 제한**: `errors`에는 **자기 코드로 raise한 rank (root cause)만** 포함된다. Sibling cleanup 과정에서 `throw(SystemExit)`으로 종료된 rank는 `errors`에 나타나지 않는다 (SystemExit은 D1.2의 entry 래퍼 `try/except Exception`에 걸리지 않음 — 의도된 설계: sibling 종료는 실패가 아니라 cleanup signal). 독자가 "모든 failed rank가 다 들어올 것"으로 기대하지 않도록 명시. - **`ctx._traces`는 예외 이전 시점까지의 partial 상태**. trace completeness 는 보장되지 않음 (일부 launch/all_reduce가 entry를 남기지 못한 채 종료 가능). - **Allocator / MemoryStore**는 예외 이전 상태 유지 — 재사용은 non-goal, 새 `RuntimeContext` 생성 권장. - **`join=False` / retry / partial recovery**는 본 ADR의 non-goal. `SpawnException`은 `runtime_api/multiprocessing.py`에 정의: ```python class SpawnException(RuntimeError): def __init__(self, errors: dict[int, Exception]): self.errors = errors first = next(iter(errors.items()), None) msg = (f"spawn failed on ranks {sorted(errors.keys())}" + (f": rank {first[0]} raised {first[1]!r}" if first else "")) super().__init__(msg) ``` 5. **Single-driver 호환**. `g.parent is None`인 main-only 실행 (legacy 단일 드라이버 테스트)에서는 D0.2의 worker-fork 조건이 거짓 → 기존 즉시-동기 경로 유지. `_drain_pending`은 호출되지 않는다. #### D0.5 Host-read barrier — 결정 (normative) Worker 안에서 `tensor.numpy()`, `tensor.__getitem__`, `tensor.data` 등 **host-observable read**는 **자동 drain barrier**로 정의한다. 호출 직전: 1. `ctx._pending_worker_waits`와 `backend._pending_collective_handles`가 비어 있지 않으면 `g.parent.switch()`로 main에 yield → main은 `_drain_pending` 실행 → 완료 후 worker resume. 2. 두 큐가 모두 비어 있으면 즉시 read. **Barrier 반복 규약 (normative — re-entrance)**: `_drain_pending`은 while-loop 로 **두 큐가 모두 완전히 비어질 때까지** drain한다. 단일 pass가 아님: ```python def _drain_pending(ctx): while ctx._pending_worker_waits or ( ctx.distributed._backend and ctx.distributed._backend._pending_collective_handles ): while ctx._pending_worker_waits: h = ctx._pending_worker_waits.pop(0) if h not in ctx._completed: ctx.engine.wait(h) backend = ctx.distributed._backend if backend is not None: while backend._pending_collective_handles: h, _sip_id, meta = backend._pending_collective_handles.pop(0) ctx.wait(h, _meta=meta) # main context: safe; ctx.wait가 # 다시 pending에 push하지 않음 ``` **Main-context ctx.wait 비재귀 invariant (normative)**: `_drain_pending` 내부의 `ctx.wait(h, _meta=meta)` 호출은 main greenlet 컨텍스트에서 실행된다. D0.2의 worker-fork 조건(`g.parent is not None and not g.parent.dead`)이 False이므로 즉시-동기 경로로 진입 → **`_pending_worker_waits`에 절대 enqueue하지 않는다**. 이 invariant 덕분에 drain loop은 재귀/큐 재증가 없이 끝난다. 구현 시 `g.parent is None`을 단일 main greenlet 보장으로 유지하는 것이 중요. **왜 loop인가**: `ctx.wait(h, _meta=meta)`는 main 컨텍스트에서 호출되므로 D0.2 경로에 따라 engine을 **직접 drive**한다 (추가 enqueue 없음 — 위 invariant). 따라서 이론적으로는 single pass로 충분하지만 — 규약은 **loop-until-empty**로 고정한다. 