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feat(Phase B): FlexAttention 块对角注意力 + MoE 稠密向量化
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- scaled_dot_product 分发：block_mask->FlexAttention(每用户仅自身序列内因果，
避免对~14000长拼接序列做O(S²)稠密注意力)；否则SDPA稠密(回退/对照)。
- CTRModel.build_block_mask 构造块对角因果mask；_use_flex 在SM80+自动启用。
- SMoE 稠密向量化(einsum批量算所有expert后按top-k gather)，消除Python循环/同步；
保留 _smoe_forward_loop 作数值等价对照。CONFIG.vectorize_moe 可切。
- load_model 加可选 torch.compile。
- tests/test_equiv.py：MoE稠密vs循环、Flex vs稠密SDPA 数值等价(无pytest依赖)。
- bench.py 加 --attn/--moe/--compile 便于A800上对比测速。
需 A800(SM80) 实测；CPU/V100 自动回退 SDPA。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 23:30:59 +08:00
0a971e67ac
fix: 缓存改用文本CSV(逐行写)替代pickle，避免容器cgroup OOM静默杀进程
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pickle.dump 150万记录的memo瞬间撑爆容器内存上限被杀；改为流式逐行写
保留的历史行到 cache_filtered_history.csv，读回用 load_sample_files。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 22:47:17 +08:00
8855a75cc3
fix: 缓存直接写+fsync，去掉会误删的写后校验
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 22:32:59 +08:00
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fix: 缓存原子写+fsync+校验，diag 先打印再缓存（防卡住看不到诊断）
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 22:07:48 +08:00
8328327497
fix: bench 缓存改用 pickle（torch.load 在 overlay fs 报 Errno 38）
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 21:47:21 +08:00
4257df795f
feat: bench.py 加 --diag 诊断模式（序列长度分布 + sign-id 超界比例）
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 21:38:50 +08:00
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fix: bench.py 只保留测试用户数据(流式过滤+磁盘缓存)，解决 OOM 与 16min 重载
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不同用户被因果mask隔离，过滤非测试用户对测试样本AUC/PCOC零影响。
流式加载只持有测试用户记录，避免 CTRTestSeqDataset 构造期 OOM；
过滤结果缓存到 bench_filtered_cache.pt，后续秒级复用。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 21:12:15 +08:00
8c1d1cbaa5
feat: bench.py 加命令行参数，支持子进程方式跑（绕开内核torch限制）
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 19:53:21 +08:00
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fix: bench.py 在 import torch 前补上 baseline 的 libraries 路径
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 19:46:21 +08:00
9d5a5a52f2
feat: infer.py 接入 CONFIG 实验开关 + 新增 bench.py 测量闭环
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- infer.py: 模块级 CONFIG（fp16/keep_fp32_modules/expert_merge/
merge_threshold/signid_mode/sync_timing），默认值=当前最优行为；
load_model 按 CONFIG 控制半精度/FP32敏感层/expert合并；
RepEncoder 支持 clamp/modulo 两种 sign-id 处理；
新增 _force_fp32_io 钩子让敏感层在FP16模型里以FP32 IO 计算。
- bench.py: 设置 CONFIG → 跑推理 → cuda.synchronize 真实计时 →
_cal_score 打印 AUC/PCOC/延迟/总分，支持配置/batch扫描。不进提交包。
- EXPERIMENTS.md: 实验记录表。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 16:48:38 +08:00
OwnerSunshine530