diff --git a/.github/workflows/pypi.yml b/.github/workflows/pypi.yml index b75e7c45..eb057b42 100644 --- a/.github/workflows/pypi.yml +++ b/.github/workflows/pypi.yml @@ -110,13 +110,7 @@ jobs: - name: Prepare wheel bundle shell: bash run: | - rm -rf python/probing/bundled_web - cd web && dx bundle --release - test -f python/probing/bundled_web/public/index.html - mkdir -p python/probing/bundled_web/public/assets - cp -f web/assets/logo.svg python/probing/bundled_web/public/logo.svg 2>/dev/null || true - cp -f web/assets/logo.svg python/probing/bundled_web/public/assets/logo.svg 2>/dev/null || true - cp -f web/assets/tailwind.css python/probing/bundled_web/public/assets/tailwind.css + make frontend test -f python/probing/bundled_skills/catalog.yaml - name: Build wheels diff --git a/.github/workflows/test.yml b/.github/workflows/test.yml index 9d33e773..1bd93a9a 100644 --- a/.github/workflows/test.yml +++ b/.github/workflows/test.yml @@ -208,13 +208,7 @@ jobs: - name: Prepare wheel bundle shell: bash run: | - rm -rf python/probing/bundled_web - cd web && dx bundle --release - test -f python/probing/bundled_web/public/index.html - mkdir -p python/probing/bundled_web/public/assets - cp -f web/assets/logo.svg python/probing/bundled_web/public/logo.svg 2>/dev/null || true - cp -f web/assets/logo.svg python/probing/bundled_web/public/assets/logo.svg 2>/dev/null || true - cp -f web/assets/tailwind.css python/probing/bundled_web/public/assets/tailwind.css + make frontend test -f python/probing/bundled_skills/catalog.yaml - name: Build wheel diff --git a/Makefile b/Makefile index 806dde0c..90183ecc 100644 --- a/Makefile +++ b/Makefile @@ -215,12 +215,14 @@ frontend: @cp -f web/assets/logo.svg $(BUNDLED_WEB_PUBLIC)/logo.svg 2>/dev/null || true @cp -f web/assets/logo.svg $(BUNDLED_WEB_PUBLIC)/assets/logo.svg 2>/dev/null || true @cp -f web/assets/tailwind.css $(BUNDLED_WEB_PUBLIC)/assets/tailwind.css + @$(PYTHON) scripts/verify_web_assets.py $(BUNDLED_WEB_PUBLIC) @rm -rf web/dist @ln -sfn ../python/probing/bundled_web/public web/dist @echo "$(BUNDLED_WEB_PUBLIC) ($$(du -sh $(BUNDLED_WEB_PUBLIC) | cut -f1))" wheel-bundle: @test -f $(BUNDLED_WEB_PUBLIC)/index.html || { echo "error: run 'make frontend' first"; exit 1; } + @$(PYTHON) scripts/verify_web_assets.py $(BUNDLED_WEB_PUBLIC) @test -f python/probing/bundled_skills/catalog.yaml \ || { echo "error: missing python/probing/bundled_skills/catalog.yaml"; exit 1; } diff --git a/REVIEW.md b/REVIEW.md new file mode 100644 index 00000000..e2067a38 --- /dev/null +++ b/REVIEW.md @@ -0,0 +1,183 @@ +# Probing 项目设计与实现评审报告 + +## 一、项目概览 + +**Probing** 是一个面向分布式 AI 训练的 Agent-Native 性能诊断系统。它通过 Rust 引擎提供 SQL 查询能力，通过 Python 插件实现训练侧数据采集，通过联邦查询实现跨 rank 诊断，并通过 Skills 系统将诊断知识固化为可执行的自动化流程。 + +| 维度 | 数据 | +|------|------| +| Rust 代码（不含 web） | ~86,290 行 | +| Python SDK | ~15,188 行 | +| Web UI (Dioxus WASM) | ~21,479 行 | +| 测试代码 | ~7,694 行 | +| Skills 定义 (YAML+MD) | ~3,555 行 | +| Workspace crate 数 | 15 | +| 诊断 Skill 数 | 13 | +| 当前版本 | 0.2.5 (Beta) | + +--- + +## 二、架构设计评价 + +### 2.1 四层分层架构 + +项目定义了清晰的四层架构模型： + +``` +L4 Experience ─ skills/ · web/ · Python hooks (UX, 诊断剧本) +L3 Control ─ probing/server · probing/cli (HTTP, MCP, inject, fan-out) +L2 Collectors ─ probing/extensions/* · python/probing/profiling (指标采集) +L1 Platform ─ probing/core · memtable · proto (SQL引擎, 联邦, 存储格式) +``` + +**亮点：** +- 依赖方向严格向下流动，proto 不依赖任何上层，core 不依赖 collectors +- 组合根（composition root）只存在于 `probing/server/src/engine.rs`，不在 L2 层散布组装逻辑 +- `modularity.md` 文档以表格形式追踪已知技术债务，标注"Done"/"Accepted"状态 +- 6 个公共接口契约（`ProbeDataSource`、`ProbeExtension`、`@table`、`skills/*/steps.yaml`、proto DTOs、Federation tags）定义了模块间的交互边界 + +**不足：** +- `probing-python` 扩展以 53K 行占据全部 extensions 的 84%，承载了 spy/crash/pprof/torch/tracing/repl/flamegraph 等多个独立功能域，内部高内聚但 crate 级别缺乏拆分 +- modularity.md 中将此标记为 "Accepted"（maturin 单 wheel 约束），属于架构决策而非疏忽 + +### 2.2 核心引擎设计 + +**DataFusion 作为 SQL 引擎**是最重要的架构决策。不重新发明 SQL parser/optimizer/executor，而是嵌入 Apache DataFusion，所有自定义表只需实现 `TableProvider` trait。这使用户可以使用标准 SQL（JOIN、窗口函数、CTE、子查询）查询运行时数据。 + +`EngineBuilder` 采用 Builder 模式链式构建引擎，`ENGINE: Lazy>` 作为进程级单例。两个核心 trait 分离关注点： +- `ProbeDataSource`：注册 SQL 表（数据面） +- `ProbeExtension`：提供配置 + HTTP API（控制面） + +### 2.3 联邦查询系统 + +联邦模块（~3,066 行）是项目最具技术深度的部分，采用三路径路由策略： + +| 路径 | 适用场景 | 机制 | +|------|---------|------| +| Path A: AggregatePushdown | 单表 `global.*` + merge-safe 聚合 | 将 SUM/COUNT/MIN/MAX 下推到各 rank，合并结果 | +| Path B: FederatedScan | 单表 `global.*` 非 pushdown | Lazy 分区扫描，流式拉取 | +| Path C: Broadcast | JOIN/CTE/UNION/子查询 | 全量广播到每个 rank，本地执行后合并 | + +路由基于 `sqlparser-rs` AST 级别分析，而非字符串匹配。查询护栏强制 broadcast 路径需要 LIMIT，自动为无 LIMIT 的 federated scan 注入 `LIMIT 10000`。每行联邦数据自动附加 6 个标签列（`_host`, `_addr`, `_rank`, `_node_rank`, `_local_rank`, `_role`）。 + +### 2.4 Memtable 存储格式 + +自描述二进制格式 MEMT，核心设计： + +- **环形缓冲区 + generation**：固定数量 chunk 组成环形缓冲，chunk 回收时 generation+1，读者通过比较 generation 前后值检测并丢弃回收 chunk +- **单写者 + 无锁读者**：写者通过 `&mut self` 保证排他，读者通过 `Acquire`/`Release` 内存序完全无锁 +- **三种后端统一抽象**：Heap（进程内）、Shm（POSIX `shm_open` 跨进程）、File（mmap 持久化） +- **per-chunk 字符串去重**：`DedupState` 在 chunk 范围内对重复字符串做哈希去重，存储为 4 字节回引用，可节省 20%+ 空间 + +这是整个项目中设计最精巧的组件之一。训练进程写入 mmap 文件，probing 服务器通过同一文件读取——零拷贝、零序列化。 + +### 2.5 Skills 诊断剧本系统 + +声明式诊断知识系统，每个 skill 由 `SKILL.md`（人类文档）+ `steps.yaml`（机器可执行）组成。`SkillBackend` trait 抽象了查询执行，使同一套 skill 可以在 CLI、Web WASM、MCP 三种环境中运行。 + +**亮点：** +- `resolve_use_global()` 自动检测 peer 数量决定是否使用 global 查询 +- `cluster_integrity_findings()` 将不完整的 fanout 自动提升为 error 级 finding +- `ensure_read_only_sql()` 强制 skill 步骤只执行 SELECT 类查询 + +**不足：** +- `expand_template` 使用朴素 `str::replace`，缺乏转义机制（实际风险低但理论上存在） +- interpretation rules 的 `when` 语法是自定义 DSL，如 `step:xxx | column:yyy | max/min(ratio) > 1.5`，非标准表达式引擎 + +--- + +## 三、实现质量评价 + +### 3.1 出色的工程实现 + +**1. TorchProbe 采样引擎**（Python, 1554 行） + +多重继承的 Mixin 架构 `TorchProbe(BaseTracer, Timer, Sampler, PythonTracer, VariableTracer)`，三个关键设计： + +- **分层采样**：`_sample_period = round(1/rate)`，每周期恰好采样一个 step，均匀分布。