이유: 1. **미래 확장 안전성**: 향후 drain 중 새 pending이 enqueue되는 구현 (예: collective가 sub-handle을 가진 tree-reduce)이 생길 수 있다. loop 규약이면 이때도 correctness 유지. 2. **가독성**: "barrier는 pending이 빌 때까지 drain"이라는 단일 문장으로 의미가 닫힘. `ctx.wait` 호출이 새 enqueue를 안 한다는 non-trivial invariant 에 의존하지 않음. 3. **Barrier의 세만틱은 "해당 read에 필요한 모든 dependency 완료"**: 현 모델 에선 모든 pending이 곧 모든 dependency이므로 둘은 동일. 사용자 mental model 은 전자. **Termination 보증**: 두 체제로 분리해 서술한다. - **현재 구현**: `ctx.wait`는 main context에서 호출 시 engine을 직접 drive (D0.2) → 새 pending을 enqueue하지 않는다. 한 iteration마다 pending의 크기가 `pop(0)` + `engine.wait`로 엄격히 감소. iteration 수는 **초기 pending 크기 자체가 상한** → 유한 종료. - **Future extension (loop 규약을 정당화하는 상한)**: 향후 drain 중 새 pending이 enqueue되는 구현 (예: tree-reduce sub-handle)이 도입되면 초기 크기 상한은 깨진다. 그러나 SimPy causality는 handle의 dependency가 유한 DAG임을 보장하므로 **nested depth가 finite**. loop 규약이 이 경우까지 자동 수용한다. 두 체제 모두 무한 루프가 불가능함을 보장. 현 구현의 단일-pass 상한은 공격적 최적화 시 참고 값일 뿐 규약은 loop-until-empty로 고정. **왜 implicit drain at read가 맞는가**: - 기존 open question에서 (a) implicit drain, (b) explicit barrier 둘 중 선택 문제였다. (b)는 명확하지만 TP layer 사용자가 `out = fc1.forward(x); ctx.drain(); result = out.numpy()` 3-step을 매번 써야 하는 부담. (a)는 "읽을 때 반영된 값을 보장"하는 단일 규약으로 CUDA의 `cudaDeviceSynchronize before host copy` 패턴과 동일 — 숨은 규칙이 아닌 **명명된 entry-point의 contract**이다. - 본 ADR은 (a)를 채택하되 그 entry-point 목록을 **명시적으로 닫는다**: `Tensor.numpy()`, `Tensor.data` (numpy alias), `Tensor.__getitem__`, `Tensor.__repr__` (data가 포함되는 경우), 그 외 공식 host-read API는 본 ADR 구현 시점에 코드베이스 검색으로 확정. 추가되는 host-read API는 반드시 이 contract를 따라야 한다 (테스트로 회귀 방지). - `ctx.submit`만 하고 `wait` 없이 `numpy`를 직접 호출하는 경우도 drain barrier가 동작 (pending queue에 handle이 있기 때문). 사용자가 explicit wait을 생략해도 read 시점에 invariant가 복원된다. **`Tensor.copy_(source)` — write barrier 규정**: `copy_`는 semantically "target에 write"이지만 내부적으로 `source.numpy()`를 호출하여 host에서 source 데이터를 가져온 뒤 `target._memory_store.write(...)` 로 각 shard에 쓴다. 두 방향 모두 barrier 처리: 1. **Source-side (read barrier)**: `source.numpy()`가 D0.5 read barrier를 트리거 (source 자체가 deployed tensor이고 pending이 있을 때). 2. **Target-side (write barrier — global pending 기준)**: `copy_` 진입 시 `ctx._pending_worker_waits` 또는 `backend._pending_collective_handles`가 비어 있지 않으면 write 전에 `g.parent.switch()`로 drain. **Per-tensor / per-shard dependency tracking이 아니라 global pending queue 기준**. - 왜 global인가: KernBench의 handle 표현에는 "이 handle이 target의 어느 shard를 write한다"는 역추적 정보가 없다. 안전한 보수적 규약으로 "전역 pending이 있으면 drain". 이 결과로 **unrelated tensor의 pending도 copy_를 막을 수 있다** — drop-in invariant 우선. - **명시적 tradeoff**: 이 규약은 서로 독립적인 tensor 사이에도 불필요한 serialization을 도입할 수 있다. 그러나 현 single-queue execution model 하에서는 이 비용이 허용 가능 — cross-rank correctness와 "읽을 때 최신" invariant를 단순한 규칙으로 보장하는 편이 우선. - 실질적 영향: 단일 worker는 대부분 한 layer step 안에서 pending이 주로 자기 작업 — over-barrier로 인한 추가 context switch는 round 끝 scheduler drain 시점과 일치하는 경우가 많아 큰 문제 안 됨. - Future refinement: per-tensor pending tracking을 도입하면 이 규약을 좁힐 수 있으나 본 ADR scope 밖. **Non-barrier**: - `tensor.shape`, `tensor.dtype`, `tensor.name` 등 **metadata-only** 접근은 drain하지 않음. 