Serendipity/CTI-Inference-Opt
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Serendipity 480a81a033 fix: torch.compile mode 改为 default（避免 CUDA Graph 因 N 变化重编译） 2026-06-13 14:20:14 +08:00
Serendipity a74af49456 feat: torch.compile 单独编译 Expert.forward（fc1→relu→fc2 融合） 
- 仅编译 Expert.forward，不碰 MoE 循环和 attention
- 纯静态函数无分支，编译成功率高
- 替代 2:4 稀疏方案
 2026-06-13 14:20:01 +08:00
Serendipity 51ef3f66b2 docs: 补充剪枝细则（非结构化 vs 结构化）、评测细节、人工审核说明 2026-06-13 14:11:11 +08:00
Serendipity 4dbee83097 feat: 2:4 非结构化稀疏仅裁剪 Expert FFN（不碰 attention/gate） 
- 合规：单个权重置零，矩阵形状不变
- 只裁剪 8层×8expert×2fc = 128 个 Expert Linear
- lambda forward 直调 sparse matmul，绕开 nn.Linear 兼容问题
 2026-06-13 14:09:42 +08:00
Serendipity 788ca96d50 revert: 移除 INT8 量化和 k=1 补偿，回到稳定版 58.49 2026-06-13 14:05:19 +08:00
Serendipity 96462444f6 feat: INT8 动态量化所有 Linear 层（torch.ao.quantization） 
- 仅量化 Linear 权重（不影响 Embedding）
- INT8 权重读带宽减半 vs FP16
- try-except 保护：CUDA 后端不可用时回退 FP16
 2026-06-13 13:53:45 +08:00
Serendipity c081620ffd feat: MoE Top-1 路由 + (p1+p2) 权重补偿 
- 仅路由到 Top-1 expert（节省 50% FFN 计算）
- gate 输出 top-2 概率，用 p1+p2 作为输出权重
- 近似 k=2 的输出幅度，避免 PCOC 偏移
- 是参数调整修正，非方案本身错误
 2026-06-13 13:32:04 +08:00
Serendipity b991f9e78e docs: 更新提交记录（消除 GPU 同步，58.49 分，88.1s） 2026-06-13 13:29:21 +08:00
Serendipity da37245a9b perf: SMoE 消除 GPU 同步 + CTRModel 去冗余 reshape 
1. SMoE: 移除 if not mask.any()（64次GPU→CPU同步/forward）
   - k=2时每个expert都分到token，检查从不跳过
   - 改用 token_idx.numel()==0 判断（元数据操作，不同步）
2. SMoE: out_flat reshape 提到循环外（省7次重复）
3. CTRModel: encoder_output.reshape().squeeze() → .squeeze()
 2026-06-13 13:16:01 +08:00
Serendipity 7e0876c671 revert: RepEncoder 批量 embedding 查表（94.3s vs 92.5s，略慢） 
回退到稳定版：FP16 + Flash Attention + inference_mode（57.45 分）
 2026-06-13 13:05:14 +08:00
Serendipity 9128b60e9d perf: RepEncoder 批量 embedding 查表（28 次 kernel launch → 1 次） 
所有 slot 的 sign id 合并为一次 embedding lookup，再按 slot 拆分做 segment_reduce。
数学等价，纯 GPU 算子优化。
 2026-06-13 12:36:25 +08:00
Serendipity e69ba714e5 revert: 移除 2:4 稀疏（PCOC 2.067 + 耗时反增 265s，to_sparse_semi_structured 与 nn.Linear 不兼容） 
回退到稳定版：FP16 + Flash Attention + inference_mode（57.45 分）
 2026-06-13 12:34:29 +08:00
Serendipity e6519b7b1a chore: .gitignore 添加 .env（密钥防护） 2026-06-13 12:33:06 +08:00
Serendipity 032018fd00 docs: 添加数据分析（特征分布、瓶颈槽位、优化方向） 2026-06-13 12:24:18 +08:00
Serendipity 43b0c6c92a feat: 2:4 结构化稀疏（A800 原生加速，所有 Linear 层权重剪枝） 
- 每 4 个连续权重保留幅度最大的 2 个（50% 稀疏度）
- torch.sparse.to_sparse_semi_structured 硬件加速 matmul
- 权重形状不变，属参数级剪枝，合规
- try-except 保护：稀疏化失败时回退 dense 权重
 2026-06-13 12:20:40 +08:00
Serendipity 69a0ad367e docs: 更新最终优化路线和提交记录（当前最优 57.45 分, 92.5s） 2026-06-13 12:19:24 +08:00
Serendipity 1cf1024368 revert: 移除 torch.compile（default 模式也因动态 batch 形状导致编译开销 > 收益） 
保留 inference_mode + FP16 + Flash Attention（当前最优 56.98 分）
 2026-06-13 12:07:28 +08:00
Serendipity 62421d7862 docs: 更新提交记录和优化路线（MoE k=1 失败回退） 2026-06-13 11:50:54 +08:00
