# ADR-0045: Bench Module Contract — registration, dispatch, and authoring

## Status

Accepted (2026-05-21).

`src/kernbench/benches/` 패키지의 등록 메커니즘(@bench), CLI 디스패치 경로
(`kernbench run/list`), 그리고 새 bench 모듈 작성 시 따라야 할 계약을 통합
정의한다. ADR-0010 (CLI surface)이 `kernbench list/run` 인터페이스를 명세하나,
**bench가 어떻게 등록되고 어떤 함수 시그너처를 따라야 하는가**는 ADR 레벨에
없었음.

## First action (제일 처음에 하는 일)

`kernbench.benches` 패키지가 임포트되면 `__init__.py` 가 즉시
`_eager_import_and_audit(__path__, __name__)` 를 호출한다. 이 함수의 첫 일은
패키지 디렉터리 안의 모든 형제 모듈을 `pkgutil.iter_modules(__path__)`로 나열한
뒤, 다음 두 조건을 만족하지 않는 모듈을 모두 `importlib.import_module(...)`로
**즉시 로드**하는 것이다:

- 이름이 `registry` 인 경우 (인프라 자체)
- 이름이 `_` 로 시작하는 경우 (helper 모듈)

임포트 시점에 각 모듈 안의 `@bench(name=..., description=...)` 데코레이터가
실행되어 `_PENDING` 리스트에 `(name, description, fn)` 튜플이 append 되고,
`_REGISTERED_MODULES` 셋에 `fn.__module__` 가 추가된다.

전체 임포트가 끝나면 `_audit_modules(imported, _REGISTERED_MODULES)` 가 호출되어,
**임포트는 되었지만 @bench를 한 번도 호출하지 않은 모듈**이 있으면
`RuntimeError("Bench module(s) missing @bench decorator: ...")` 가 즉시 발생한다.
이 audit이 통과한 시점에 인덱스 할당은 아직 일어나지 않은 상태이며, 첫
`list_all()` / `resolve(...)` 호출 시 `_finalize()` 가 이름 알파벳 정렬 순으로
1-based index를 부여한다.

즉, **bench 인프라의 첫 일은 "패키지 디렉터리의 모든 비-helper 모듈을 임포트
하고, 각 모듈이 최소 한 번 @bench를 호출했는지 감사하는 것"** 이다.

## Context

`src/kernbench/benches/` 는 현재 8개의 bench 모듈을 보유한다 (`ccl_allreduce`,
`gemm_single_pe`, `gpt3_qkv`, `ipcq_allreduce`, `matmul_composite`, `qkv_gemm`,
`qkv_gemm_multi_pe`, `va_offset_verify`). 모든 bench는 다음 통합 흐름을 따른다:

```
kernbench run --topology <T> --bench <N>
   ↓
cli/main.py::cmd_run
   ↓  resolve_topology(T)  + resolve(N)  + resolve_device(device_arg)
   ↓
runtime_api/bench_runner.py::run_bench(topology, bench_fn, device, engine_factory)
   ↓  engine_factory(topology, device) → GraphEngine
   ↓  RuntimeContext(engine, target_device, correlation_id, spec)
   ↓
bench_fn(ctx)        ← bench가 정의한 run(torch) 가 호출됨
   ↓  ctx.empty/zeros/from_numpy/launch/distributed.* 등을 통해 submit
   ↓
ctx.wait_all()       ← 미완료 핸들이 있으면 drain
   ↓
BenchResult(completion, correlation_id, trace, traces, engine)
```

ADR-0010 은 CLI 표면만 다루고 (`run/list/probe/web`), ADR-0007 은 runtime API ↔
sim_engine 책임 경계만 다룬다. 정작 "새 bench 파일을 추가하려면 어떤 모양으로
써야 하는가"는 코드 컨벤션만으로 추적해야 한다. 결과적으로:

- @bench 데코레이터의 호출 규약 (kebab-case 이름, non-empty description)이
  코드에만 존재.
- bench 함수 시그너처 (`def run(torch)`) 가 사실상 컨벤션인데, CLI 디스패치 측이
  `spec.run` 을 호출한다는 사실로 강제되고 있음.
- 신규 bench 추가자가 "helper 모듈은 `_` 접두로 분리해야 한다"는 것을 audit
  RuntimeError를 받아본 뒤에야 학습.
- single-device 컨벤션 (CLAUDE.md Part 2 CLI Semantics)이 bench 작성자 관점에서
  어디까지 적용되는지 (CCL 멀티-SIP bench는 예외인가?) 명확하지 않음.