데이터 의존성이 없음. - `tensor.pa`, `tensor.va` 등 raw address accessor도 drain하지 않음 (주소만, 내용 아님). **공식 barrier entry-point (closed set)**: | API | Kind | Rationale | |---|---|---| | `Tensor.numpy()` | read | host-observable copy | | `Tensor.data` | read | `numpy()` alias | | `Tensor.__getitem__` | read | shard-aligned read | | `Tensor.__repr__` (data 포함 시) | read | debugging/log | | `Tensor.copy_(source)` | read + write | source read + target write | 이 contract를 T5/T6에서 직접 검증. #### D0.6 왜 worker 함수 API는 불변인가 (informative) - `torch.zeros(...)` 내부는 `self.submit(msg)` + `self.wait(h)` 쌍. `wait`가 D0.2/D0.3에 따라 자동으로 main-defer → 겉보기 동기적으로 보이지만 한 번 yield. - `tensor.numpy()`는 D0.5에 따라 host-read barrier → pending이 있으면 drain→read, 없으면 즉시 read. - `dist.all_reduce`는 기존 `_defer_wait=True` + `_pending_collective_handles` 경로를 그대로 사용. D0.4의 drain이 두 큐를 함께 처리. #### D0.7 불변 조건 (invariants) - **kernel greenlet의 `_parent`는 항상 main**: env.run이 worker 컨텍스트에서 절대 돌지 않기 때문. (T3의 핵심 assertion.) - **cross-rank 동기 지점**: 모든 worker가 yield한 뒤에만 drain → 모든 rank의 kernel이 한 라운드에 함께 진행 (cross-rank IPCQ 교환의 필수 조건). - **Single-driver 호환**: D0.4-(5). ### D1. `torch.multiprocessing.spawn(fn, args, nprocs)` Real-PyTorch API 파리티 + D0의 scheduler loop의 단일 구현 위치. #### D1.0 API parity only — execution parity 아님 (normative) `torch.multiprocessing.spawn` 이름은 **API signature parity**에 한정된다. 실제 실행 모델은 **cooperative greenlet scheduler** (단일 Python 프로세스, 단일 OS 스레드, D0.4의 round-robin drive)이다. 다음은 **본 ADR이 제공하지 않는 속성** — real-PyTorch `torch.multiprocessing.spawn`이 보장하는 것 중 명시적으로 **non-goal**: - 프로세스 격리 (independent OS process per rank). - 독립 address space (각 rank가 자기 Python heap 보유). - Failure isolation (한 rank의 hard crash가 다른 rank 영향 없음). - OS-level scheduler fairness (rank 간 preemptive time slicing). - `mp.Queue`, `mp.Lock` 등 inter-process primitive. 이 구현의 실제 성질: - 모든 rank는 같은 Python 프로세스 안의 greenlet. shared global state가 그대로 보임 (의도된 simulation convenience). - GIL 하의 단일 스레드 → parallel execution 아님. SimPy 이벤트 순서로 "논리적 동시성"만 재현. - 한 worker에서 unhandled exception → 전체 simulation 중단 (D0.4-(4)). **호출자 의무**: real-PyTorch multi-process 샘플을 KernBench로 이식할 때 프로세스 격리에 의존하는 로직 (예: `os.getpid`, 독립 임시 파일, 신호 처리 등)은 지워야 한다. Namespace 이름은 코드 이식성을 위해 유지 — 세만틱은 다르다. #### D1.1 Public surface ```python # runtime_api/multiprocessing.py (new) class _MultiprocessingNamespace: def __init__(self, ctx): self._ctx = ctx def spawn(self, fn, args: tuple, nprocs: int, join: bool = True) -> None: """Spawn `nprocs` worker greenlets, each calling fn(rank, *args). Mirrors torch.multiprocessing.spawn signature (minus `daemon`). Drives the D0 scheduler loop until