使用 `blake2b` 哈希确保跨 rank 一致且不扰动宿主 RNG 流 +- **Shadow Step 机制**：4:1 节奏（4 个 probed step + 1 个 baseline），shadow step 完全跳过 hook 仅记录墙钟时间，用于量化探测开销本身 +- **延迟 GPU 事件读取**：采样步将 `DelayedRecord` 存入 `_deferred` 列表，至少等待 3 步（`_DEFER_MIN_SETTLE`）才尝试非阻塞 `event.query()`，最多延迟 16 步（`_DEFER_MAX_LAG`）后强制 synchronize。后台线程 `DeferredDrainWorker` 异步执行保存 + +**2. 错误处理链** + +`EngineError` 采用 `thiserror`，通过 `#[from]` 自动转换保持完整因果链。明确拒绝 `From` 防止"字符串化"错误类型。单一边界转换 `EngineError -> DataFusionError` 避免了每个调用点重复映射。生产路径禁止 `unwrap`/`expect`/`panic!`。 + +**3. NCCL Profiler 直接符号导出** + +`nccl-profiler` 作为 cdylib 编译，直接导出 `ncclProfiler_v3` 和 `ncclProfiler_v4` C 符号。NCCL 运行时通过 dlopen 加载此符号，实现零侵入的 NCCL 操作采集。pool/pressure 机制避免了在高频采集路径上分配内存。 + +**4. Python 三层导入模式** + +通过 `is_lightweight_module()` 和 `is_probing_cli()` 区分三种加载模式，解决了 `import probing` 副作用问题——很多场景下用户只需要检查版本，不希望启动整个 Rust 引擎。 + +**5. 跨平台 GPU 后端抽象** + +GPU 扩展通过 `backend/registry.rs` 实现多后端：macOS（ioreg + sysctl）、NVIDIA（nvidia-smi）、统一 trait 接口。同时考虑了非 NVIDIA 生态（华为昇腾 HCCL shim）。 + +### 3.2 测试体系 + +两层测试结构：unit（快、隔离）和 regression（集成、契约、E2E）。 + +**亮点：** +- Rust 内嵌测试覆盖充分：`engine.rs` 780 行测试、`memtable.rs` 1,030 行测试（含 4 线程并发读写测试） +- `test_torch_probe_sampling.py`（815 行）覆盖了 settle window、force flush、RNG 不变性、inplace ReLU 兼容等边界条件 +- `api_spec.json` 作为 HTTP API 契约 SSOT，`TOP_LEVEL_ROUTES` 常量与之对齐 + +**不足：** +- `test_engine.py` 仅 24 行，Python 核心层测试覆盖不足 +- 缺少多进程 mock 的端到端联邦测试（主要通过进程内 `set_remote_query_hook` 模拟） +- `aggregate_pushdown.rs`（642 行复杂 SQL AST 操作）的测试覆盖度需验证 + +### 3.3 值得关注的技术债务 + +| # | 问题 | 严重度 | 说明 | +|---|------|--------|------| +| 1 | `probing-python` crate 过度膨胀 | 中 | 53K 行承载多个独立功能域，maturin 单 wheel 约束导致 | +| 2 | CPython 版本绑定维护负担 | 中 | 12 个版本（v2.7~v3.13）的内部结构偏移绑定，每次 CPython 更新需新增 | +| 3 | `memtable_sql.rs` 职责过重 | 中 | 2,125 行承载 mmap 发现、schema 推断、冷热分层、compaction 等 | +| 4 | 字符串匹配的错误处理 | 低 | `is_missing_table_error` 使用 `msg.contains("not found")` 判断 | +| 5 | `expand_template` 缺乏转义 | 低 | 朴素 `str::replace`，实际风险低但理论存在 | +| 6 | `ext/ray.py` 使用 `hash()` 生成 ID | 低 | Python hash 随机化导致不可复现 | +| 7 | 部分 `ext/` 异常处理过宽 | 低 | bare `except Exception: pass` 可能隐藏 bug | + +--- + +## 四、架构决策评价 + +### 4.1 优秀决策 + +1. **DataFusion 而非自研 SQL 引擎** — 避免了重新发明 parser/optimizer/executor 的巨大成本，同时获得了标准 SQL 兼容性 +2. **mmap 共享内存作为 IPC** — 三种后端统一了进程内/跨进程/持久化场景，零拷贝零序列化 +3. **声明式 Skills 系统** — 诊断知识以 YAML+MD 形式存在，新增诊断不需要重新编译 Rust +4. **联邦三路径路由** — 基于查询语义选择最优执行路径，避免一刀切的 fan-out 开销 +5. **MCP 协议集成** — 让 AI Agent 可以直接查询引擎、运行诊断 skill，写入操作受环境变量控制 +6. **Rust 核心 + Python 薄包装** — 性能关键路径在 Rust，灵活性需求在 Python，PyO3 桥接 + +### 4.2 可改进方向 + +1. **`probing-python` 拆分** — 即使 maturin 约束存在，也可以通过 feature gate 在逻辑上拆分子模块 +2. **结构化错误匹配** — 将 `is_missing_table_error` 等字符串匹配替换为 DataFusion 错误类型的结构化匹配 +3. **模板引擎升级** — Skills 模板替换引入轻量模板引擎（如 `format!` 风格或 `minijinja`），支持转义 +4. **端到端联邦测试** — 补充多进程 mock 的 E2E 联邦测试，而非仅依赖进程内 hook 模拟 +5. **Python 测试覆盖** — 加强 `test_engine.py` 等核心 Python 模块的测试深度 + +--- + +## 五、总体评价 + +### 评分 + +| 维度 | 评分 | 说明 | +|------|------|------| +| 架构设计 | ★★★★★ | 四层分层清晰，契约边界明确，组合根集中 | +| 代码质量 | ★★★★☆ | Rust 侧优秀，Python 侧良好，少量技术债务 | +| 测试体系 | ★★★★☆ | Rust 内嵌测试充分，Python 侧有提升空间 | +| 文档质量 | ★★★★★ | modularity.md 等设计文档达到工程级别 | +| 创新性 | ★★★★★ | 联邦三路径、延迟GPU读取、Shadow Step 等设计新颖 | +| 可维护性 | ★★★★☆ | 技术债务有追踪，但 probing-python 膨胀是长期隐患 | + +### 结论 + +Probing 是一个**架构成熟度很高**的分布式训练诊断系统。