이 ADR이 이런 모호함을 한 곳에 정리한다.

## Decision

### D1. @bench 데코레이터 계약

```python
from kernbench.benches.registry import bench

@bench(name="my-bench", description="Short, complete-sentence description.")
def run(torch):
    ...
```

- `name`: kebab-case 문자열. 정규식 `^[a-z][a-z0-9]*(-[a-z0-9]+)*$` 통과 필요.
  소문자/숫자/대시만 허용; 밑줄(`_`) 금지; 알파벳으로 시작.
- `description`: non-empty 문자열 (strip 후 길이 > 0). CLI `list` 출력에 그대로
  표시됨.
- 데코레이터는 **fn을 변형 없이 반환**한다 — 즉 직접 호출도 가능. 부수효과로
  `_PENDING` 에 등록만 추가한다.

위 두 규칙 위반은 즉시 `ValueError`. duplicate name은 `_finalize()` 시점에
`RuntimeError("duplicate bench name: ...")` 로 잡힌다.

### D2. 모듈 파일 컨벤션

`src/kernbench/benches/<slug>.py` 는 다음 중 하나여야 한다:

- **bench 모듈**: 최상위 임포트 경로에서 적어도 한 번 `@bench(...)` 가 실행되어
  최소 하나의 bench를 등록한다.
- **helper 모듈**: 파일명이 `_` 로 시작 (예: `_shared_helpers.py`). `iter_modules`
  순회에서 스킵된다.

audit (`_audit_modules`) 는 helper가 아닌데도 @bench를 호출하지 않은 모듈을
허용하지 않는다. 의도된 결과: 새 파일을 `benches/` 에 추가하기만 하면 자동
등록되며, helper와의 구분은 **파일명 접두사** 하나로 명확하게 표시된다.

### D3. bench 함수 시그너처는 `def run(torch)` 다

데코레이터는 함수 이름을 강제하지 않지만, **CLI 디스패치는 `spec_entry.run`
(즉 데코레이트된 callable) 을 호출**한다. 따라서 컨벤션은:

- 함수 이름: `run`. 다른 이름으로 데코레이트해도 동작은 하지만 readability /
  grep-ability 측면에서 항상 `run`.
- 인자: 단일 위치 인자 `torch`. 실제로는 `RuntimeContext` 인스턴스이며 PyTorch
  스타일의 namespace (zeros/empty/launch/distributed/...)를 노출한다 (ADR-0024 D3).
- 반환값: 임의 (`Any`). 현재 `run_bench` 는 반환값을 무시하고 `ctx.handles()` /
  `engine.get_completion()` 로 완료를 추적한다.

`torch` 이름은 PyTorch 호환 idiom을 흉내내기 위함이며, 실제로 PyTorch 모듈이
들어오는 것은 아니다 (ADR-0024 의 "rank = SIP" launcher 컨벤션과 정렬).

### D4. bench는 최소 한 번의 submit을 수행해야 한다

`run_bench` 는 `ctx.handles()` 가 비어 있는 경우 BenchResult.completion 을
`ok=False, error_code="NO_REQUESTS"` 로 반환한다. 따라서 의미 있는 bench는
다음 중 하나 이상을 호출해야 한다:

- 텐서 생성 API: `torch.zeros(...)`, `torch.empty(...)` — 내부적으로
  `MmuMapMsg` 와 (zeros 의 경우) `MemoryWriteMsg` 가 submit 됨.
- 커널 실행 API: `torch.launch(name, fn, *args)` — `KernelLaunchMsg` 를 SIP 별로
  submit.
- (예외) 빈 placeholder bench: `ipcq_allreduce.py` 처럼 `print(...)` 만 하는
  스텁은 NO_REQUESTS 결과를 받게 됨. CI 측에서 placeholder임을 인지하고 별도
  처리하는 것을 가정한다.