all workers finish. """ ... ``` #### D1.2 구현 ```python def spawn(self, fn, args, nprocs, join=True): from greenlet import greenlet ctx = self._ctx dist = ctx.distributed gs: list[greenlet] = [] errors: dict[int, Exception] = {} for rank in range(nprocs): def _entry(r=rank): try: fn(r, *args) except Exception as e: errors[r] = e raise g = greenlet(_entry) dist._bind_rank(g, rank) gs.append(g) try: while True: alive = [g for g in gs if not g.dead] if not alive: break for g in alive: if not g.dead: g.switch() _drain_pending(ctx) # D0.5 except Exception as outer: # Sibling cleanup per D0.4-(4) for other in gs: if not other.dead: try: other.throw(SystemExit) except Exception: pass backend = getattr(dist, "_backend", None) if backend is not None: if hasattr(backend, "_barrier"): backend._barrier.reset() if getattr(backend, "_pending_collective_handles", None) is not None: backend._pending_collective_handles.clear() ctx._pending_worker_waits.clear() raise SpawnException(errors) from outer # `join=True` semantics: we already wait for all workers. ``` #### D1.3 `torch` namespace attach `runtime_api/context.py` `__post_init__`에서: ```python self.multiprocessing = _MultiprocessingNamespace(self) ``` → bench 코드에서 `torch.multiprocessing.spawn(worker, args=(ws,), nprocs=ws)`. #### D1.4 기존 bench 마이그레이션 `benches/ccl_allreduce.py`의 hand-rolled loop은 `torch.multiprocessing.spawn` 한 줄로 축소. 기존 matrix 회귀는 그대로 유지. 현재 xfail인 `ring_default_ws`는 D0 덕분에 PASS로 전환 예상 (worker가 kernel greenlet orphan을 발생시키지 않음). ### D2. 새 패키지 `kernbench.tp` ``` src/kernbench/tp/ __init__.py — public API re-exports parallel_state.py — TP group 관리 (현재 single global group) layers.py — ColumnParallelLinear, RowParallelLinear, VocabParallelEmbedding primitives.py — copy/reduce/scatter/gather_to/from_tp_region kernels.py — TP layer가 launch하는 gemm kernel (재사용 가능) mappings.py — forward identity/all_reduce, backward stub ``` ### D3. `parallel_state` — TP group ```python # parallel_state.py _TP_WORLD_SIZE = None def initialize_model_parallel(tensor_model_parallel_size: int) -> None: """Initialize TP group. Must be called after dist.init_process_group.""" global _TP_WORLD_SIZE from kernbench.runtime_api.distributed import get_dist # or torch.distributed dist = get_dist() total = dist.get_world_size() if tensor_model_parallel_size != total: raise NotImplementedError( "Only TP == world_size supported in initial scope" ) _TP_WORLD_SIZE = tensor_model_parallel_size def get_tensor_model_parallel_world_size() -> int: return _TP_WORLD_SIZE def get_tensor_model_parallel_rank() -> int: from kernbench.runtime_api.distributed import get_dist return get_dist().get_rank() # ADR-0024 greenlet-local rank ``` 초기 scope: TP size = world_size = topology SIP count. Pure TP 모델. ### D4-pre. TP shard ownership vs DPPolicy — 역할 분리 (normative) TP layer의 weight/output 표현에서 두 개념을 명확히 분리한다: | 개념 | 결정 주체 | 범위 | |---|---|---| | **TP shard ownership** (어느 rank가 weight의 어떤 slice를 소유하는가) | greenlet-local rank + `torch.ahbm.set_device(rank)` (ADR-0024 D9/D10) | **cross-rank, cross-SIP** | | **Intra-rank placement** (소유된 slice를 rank 내부에서 cube × PE로 어떻게 분산하는가) | `DPPolicy(cube=..., pe=...)