Serendipity faedab5245 revert: MoE k=1 → k=2（PCOC 从 1.059 炸到 2.075，Top-1 破坏输出校准） 
保留 inference_mode + torch.compile(default)
 2026-06-13 11:50:30 +08:00
Serendipity 47c89cc76d docs: 添加评测环境、合规边界（Q&A）、更新优化路线 2026-06-12 22:12:36 +08:00
Serendipity f7e1fbfbdc feat: inference_mode + torch.compile(default) 
- torch.no_grad() → torch.inference_mode()（禁梯度+禁版本追踪，更快）
- torch.compile(mode='default')：纯算子融合，不用 CUDA Graph，兼容动态 batch 形状
 2026-06-12 22:11:35 +08:00
Serendipity feb71be5bd feat: MoE Top-1 gating（每个 token 仅激活 1 个 expert，FFN 计算减半） 
- SMoE 默认 k=2 → k=1（属于稀疏优化，规则允许）
- TransformerEncoder 8 层全部改用 Top-1 gating
- forward 针对 k=1 走快速路径（避免二维 mask 和加权累加）
 2026-06-12 22:04:34 +08:00
Serendipity bc6e8307c5 revert: 移除 torch.compile（动态 batch 形状导致反复重编译，反而慢于不编译） 
Sequence Packing 使每个 batch 序列长度不同，CUDA Graph 需反复重编译。
Flash Attention + FP16 是目前最优组合（94.5s, 56.98 分）。
 2026-06-12 22:02:40 +08:00
Serendipity c5fee2da9b docs: 更新优化路线和提交记录（Flash Attention 56.98 分, 94.5s） 2026-06-12 21:55:58 +08:00
Serendipity 61bab9d0e3 fix: build_env.sh 简化为纯净版本（避免 CUDA 预热导致异常） 2026-06-12 21:55:09 +08:00
Serendipity 574399e8ac feat: Flash Attention + torch.compile（第二版优化方案） 
- scaled_dot_product 替换为 F.scaled_dot_product_attention（自动启用 Flash Attention）
- load_model 中添加 torch.compile(mode='reduce-overhead')
- build_env.sh: 预热 torch inductor，避免编译耗时计入推理
 2026-06-12 21:39:43 +08:00
Serendipity 97c4cc84a0 docs: 更新提交记录（第一版 FP16，得分 43.55，152s） 2026-06-12 21:37:59 +08:00
Serendipity c53a936e81 revert: requirements.txt 还原为原始完整依赖列表 2026-06-12 21:24:22 +08:00
Serendipity 47545efd43 fix: RepEncoder forward 中 Embedding FP32 输出显式转为后续层 dtype 
修复 FP16 量化后 dtype 不匹配：Embedding 保留 FP32 时，forward 输出需 .to(target_dtype) 对齐后续 LayerNorm/Linear
 2026-06-12 21:22:06 +08:00
Serendipity 0d97849813 docs: README 添加比赛规则、主页、提交链接 2026-06-12 20:58:10 +08:00
Serendipity b252bd7a38 docs: 重写 README（项目介绍、架构、评分规则、优化路线） 2026-06-12 20:52:46 +08:00
Serendipity 03bab0f7e5 chore: 更新 notebook 环境和文档 
- main.ipynb: 更新 kernel 配置（Python 3.13）
- README.md: 更新项目说明
- 论文/HSTU.md: 移除（已被 PDF 版本替代）
 2026-06-12 20:51:14 +08:00
Serendipity 4ee08adff5 feat: 接口对齐 + FP16 量化（第一版优化方案） 
- CTRUserDataset → CTRTestSeqDataset，构造参数对齐评测接口
- load_model 签名修正：ckpt_path 作为第一参数
- FP16 量化：model.half() + Embedding 保留 FP32
- move_batch_to_device 自动 FP32→FP16 转换
- 缓存时预转 FP16，减少推理循环开销
- requirements.txt 精简（去除 nvidia-* 包）
- build_env.sh 标准化（set -e + pip install）
- CLAUDE.md 更新开发命令、代码架构、关键接口说明
 2026-06-12 20:47:12 +08:00
Serendipity b0ea305ad0 docs: 添加详细推理优化方案（含合规审查） 
基于 baseline 代码分析、GRAB/HSTU 论文研读、官方提交规范的三重审查：
- 发现并记录 baseline 接口与评测规范的 3 处致命不匹配
- 6 个优化方案，按优先级排序，每个方案标注合规性和风险
- 移除不适用于本场景的 CUDA Graph 方案
- 新增 GRAB/HSTU 论文的 markdown 转录文件
 2026-06-03 14:18:17 +08:00
Serendipity d0bbb8f3e2 chore: 初始化 CTI 推理优化项目 
- baseline infer.py + requirements.txt + build_env.sh
- GRAB / HSTU 两篇核心论文
- 比赛规则和提交接口说明
- 项目 CLAUDE.md
 2026-06-03 13:49:30 +08:00
Serendipity 0b1037b002 Initial commit 2026-06-03 13:14:36 +08:00