### D5. 단일-디바이스 컨벤션 + 멀티-SIP 예외 (ADR-0024/0027)

CLAUDE.md Part 2 CLI Semantics 가 명시하는 **"benchmarks MUST remain
single-device"** 컨벤션은 다음과 같이 해석된다:

- **일반 bench (single-SIP 사용)**: `dp = DPPolicy(...)` 로 텐서 placement를
  정의하고 `torch.launch(...)` 로 커널 발사. SIP 인덱스는 `--device` 가
  결정한다 (CLI 측 책임).
- **CCL bench (멀티-SIP 사용)**: 예외적으로 `torch.distributed.init_process_group
  (backend="ahbm")` + `torch.multiprocessing.spawn(_worker, ..., nprocs=ws)` 로
  rank = SIP 패턴 (ADR-0024 D3) 을 따른다. `--device` 는 무시되며 (또는
  `all` 로 가정), 각 spawned worker가 `torch.ahbm.set_device(rank)` 로 자신의
  SIP를 바인딩한다.

이 두 패턴 외의 멀티-디바이스 호출 (예: 한 bench 함수가 동일 process에서 여러
SIP을 직접 launch) 은 본 ADR이 금지한다. CLI 가 `--device all` 로 호출되어도
bench는 한 번만 실행되며, 그 안에서 멀티-SIP을 다루려면 D5의 두 번째 패턴을
사용한다.

### D6. 이름·인덱스 해석 (`resolve`)

`resolve(identifier: str)` 는 다음 순서로 BenchSpec을 반환한다:

1. `identifier.isdigit()` → 정수 변환 후 `_REGISTRY` 의 entries에서 `index ==`
   인 spec 반환. 없으면 `ValueError("No bench with index ..."`)`.
2. `identifier in _REGISTRY` → 직접 lookup.
3. 그 외 → `ValueError("Unknown bench ...")`.

빈/공백 identifier 는 `ValueError("bench identifier must be a non-empty string.")`.

CLI 는 `--bench` 의 인자를 그대로 `resolve` 에 넘긴다. 따라서 사용자는
`kernbench run --bench gemm-single-pe` 또는 `kernbench run --bench 2` 형식 모두
사용 가능.

### D7. 인덱스는 안정 API가 아니다

`_finalize()` 가 `_PENDING` 을 **이름 알파벳 정렬** 후 1-based index를 부여하므로,
새 bench 가 추가되면 기존 bench의 index가 밀릴 수 있다. 따라서:

- 사람-친화적 인터랙티브 사용: 인덱스 OK.
- 스크립트 / CI 자동화: 반드시 이름을 사용한다.

이 사실은 `registry.py` 모듈 docstring 에 명시되어 있다.

### D8. RuntimeContext 가 bench에 노출하는 표면

bench 함수가 `torch` 파라미터를 통해 정상적으로 사용할 수 있는 표면:

- **텐서 생성**: `torch.empty(shape, dtype=..., dp=DPPolicy(...), name=...)`,
  `torch.zeros(...)`, `torch.from_numpy(arr)`. 모두 host-side 메타 + 디바이스
  배포 (MmuMap + MemoryWrite) 를 submit 한다.
- **커널 발사**: `torch.launch(kernel_name, kernel_fn, *args)` —
  `(Tensor, int, float)` 위치 인자를 `TensorArg` / `ScalarArg` 로 변환하여
  SIP 별 `KernelLaunchMsg` 발행 후 drain.
- **동기화**: `torch.wait(handle)`, `torch.wait_all()` (run_bench 가 자동 호출).
- **분산**: `torch.distributed.init_process_group(backend="ahbm")`,
  `torch.distributed.get_world_size()`, `torch.distributed.all_reduce(t, op=...)`
  (ADR-0024/0027).
- **멀티-프로세스 (rank=SIP)**: `torch.multiprocessing.spawn(_worker, ..., nprocs=ws)`
  (ADR-0024 D3 / ADR-0027).
- **디바이스 바인딩**: `torch.ahbm.set_device(rank)` 또는
  `torch.accelerator.set_device_index(rank)` (둘 다 같은 namespace를 가리킴).
- **IPCQ 설치**: `torch.install_ipcq(algorithm=..., ccl_yaml=...)` (ADR-0023 D10).
- **스펙 조회**: `torch.spec` — 토폴로지 빌더가 만든 dict (시스템·cube_mesh·HBM
  파라미터 등). bench가 toplogy.yaml 파라미터에 의존하지 않게 짜기 위함.