` (ADR-0026) | **한 rank 내부 (SIP 경계 안)** | 따라서 `ColumnParallelLinear`가 `(in_features, out_features // ws)` shape로 weight를 생성하고 `DPPolicy(cube="column_wise", pe="column_wise")`를 부여 하면: - **Rank r**이 소유하는 slice = weight의 column 축 [r * k_local, (r+1) * k_local) — **set_device(r)**가 이걸 결정 (해당 rank가 SIP r에 존재). - **그 slice 내부**에서 cube × PE column-wise 분산 — **DPPolicy**가 이걸 결정. 두 축은 **독립적**이다. 같은 DPPolicy로 두 rank가 자기 slice를 만들면 slice 자체는 다른 SIP에 있지만 intra-SIP placement 패턴은 동일. 반대로 DPPolicy를 `cube="replicate", pe="replicate"`로 바꿔도 TP shard ownership은 유지되고 intra-rank placement만 달라짐. **이 경계가 흐려지는 실수** (본 ADR이 금지): - DPPolicy에 "SIP 축"이 다시 등장 (ADR-0026에서 제거됨). - TP layer가 `set_device` 없이 `DPPolicy`만으로 cross-rank sharding을 표현 → 단일 rank 안에서 세로로 자른 것과 구분 안 됨. 본 ADR의 TP layer는 항상 "rank = SIP = one slice 소유 + DPPolicy intra-SIP 분산" 관점에서만 weight/output을 다룬다. ### D4. `ColumnParallelLinear` **중요**: host-side `torch.matmul` 추상화를 신규 도입하지 않는다. layer의 forward는 `torch.launch("gemm", gemm_kernel, ...)`로 기존 gemm kernel을 호출 — KernBench bench들이 이미 쓰는 패턴 ([benches/gemm_single_pe.py](benches/gemm_single_pe.py), [benches/gpt3_qkv.py](benches/gpt3_qkv.py)). ```python # layers.py from kernbench.policy.placement.dp import DPPolicy from kernbench.tp.kernels import _gemm_kernel from kernbench.tp.parallel_state import ( get_tensor_model_parallel_rank, get_tensor_model_parallel_world_size, ) class ColumnParallelLinear: """Weight의 K(out_features) 축을 TP rank에 분산. forward(x): x: (M, N) — full-replicated across ranks W_k: (N, K / world_size) — rank-local slice (set_device로 SIP r에 거주) y_k = x @ W_k → (M, K / world_size) — rank-local output 출력은 column-sharded. RowParallelLinear가 기대하는 입력 형태. """ def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = False, dtype: str = "f16", torch=None): ws = get_tensor_model_parallel_world_size() assert out_features % ws == 0 self.in_features = in_features self.k_local = out_features // ws self._torch = torch # 각 rank가 자기 slice 소유 — set_device(rank)에 의해 SIP r에 배치. self.weight = torch.zeros( (in_features, self.k_local), dtype=dtype, dp=DPPolicy(cube="column_wise", pe="column_wise"), name="col_parallel_w", ) self.bias = None if bias: self.bias = torch.zeros( (self.k_local,), dtype=dtype, dp=DPPolicy(cube="replicate", pe="replicate"), name="col_parallel_b", ) def forward(self, x): # x는 full-replicated (caller 보장). 단순 local gemm. M = x.shape[0] out = self._torch.empty( (M, self.k_local), dtype=x.dtype, dp=DPPolicy(cube="column_wise", pe="column_wise"), name="col_parallel_out", ) self._torch.launch( "col_parallel_gemm", _gemm_kernel, x, self.weight, out, M, self.in_features, self.k_local, ) # bias add는 별도 kernel 혹은 composite gemm의 fused bias. # 초기 scope에서는 bias=False만 충분히 검증. return out ``` **Yield-safety contract (normative)**: `ColumnParallelLinear.forward`는 한 번의 `torch.launch` 호출로 kernel launch → 내부 `ctx.wait` 쌍을 포함한다. 이는 D0.4-(1)의 "worker는 유한 step 내 yield" 조건을 자동으로 만족 — TP layer 사용자가 yield 패턴을 수동으로 삽입할 필요 없음. ### D5. `RowParallelLinear` ```python class RowParallelLinear: """Weight의 N(in_features) 축을 TP rank에 분산. forward(x): x: (M, N / world_size) — rank-local slice (ColumnParallel의 출력) W_k: (N / world_size, K) — rank-local slice y_k = x @ W_k → (M, K) — partial sum on each rank y = all_reduce(y_k, op="sum") → (M, K) on every rank """ def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = False, dtype: str = "f16", torch=None): ws = get_tensor_model_parallel_world_size() assert in_features % ws == 0 self.n_local = in_features // ws self.out_features = out_features self._torch = torch self.weight = torch.zeros( (self.n_local, out_features), dtype=dtype, dp=DPPolicy(cube="column_wise", pe="column_wise"), name="row_parallel_w", ) # bias는 rank 0에만 (Megatron convention). 초기 scope에서는 생략. self.bias = None def forward(self, x): M = x.shape[0] y_partial = self._torch.empty( (M, self.out_features), dtype=x.dtype, dp=DPPolicy(cube="column_wise", pe="column_wise"), name="row_parallel_partial", ) self._torch.launch( "row_parallel_gemm", _gemm_kernel, x, self.weight, y_partial, M, self.n_local, self.out_features, ) # Cross-rank reduce. ADR-0024의 dist.all_reduce는 D0 + mp.spawn 하에서 # 정상 동작 (kernel parent = main 유지). self._torch.distributed.all_reduce(y_partial, op="sum") return y_partial ``` **Yield-safety contract (normative)**: `RowParallelLinear.forward`는 launch → 내부 wait에 이어 `all_reduce` (defer + worker yield 패턴)까지 포함하므로 forward 한 번당 **최소 2회 yield**가 보장됨. D0.4-(1)의 scheduler progress 조건 자동 만족. 모든 본 ADR의 TP layer forward는 "최소 하나의 wait 또는 collective를 포함해 yield-safe하다"를 invariant로 유지한다 — 이후 추가되는 TP primitive (VocabParallelEmbedding 등)도 동일 계약 필수. ### D6. Primitive 함수 ```python # primitives.py def copy_to_tp_region(x): """Forward: identity. Backward: all-reduce. (Training 추가 시 구현).""" return x def reduce_from_tp_region(x, torch): """Forward: all-reduce. Backward: identity.""" torch.distributed.all_reduce(x, op="sum") return x def scatter_to_tp_region(x): raise NotImplementedError( "Phase 2: 사용자가 이미 sharded tensor를 생성하는 것으로 대체" ) def gather_from_tp_region(x): raise NotImplementedError( "Phase 2: all-gather kernel 선행 필요 (future)" ) ``` ### D7. 