bench는 위에 열거되지 않은 RuntimeContext 의 private 멤버 (`_handles`, `_traces`,
`_allocators` 등) 에 직접 접근해선 안 된다. ADR-0007 의 layer boundary 정신과
정렬: bench → runtime API → sim_engine 한 방향만 허용.

### D9. 환경 변수로 파라미터화는 허용된다

`matmul_composite.py` 처럼 `os.environ.get("MATMUL_M", ...)` 등으로 bench
파라미터를 외부에서 주입하는 패턴은 허용한다. 이유:

- bench 함수 시그너처는 D3 에 의해 `def run(torch)` 로 고정되어 있어 위치/키워드
  인자로 파라미터를 받기 곤란.
- 환경 변수 패턴은 `MATMUL_VARIANT` 같은 운영-시 스윕을 위한 자연스러운 hook.
- `scripts/gemm_sweep.py` 같은 외부 드라이버 (ADR-0044) 가 이 hook을 사용한다.

단, 환경 변수가 bench의 동작을 바꾼다면 모듈 docstring 에 모든 변수를 명시할 것
(matmul_composite.py 가 그 예시).

## Alternatives Considered

### A1. 명시적 manifest 파일 (YAML)에 bench 목록 두기

기각. @bench 데코레이터 + audit 패턴은 "파일 추가 = 자동 등록" 을 보장하여 신규
bench 작성자의 인지 비용을 한 곳 (파일 작성)으로 집중시킨다. 별도 manifest는
유지보수 측에서 drift 위험이 크고, helper 분리는 이미 `_` 접두로 명확하다.

### A2. bench 함수 이름을 데코레이터 인자로 받기 (`@bench(name=..., entry="run_xxx")`)

기각. 디스패치 측에서 `spec.run` 하나만 호출하면 되는 단순함을 깬다. `run` 컨벤션
하나로 충분하며, 변종이 필요하면 같은 모듈에 여러 함수를 등록하면 된다 (각각
@bench 데코레이트).

### A3. CCL bench를 위한 별도 `@multi_device_bench` 데코레이터

기각. D5에서 명시한 두 패턴 (single + ADR-0024 멀티-SIP) 만으로 현재 8개 bench가
모두 표현 가능. 별도 데코레이터는 디스패치 측에서 분기를 강제하여 복잡도를 늘리며,
멀티-SIP 사용 의도는 bench 함수 본문의 `init_process_group(...)` 호출로 충분히
드러난다.

### A4. 인덱스를 안정 API로 만들기 (등록 순서 / explicit index= 인자)

기각. D7에서 명시한 trade-off — 사용자 친화성 (알파벳 정렬된 인덱스가 list 출력
에서 자연스럽게 1, 2, 3...) 우선. 스크립트는 이름으로 지정하면 충분.

## Consequences

- "bench 추가 방법" 이 한 ADR로 정리됨 → 신규 작성자가 코드 grep 없이 D1-D3,
  D8 만 따르면 됨.
- helper 모듈을 `_` 접두로 분리하는 패턴이 ADR-level에서 정당화되어, 향후
  `benches/_*.py` 식의 공유 helper 작성이 자유로워짐.
- CLAUDE.md Part 2 CLI Semantics 의 single-device 컨벤션이 멀티-SIP CCL bench
  와 모순되지 않음을 D5 가 명시 — 둘은 직교한다.
- ADR-0044 (GEMM eval harness) 의 `scripts/gemm_sweep.py` 가 환경 변수 hook을
  사용하는 근거 (D9) 가 본 ADR에 굳어짐.
- 인덱스가 불안정함 (D7) 이 명시되어, CI 측 `kernbench run --bench 3` 같은
  코드는 본 ADR 수락 직후 점검 대상.