샘플 bench — 2-layer MLP with TP ```python # benches/tp_mlp.py (신규) from kernbench.policy.placement.dp import DPPolicy import kernbench.tp as tp import numpy as np def worker(rank: int, world_size: int, torch): torch.ahbm.set_device(rank) tp.initialize_model_parallel(world_size) B, D_in, D_hidden, D_out = 1, 512, 2048, 512 fc1 = tp.ColumnParallelLinear(D_in, D_hidden, torch=torch) fc2 = tp.RowParallelLinear(D_hidden, D_out, torch=torch) x = torch.zeros( (B, D_in), dtype="f16", dp=DPPolicy(cube="replicate", pe="replicate"), name="x", ) # init x with some pattern (e.g., constant) x.copy_(torch.from_numpy(np.full((B, D_in), 0.1, dtype=np.float16))) h = fc1.forward(x) # column-sharded (B, D_hidden / ws) y = fc2.forward(h) # all-reduced (B, D_out) on every rank # rank 0만 결과 출력 / 검증 if rank == 0: result = y.numpy() # 실제 검증 값은 zero-init weight이면 전부 0 — scope에서는 "완료 자체" 검증 print(f" tp_mlp: shape={result.shape}, mean={float(result.mean()):.4f}") def run(torch): torch.distributed.init_process_group(backend="ahbm") ws = torch.distributed.get_world_size() torch.multiprocessing.spawn(worker, args=(ws,), nprocs=ws) ``` ### D8. Non-functional — training 미지원 본 ADR은 **inference/forward only**. Backward / gradient / optimizer는 future. 기존 KernBench가 training이 아니므로 자연스러움. ### D9. 초기 scope 제약 - TP size = world_size (mixed DP+TP 없음). - `scatter_to_tp_region`, `gather_from_tp_region`은 unimplemented. - **Weight 기본값은 zero**. 적절한 init scheme (Xavier, Kaiming 등)은 future. 단 테스트는 `tensor.copy_`로 결정론적 non-zero pattern을 주입해 numerical correctness를 검증 (T2/T6). 즉 "production default = zero, 검증 = 결정론적 non-zero"로 운영 분리. - Bias 초기 scope에서 생략 (Megatron의 rank 0-only bias 정책은 future). - Pipeline parallelism은 scope 밖. - VocabParallelEmbedding은 all-gather 선행 필요 → stub only. ### D10. 회귀: `ring_default_ws` xfail 해제 — 필수 acceptance D0 (worker-wait 일반화) + D0.5 (host-read barrier) 덕분에 모든 worker-driven `ctx.wait` 및 host-read가 main-drain 경로로 routing됨 → ADR-0024 Phase B의 kernel-greenlet orphan 원인이 소멸. 기존 matrix test의 `ring_default_ws` strict-xfail 케이스를 본 ADR 구현 이후 **PASS**로 전환하는 것을 **필수 회귀 기준**으로 포함. Observable acceptance criteria는 **T7**에 명시 (deadlock 부재, GreenletExit 부재, numerical tolerance 등). --- ## Dependencies - **ADR-0024** (launcher): rank = SIP, greenlet-local rank, `dist.all_reduce`, `torch.ahbm.set_device(rank)`. 본 ADR의 D0/D1이 이 인프라를 확장. - **ADR-0026** (DPPolicy intra-device): weight tensor의 per-rank slice 표현. - **ADR-0023 / ADR-0025** (IPCQ): `dist.all_reduce` 구현의 기반. ### Supersedes (partial) ADR-0024의 다음 섹션은 **미구현 상태의 설계**이며, 본 ADR이 더 단순한 모델로 대체한다: - **ADR-0024 D7 (`_CollectiveBarrier.submit_and_drain`)** — epoch 기반 last- arriver-drains 패턴. 문제: last arriver가 **worker 컨텍스트에서** `ctx.wait`을 호출해 env.run을 drive → D0.2가 막으려는 orphan 원인을 재현한다. 본 ADR의 **D0.4 two-queue drain** (worker가 모두 yield한 뒤 main이 drain)이 동일한 "모든 rank가 submit 완료 전까지 어떤 rank의 collective도 진행되지 않음" invariant를 **worker-safe하게** 제공한다. `_CollectiveBarrier` 클래스는 구현하지 않는다. - **ADR-0024 D12/D13 (`spawn_workers` skeleton)** — signature / scheduler loop / exception handling 설계. 본 ADR의 **D1**이 real-PyTorch API와 일치하는 signature (`spawn(fn, args, nprocs)`)로 재정의하며, D0 scheduler drain을 단일 위치에서 수행한다. ADR-0024 D13의 exception cleanup (siblings `throw(SystemExit)` + `SpawnException` 래핑)은 본 ADR에 그대로 흡수 (D0.4-(4) 참조). 현 구현은 ADR-0024의 D7/D12/D13 어느 것도 landing하지 않았으므로 supersede에 따른 마이그레이션 비용은 없음. 향후 `docs/adr/ADR-0024`에 "superseded by ADR-0027 D0/D1" 주석만 추가하면 정합. **Source of truth (normative, 구현자 대상)**: worker scheduling / collective drain / spawn / exception cleanup의 구현 기준은 **ADR-0027 D0/D1이다**. 구현 시 ADR-0024 D7/D12/D13의 pseudocode / contract / signature를 참고하지 말 것 — 두 ADR이 다른 결론을 낼 때는 항상 ADR-0027이 우선한다. 리뷰어도 이 원칙으로 PR을 심사. --- ## Non-goals - **Backward pass / training**: inference only. Training simulation은 별도 ADR. - **Mixed parallelism (DP + TP + PP)**: 초기엔 pure TP only. - **Weight init schemes**: 단순 zero / debug pattern. - **Fused ops**: Megatron의 fused matmul+bias+gelu는 kernel 레벨 문제. - **DTensor 통합**: ADR-0028 future. - **Host-side `torch.matmul` 추상화**: TP layer는 `torch.launch(gemm_kernel, ...)` 로 기존 gemm kernel을 호출. 신규 matmul host-op 도입 안 함. --- ## Open questions - **`initialize_model_parallel` 위치**: `kernbench.tp.initialize_model_parallel` (현 결정) vs real-PyTorch의 `torch.distributed.init_device_mesh`. TP 전용 모듈에 유지. - **Weight init**: ADR은 zero. Debug pattern (e.g., identity)이 유효 검증에 필요할 수 있음 — Phase 1 test에서 필요 시 추가. - **bias 배치 정책**: Megatron은 RowParallelLinear bias를 rank 0에만. 초기 scope에서는 bias=False로 회피. - **GEMM kernel 위치**: `kernbench.tp.kernels._gemm_kernel` vs 기존 `benches/gemm_single_pe.py`에서 import. TP가 bench 의존을 가지면 안 되므로 tp 내부에 복제. 향후 `kernbench.kernels` 공용 패키지로 이관 가능. **Resolved (이전 rev에서 open이었던 것들)**: - ~~`tensor.numpy()` 호출 시 drain 타이밍~~ → **D0.5에서 결정**: 공식 host-read entry-point(`numpy`, `data`, `__getitem__`, data-포함 `__repr__`)는 자동 drain barrier. metadata-only accessor는 barrier 아님. --- ## Consequences ### Positive - **Megatron 코드 이식 용이**: real training code와 API 일치. - **TP 벤치마크 가능**: scaling, communication-compute overlap 등 HW 특성 연구. - **`ring_default_ws` xfail 해제**: D0의 부산물로 ADR-0024 Phase B 블로커 해소. - **Scheduler loop 단일화**: D1 (`mp.spawn`) 도입으로 hand-rolled loop 제거. 후속 collective/TP 벤치가 동일 패턴 재사용. - **DPPolicy 의미 명확화** (ADR-0026 시너지): TP layer가 intra-device DPPolicy 만 사용하는 모범 사례. ### Negative - 새 모듈 (`kernbench.tp`) 유지보수 비용. - 초기 scope가 제한적 (pure TP only, forward only). - D0 generalization이 `ctx.wait`의 세만틱을 바꿈 — 단일 드라이버 테스트와의 호환성을 명시적으로 검증 필요 (T7). ### Neutral - ADR-0024/0026 기반 위에 순수한 상위 레이어 추가. Hardware simulation stack에 영향 없음 (D0 제외).