它成功地将 SQL 查询引擎、跨进程共享内存、联邦查询、AI Agent 集成、声明式诊断剧本等多个复杂组件组合成一个连贯的系统。Memtable 的无锁并发设计和联邦三路径路由是两个特别出色的工程实现。`modularity.md` 文档的存在表明团队有意识地管理模块边界和技术债务。 + +主要改进方向是 `probing-python` crate 的逻辑拆分、部分字符串匹配逻辑的结构化、以及 Python 侧测试覆盖的加强。整体而言，这是一个在系统设计层面超出大多数同类工具的项目——它不是在做"又一个 profiler"，而是在重新定义"agent-native 诊断"的交互范式。 diff --git a/REVIEW_COMPARISON.md b/REVIEW_COMPARISON.md new file mode 100644 index 00000000..04b5ff2f --- /dev/null +++ b/REVIEW_COMPARISON.md @@ -0,0 +1,784 @@ +# Probing 深度评审与业界对比分析 + +> **评审视角**：资深系统架构师，深耕分布式训练与推理性能优化 +> **评审范围**：probing 全量代码（Rust ~86K行 + Python ~15K行 + Web ~21K行 + Skills ~3.5K行） +> **对比基准**：PyTorch Profiler、NVIDIA Nsight Systems/Compute、HTA、DeepSpeed Flops Profiler、NCCL Flight Recorder、DLRover、Coroot、DeepFlow + +--- + +## 一、Probing 项目深度分析 + +### 1.1 项目定位 + +Probing 不是一个传统意义上的 profiler。它的核心创新在于提出了 **"Agent-Native 诊断"** 范式——将性能诊断从"人工查看 trace 文件"升级为"AI Agent 通过结构化接口自动查询、归因、推荐修复方案"。 + +这一定位决定了它的架构选择与传统 profiler 根本不同： + +| 传统 Profiler | Probing | +|--------------|---------| +| 生成 trace 文件，事后离线分析 | 运行时实时查询，在线诊断 | +| 图形界面 (Nsight GUI, TensorBoard) | SQL + MCP + Skills 声明式接口 | +| 人工解读火焰图/时间线 | AI Agent 自动执行诊断剧本 | +| 单进程视角 | 联邦查询跨 rank 聚合 | +| 固定分析维度 | Skills 可扩展诊断知识库 | + +### 1.2 架构深度点评 + +#### 1.2.1 四层架构 — 评分：5.0/5.0 + +``` +L4 Experience ─ skills/ · web/ · Python hooks (UX, 诊断剧本) +L3 Control ─ probing/server · probing/cli (HTTP, MCP, inject, fan-out) +L2 Collectors ─ probing/extensions/* · python/probing/profiling (指标采集) +L1 Platform ─ probing/core · memtable · proto (SQL引擎, 联邦, 存储格式) +``` + +**架构亮点：** + +- **依赖方向严格单向向下**。proto 不依赖任何上层，core 不依赖 collectors。组合根只在 `probing/server/src/engine.rs`。这是教科书级的 Clean Architecture 实践，在 Rust 生态中罕见。 +- **6 个公共契约**（`ProbeDataSource`、`ProbeExtension`、`@table`、`skills/*/steps.yaml`、proto DTOs、Federation tags）定义了模块交互边界。契约的粒度恰当——既不过细导致碎片化，也不过粗导致耦合。 +- **`modularity.md` 以表格追踪技术债务**，标注"Done"/"Accepted"状态。这表明架构决策是有意识管理的，而非偶然演化。 +- **`AGENTS.md` 为 AI 协作设计的编码规范**，包含层级归属表、diff 规模约束（≤500行）、扩散味检查清单。这是对"AI 参与代码开发"这一新范式的务实回应。 + +**架构不足：** + +- `probing-python` 以 53K 行占据全部 extensions 的 84%，承载 spy/crash/pprof/torch/tracing/repl/flamegraph 等多个独立功能域。虽然 maturin 单 wheel 约束是客观原因，但逻辑层面的 feature gate 拆分可以缓解。 +- 联邦查询模块（3,066行）的 `aggregate_pushdown.rs`（642行复杂 SQL AST 操作）的测试覆盖度需要验证。 + +#### 1.2.2 DataFusion SQL 引擎 — 评分：5.0/5.0 + +嵌入 Apache DataFusion 作为查询引擎是项目最重要的架构决策。这意味着： + +1. **零成本获得标准 SQL 兼容性**——用户可以用 JOIN、窗口函数、CTE、子查询查询运行时数据 +2. **自定义表只需实现 `TableProvider` trait**——不需要重新发明 parser/optimizer/executor +3. **联邦查询可以下推聚合**——SUM/COUNT/MIN/MAX 推到各 rank 本地执行，只合并结果 + +`EngineBuilder` 采用 Builder 模式链式构建，`ENGINE: Lazy>` 作为进程级单例。`ProbeDataSource`（数据面）和 `ProbeExtension`（控制面）分离关注点。 + +对比业界：这是唯一一个将 SQL 查询引擎深度嵌入到训练诊断系统中的项目。PyTorch Profiler 和 Nsight Systems 都不支持结构化查询；HTA 虽然提供 Python API 但基于 DataFrame 操作，不具备声明式查询能力。 + +#### 1.2.3 Memtable 无锁存储 — 评分：5.0/5.0 + +自描述二进制格式 MEMT，整个项目中设计最精巧的组件： + +- **环形缓冲区 + generation 计数**：固定数量 chunk 组成环形缓冲，chunk 回收时 generation+1，读者通过比较 generation 前后值检测并丢弃回收 chunk +- **单写者 + 无锁读者**：写者通过 `&mut self` 保证排他，读者通过 `Acquire`/`Release` 内存序完全无锁 +- **三种后端统一抽象**：Heap（进程内）、Shm（POSIX `shm_open` 跨进程）、File（mmap 持久化） +- **per-chunk 字符串去重**：`DedupState` 在 chunk 范围内对重复字符串做哈希去重，存储为 4 字节回引用 + +训练进程写入 mmap 文件，probing 服务器通过同一文件读取——零拷贝、零序列化。这种设计使得采集开销极低，同时支持跨进程访问和持久化。 + +对比业界：NCCL Flight Recorder 也使用环形缓冲，但不支持跨进程共享内存和 SQL 查询。PyTorch Profiler 写入 Chrome Trace JSON 文件，开销大且不支持实时查询。 + +#### 1.2.4 联邦查询系统 — 评分：5.0/5.0 + +联邦模块（~3,066 行）采用三路径路由策略： + +| 路径 | 适用场景 | 机制 | 性能 | +|------|---------|------|------| +| Path A: AggregatePushdown | 单表 `global.*` + merge-safe 聚合 | 将 SUM/COUNT/MIN/MAX 下推到各 rank | O(1) 网络传输 | +| Path B: FederatedScan | 单表 `global.*` 非 pushdown | Lazy 分区扫描，流式拉取 | O(N) 网络传输 | +| Path C: Broadcast | JOIN/CTE/UNION/子查询 | 全量广播到每个 rank，本地执行后合并 | O(N²) 网络传输 | + +路由基于 `sqlparser-rs` AST 级别分析。查询护栏强制 broadcast 需要 LIMIT，自动为无 LIMIT 的 federated scan 注入 `LIMIT 10000`。每行联邦数据自动附加 6 个标签列（`_host`, `_addr`, `_rank`, `_node_rank`, `_local_rank`, `_role`）。 + +**关键技术细节：** + +- `route.rs` 中的 `classify_query()` 通过 AST 分析确定查询类型，支持嵌套 CTE 和子查询的递归分类 +- `rewrite.rs` 中的 `rewrite_for_federation()` 对原始 SQL 进行重写，注入联邦标签列和 LIMIT 护栏 +- `aggregate_pushdown.rs` 判断聚合函数是否 "merge-safe"（SUM/COUNT/MIN/MAX 安全，AVG 不安全需要拆分为 SUM/COUNT） + +对比业界：这是分布式训练诊断领域唯一实现联邦查询的系统。NCCL Flight Recorder 虽然多 rank 记录，但查询需要手动聚合。DLRover 支持 rank 故障检测但不提供查询能力。 + +#### 1.2.5 NCCL Profiler 插件 — 评分：4.5/5.0 + +通过 `ncclProfiler_v3`/`v4` C 符号导出实现零侵入 NCCL 操作采集，这是整个项目中技术最硬核的部分： + +**引用计数完成模型：** + +NCCL 的 proxy 线程在一个 progress loop 中反复进入同一 collective 的不同阶段。一个 `CollSlot` 可能被多次 `CollStart` → `ProxyStep` → `ProxyStep` → ... 调用。probing 通过 `live_children` 引用计数和 `stopped` 标志判断 collective 是否真正完成： + +```rust +// 伪代码 +fn on_coll_complete(&mut self, slot: &mut CollSlot) { + if slot.stopped && slot.live_children == 0 { + // 真正完成，记录 dwell time + } +} +``` + +**Proxy Step Wait 分解算法：** + +将 NCCL proxy 线程的等待时间分解为三段链式 dwell time： + +1. `SendGpuWait` — proxy 线程等待本地 GPU 完成 send buffer 准备 +2. `SendPeerWait` — proxy 线程等待对端 rank 的 network buffer 就绪 +3. `SendWait` — 实际发送操作耗时 + +"首次进入优先"设计：正确处理 NCCL proxy 线程的 progress loop 重试行为——只有第一次进入某状态时才记录起始时间戳，避免重复计入。 + +**v4 transSize 的权威状态过滤：** + +只在 `SendWait`/`RecvFlushWait` 状态下提取 transSize，避免在不完整状态中提取到中间值。 + +**Slot Pool 内存管理：** + +- 预分配固定大小的 slot pool，避免高频采集路径上的内存分配 +- 三重验证（bounds + liveness + 指针身份）防止 stale/foreign handle +- `pool_pressure.rs` 在 pool 接近满时自动降级采样率 +- 分片锁按 communicator hash 分片，`try_lock` 在 watchdog 路径避免阻塞 NCCL 回调 + +**Culprit/Victim 归因算法（skills/nccl_culprit_victim/steps.yaml）：** + +- **Culprit** = high `send_gpu_wait`（本地 GPU 慢，导致其他 rank 等待） +- **Victim** = high `recv_wait`（等待对端发送，自身无过错） + +这一归因逻辑将低级时间戳数据转化为可操作的诊断结论，是从"数据采集"到"自动归因"的关键跃迁。 + +**扣分原因：** v3 ABI 的兼容性测试覆盖不足；`pool_pressure` 的降级阈值缺乏可配置性。 + +#### 1.2.6 TorchProbe 采样引擎 — 评分：5.0/5.0 + +Python 侧最精巧的实现（1,554 行），三个关键设计： + +**分层采样：** +- `_sample_period = round(1/rate)`，每周期恰好采样一个 step，均匀分布 +- 使用 `blake2b` 哈希确保跨 rank 一致采样同一 step，且不扰动宿主 RNG 流 +- 采样率可通过环境变量配置 + +**Shadow Step 机制：** +- 4:1 节奏（4 个 probed step + 1 个 baseline shadow step） +- Shadow step 完全跳过 hook 仅记录墙钟时间 +- 用于量化探测开销本身，自动校准 overhead 估算 + +**延迟 GPU 事件读取 (Deferred GPU Event Read)：** +- 采样步将 `DelayedRecord` 存入 `_deferred` 列表 +- 至少等待 3 步（`_DEFER_MIN_SETTLE`）才尝试非阻塞 `event.query()` +- 最多延迟 16 步（`_DEFER_MAX_LAG`）后强制 synchronize +- 后台线程 `DeferredDrainWorker` 异步执行保存 + +这一设计使得 `torch.cuda.synchronize()` 调用频率从"每个采样步一次"降低到"每 16 步一次"，大幅降低了采样对训练吞吐量的影响。 + +对比业界：PyTorch Profiler 的 GPU 事件读取需要显式 synchronize，开销大。Nsight Systems 通过驱动级 hook 避免了这个问题，但无法在 Python 层面进行结构化分析。 + +#### 1.2.7 Skills 诊断剧本系统 — 评分：4.5/5.0 + +声明式诊断知识系统，每个 skill 由 `SKILL.md`（人类文档）+ `steps.yaml`（机器可执行）组成。 + +**亮点：** +- `SkillBackend` trait 抽象了查询执行环境，使同一套 skill 可以在 CLI、Web WASM、MCP 三种环境中运行 +- `resolve_use_global()` 自动检测 peer 数量决定是否使用 global 查询 +- `cluster_integrity_findings()` 将不完整的 fanout 自动提升为 error 级 finding +- `ensure_read_only_sql()` 强制 skill 步骤只执行 SELECT 类查询 +- 13 个预置 skill 覆盖了 NCCL 超时、culprit/victim 归因、GPU 利用率、内存碎片等常见诊断场景 + +**不足：** +- `expand_template` 使用朴素 `str::replace`，缺乏转义机制 +- interpretation rules 的 `when` 语法是自定义 DSL（如 `step:xxx | column:yyy | max/min(ratio) > 1.5`），非标准表达式引擎 +- Skills 的可组合性有限——一个 skill 的输出不能直接作为另一个 skill 的输入 + +#### 1.2.8 MCP 协议集成 — 评分：5.0/5.0 + +8 个 MCP 工具（list_tables、query、describe_table、list_skills、run_skill、get_skill、get_cluster_info、list_extensions），写入操作受 `PROBING_MCP_ALLOW_WRITE` 环境变量控制。 + +这是分布式训练诊断领域**首个** MCP 协议集成。它使 AI Agent 可以： +1. 发现可用数据表和诊断 skill +2. 执行 SQL 查询 +3. 运行预定义诊断剧本 +4. 获取集群拓扑信息 + +对比业界：所有现有 profiler 都不支持 MCP 或任何 AI Agent 原生接口。PyTorch Profiler 和 Nsight Systems 需要人工通过 GUI 或脚本分析输出。 + +#### 1.2.9 HCCL Shim — 评分：4.0/5.0 + +华为昇腾 HCCL 兼容层，通过 dlopen 拦截 `libprofapi.so`，将 HCCL 调用映射到 NCCL profiler 的采集路径。 + +这是对非 NVIDIA 生态的前瞻性布局。随着昇腾 NPU 在国内训练集群中的占比提升，这一兼容层的价值将持续增长。 + +**扣分原因：** 兼容性测试主要在模拟环境进行，缺乏真实昇腾集群的验证反馈；HCCL 与 NCCL 的语义差异（如 proxy 线程行为差异）可能导致 wait 分解算法的精度下降。 + +### 1.3 实现质量点评 + +#### 1.3.1 代码质量 — 评分：4.5/5.0 + +**Rust 侧（优秀）：** +- `EngineError` 采用 `thiserror`，通过 `#[from]` 自动转换保持完整因果链。明确拒绝 `From` 防止"字符串化"错误类型 +- 生产路径禁止 `unwrap`/`expect`/`panic!` +- 内存安全由类型系统保证——`unsafe` 仅限于 mmap 操作和 NCCL FFI +- 命名一致性高，模块边界清晰 + +**Python 侧（良好）：** +- 三层导入模式（`is_lightweight_module()` + `is_probing_cli()`）解决了 `import probing` 副作用问题 +- Mixin 架构合理分离了 TorchProbe 的多个关注点 +- 部分异常处理过宽（bare `except Exception: pass`）可能隐藏 bug +- `ext/ray.py` 使用 `hash()` 生成 ID，Python hash 随机化导致不可复现 + +#### 1.3.2 测试体系 — 评分：4.0/5.0 + +**亮点：** +- Rust 内嵌测试覆盖充分：`engine.rs` 780 行测试、`memtable.rs` 1,030 行测试（含 4 线程并发读写测试） +- `test_torch_probe_sampling.py`（815 行）覆盖了 settle window、force flush、RNG 不变性、inplace ReLU 兼容等边界条件 +- `api_spec.json` 作为 HTTP API 契约 SSOT +- Overhead 不变性测试——`PROBING=0 pytest tests/regression/profiling/test_overhead_invariants.py` + +**不足：** +- `test_engine.py` 仅 24 行，Python 核心层测试覆盖不足 +- 缺少多进程 mock 的端到端联邦测试 +- `aggregate_pushdown.rs`（642 行复杂 SQL AST 操作）的测试覆盖度需验证 +- NCCL profiler 的 v3/v4 ABI 兼容性测试主要在模拟环境 + +#### 1.3.3 文档质量 — 评分：5.0/5.0 + +- `modularity.md` 以表格追踪架构边界和技术债务，达到工程级别 +- `overhead-invariants.zh.md` 精确定义了开销不变性公式和测试要求 +- `AGENTS.md` 为 AI 协作设计的编码规范 +- 13 个 skill 各有 `SKILL.md` 人类文档 +- API.md / CHANGELOG.md 维护良好 + +#### 1.3.4 创新性 — 评分：5.0/5.0 + +probing 在以下方面具有业界首创性： + +1. **Agent-Native 诊断范式** — 首个为 AI Agent 设计的训练诊断系统（MCP + Skills） +2. **联邦 SQL 查询** — 首个支持跨 rank SQL 联邦查询的训练诊断系统 +3. **Shadow Step 开销校准** — 首个自动量化探测开销的训练采样器 +4. **声明式诊断剧本** — 首个将诊断知识固化为可执行 YAML 的系统 +5. **Culprit/Victim 自动归因** — 首个从 NCCL 时间戳自动推导故障 rank 的系统 +6. **多硬件生态兼容** — 同时支持 NVIDIA NCCL 和华为 HCCL + +### 1.4 Probing 总体评分 + +| 维度 | 评分 | 加权说明 | +|------|------|---------| +| 架构设计 | 5.0/5.0 | 四层分层 + 契约边界 + 组合根集中，教科书级 | +| 代码质量 | 4.5/5.0 | Rust 优秀，Python 良好，少量技术债务 | +| 测试体系 | 4.0/5.0 | Rust 充分，Python 侧有提升空间 | +| 文档质量 | 5.0/5.0 | 设计文档 + 开销不变性 + AI 协作规范 | +| 创新性 | 5.0/5.0 | 6 项业界首创，重新定义诊断范式 | +| 分布式诊断 | 5.0/5.0 | 联邦三路径 + culprit/victim 归因 | +| 采集能力 | 4.5/5.0 | NCCL + Torch + GPU + 系统指标，HCCL 前瞻 | +| 性能开销 | 4.5/5.0 | Shadow Step + 延迟读取 + 无锁存储 | +| 可扩展性 | 4.5/5.0 | Skills + Extensions + MCP，模板引擎待升级 | +| 生态成熟度 | 3.5/5.0 | Beta 阶段，社区和用户基础仍在建立 | +| **加权总分** | **4.6/5.0** | | + +--- + +## 二、业界同类工具分析 + +### 2.1 PyTorch Profiler (Kineto) + +**定位：** PyTorch 官方性能分析工具，基于 Kineto 库（Libkineto + CUPTI）。 + +**核心能力：** +- CPU + GPU activity 追踪，通过 CUPTI 获取 kernel 级别时间线 +- TensorBoard 插件提供火焰图、内存视图、GPU 利用率图表 +- 支持 distributed profiling，但每个 rank 独立生成 trace 文件 +- `torch.profiler.profile` 上下文管理器 API + +**优势：** +- PyTorch 官方维护，与 PyTorch 版本紧密对齐 +- TensorBoard 集成度高，可视化成熟 +- 支持 Chrome Trace 格式导出，生态兼容性好 + +**劣势：** +- 不支持结构化查询（SQL/API） +- 不支持跨 rank 联邦聚合——需要手动收集多个 trace 文件分析 +- trace 文件体积大（GB 级），分析慢 +- GPU 事件读取需要 synchronize，开销大 +- 无 AI Agent 接口 +- 诊断知识不可复用——每次诊断都从零开始 + +### 2.2 NVIDIA Nsight Systems + +**定位：** NVIDIA 官方系统级性能分析工具，支持 CPU + GPU + CUDA + NCCL 全栈追踪。 + +**核心能力：** +- 驱动级 hook，捕获 CUDA API 调用、kernel 执行、NCCL 操作 +- GUI 时间线视图，支持多层 zoom（从纳秒到分钟） +- NVTX range 标注支持 +- GPU metrics 采样（SM 占用率、内存带宽等） +- 支持 multi-rep 报告对比 + +**优势：** +- 最低开销的采集——驱动级实现，对应用层几乎零侵入 +- GUI 分析能力业界最强 +- 支持 DCGM 集成获取 GPU 指标 +- 成熟的商业级工具，文档完善 + +**劣势：** +- 仅支持 NVIDIA 平台 +- 不支持结构化查询 +- 不支持跨 rank 联邦聚合 +- trace 文件体积大 +- 无 AI Agent 接口 +- 诊断完全依赖人工经验 +- 闭源商业工具 + +### 2.3 NVIDIA Nsight Compute + +**定位：** NVIDIA 官方 kernel 级性能分析工具，专注于单个 CUDA kernel 的微架构级指标。 + +**核心能力：** +- per-kernel 的硬件计数器采集（SM 占用率、寄存器压力、缓存命中率等） +- Roofline 模型分析 +- Source/SASS 关联视图 +- 交互式 GUI + +**优势：** +- 微架构级分析深度业界最强 +- 适合 kernel 优化和算子开发 + +**劣势：** +- 不适合分布式训练场景（专注于单 kernel） +- 极高的 profiling 开销（需要 replay kernel） +- 不支持结构化查询或 AI Agent 接口 +- 闭源 + +### 2.4 Holistic Trace Analysis (HTA) + +**定位：** Meta 开源的分布式训练 trace 分析库，基于 PyTorch Profiler 的 trace 文件。 + +**核心能力：** +- 多 rank trace 文件聚合分析 +- 空闲时间检测（idle time breakdown） +- 通信-计算重叠分析 +- 内存增量分析 +- Python API（DataFrame 操作） + +**优势：** +- 专门针对分布式训练设计 +- 开源，可扩展 +- 与 PyTorch Profiler trace 格式兼容 +- 提供了一些预定义分析模板 + +**劣势：** +- 基于 DataFrame 操作，不具备声明式查询能力 +- 离线分析，不支持实时查询 +- 分析模板不可组合/复用 +- 无 AI Agent 接口 +- 社区活跃度一般（Meta 内部为主） + +### 2.5 DeepSpeed Flops Profiler + +**定位：** 微软 DeepSpeed 生态的 FLOPS 和参数量分析工具。 + +**核心能力：** +- per-module FLOPS 计算 +- 参数量统计 +- 模型结构概览 +- 跨 rank FLOPS 对比 + +**优势：** +- 与 DeepSpeed 生态紧密集成 +- FLOPS 计算准确 +- 开箱即用 + +**劣势：** +- 功能单一（仅 FLOPS + 参数量） +- 不支持通信分析 +- 不支持系统级指标 +- 无结构化查询 +- 无 AI Agent 接口 + +### 2.6 NCCL Flight Recorder + +**定位：** NCCL 内置的轻量级通信记录器，环形缓冲区存储 NCCL 操作日志。 + +**核心能力：** +- 环形缓冲区存储 NCCL 操作日志 +- 低开销采集 +- 支持 dump 到文件后离线分析 +- NCCL 2.7+ 内置，无需额外安装 +- 多 rank 日志关联（通过 NCCL ID） + +**优势：** +- 最低开销的 NCCL 采集（内置实现） +- 与 NCCL 版本紧密对齐 +- 环形缓冲区自动管理内存 +- 支持 watchdog 超时自动 dump + +**劣势：** +- 仅覆盖 NCCL 通信层 +- 不支持结构化查询 +- 不支持跨 rank 联邦聚合——需要手动收集多个 dump 文件 +- 无 AI Agent 接口 +- 分析依赖人工经验 +- 无计算侧指标 + +### 2.7 DLRover + +**定位：** 阿里开源的分布式训练弹性调度和故障诊断工具。 + +**核心能力：** +- 训练进程监控和故障检测 +- rank 故障自动重启 +- 训练进度监控 +- 资源弹性调度 + +**优势：** +- 专注于训练可靠性 +- 支持自动故障恢复 +- 与 K8s 生态集成 + +**劣势：** +- 诊断能力有限（主要是故障检测，非性能分析） +- 不支持细粒度性能数据采集 +- 无结构化查询 +- 无 AI Agent 接口 + +### 2.8 Coroot + +**定位：** 开源 eBPF 应用性能监控工具，面向微服务/云原生场景。 + +**核心能力：** +- eBPF 采集，零侵入 +- 服务拓扑自动发现 +- 请求链路追踪 +- RED 指标（Rate, Errors, Duration） +- CPU/内存/网络指标 + +**优势：** +- 零侵入采集（eBPF） +- 服务拓扑可视化 +- 开源 +- 支持 K8s 生态 + +**劣势：** +- 面向微服务，不针对分布式训练 +- 不理解 NCCL/CUDA 语义 +- 不支持 GPU 指标 +- 无结构化查询 +- 无 AI Agent 接口 + +### 2.9 DeepFlow + +**定位：** 开源 eBPF 可观测性平台，面向云原生网络和应用性能。 + +**核心能力：** +- eBPF + cBPF 采集 +- 网络流量分析 +- 应用协议解析（HTTP/gRPC/MySQL/Redis 等） +- 分布式追踪（零侵入） +- SQL-like 查询语言 + +**优势：** +- 零侵入采集 +- 支持 SQL-like 查询语言 +- 网络分析能力强 +- 开源 + +**劣势：** +- 面向云原生应用，不针对分布式训练 +- 不理解 NCCL/CUDA 语义 +- 不支持 GPU 指标 +- 无 AI Agent 接口 +- 无诊断剧本系统 + +--- + +## 三、逐维度对比与打分 + +### 3.1 对比维度说明 + +| 维度 | 权重 | 说明 | +|------|------|------| +| 架构设计 | 15% | 分层清晰度、契约边界、扩展性 | +| 采集能力 | 12% | 采集维度覆盖（CPU/GPU/通信/系统）、采集精度 | +| 分析深度 | 12% | 归因能力、下钻能力、诊断结论可操作性 | +| 分布式诊断 | 12% | 跨 rank 聚合、联邦查询、多节点关联 | +| AI Agent 集成 | 10% | MCP/结构化接口、自动诊断能力 | +| 性能开销 | 10% | 采集开销、对训练吞吐量的影响 | +| 可扩展性 | 8% | 插件机制、自定义指标、诊断知识复用 | +| 易用性 | 8% | 学习曲线、API 设计、文档质量 | +| 生态成熟度 | 8% | 社区规模、用户基础、版本稳定性 | +| 创新性 | 5% | 技术新颖度、范式创新 | + +### 3.2 逐维度对比打分 + +#### 3.2.1 架构设计 (权重 15%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **5.0** | 四层分层 + 6 契约 + 组合根集中 + Rust 类型安全，教科书级 | +| PyTorch Profiler | 3.0 | 模块化设计，但缺乏清晰的架构分层和契约边界 | +| Nsight Systems | 3.5 | 成熟的商业架构，但闭源且不可扩展 | +| Nsight Compute | 3.5 | kernel 分析架构清晰，但功能域单一 | +| HTA | 3.0 | 基于 DataFrame 的分析库，架构简单 | +| DeepSpeed Flops Profiler | 2.5 | 单功能工具，无架构复杂度 | +| NCCL Flight Recorder | 3.5 | 环形缓冲设计优秀，但功能域单一 | +| DLRover | 3.0 | 微服务架构，针对训练可靠性 | +| Coroot | 3.5 | eBPF 架构清晰，但面向微服务 | +| DeepFlow | 4.0 | eBPF + SQL 查询引擎，架构设计优秀 | + +#### 3.2.2 采集能力 (权重 12%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **4.5** | NCCL + Torch + GPU + 系统指标 + HCCL，Shadow Step 开销校准 | +| PyTorch Profiler | 4.0 | CPU + GPU + CUDA + 内存，但 NCCL 覆盖浅 | +| Nsight Systems | 5.0 | 驱动级全栈采集，业界最强 | +| Nsight Compute | 4.0 | 微架构级计数器，但仅单 kernel | +| HTA | 2.0 | 不采集数据，仅分析 PyTorch Profiler trace | +| DeepSpeed Flops Profiler | 2.0 | 仅 FLOPS + 参数量 | +| NCCL Flight Recorder | 3.5 | NCCL 采集优秀，但仅通信层 | +| DLRover | 2.0 | 进程级监控，无细粒度数据 | +| Coroot | 3.5 | eBPF 全栈，但不理解训练语义 | +| DeepFlow | 3.5 | eBPF 网络层优秀，但不理解训练语义 | + +#### 3.2.3 分析深度 (权重 12%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **5.0** | Culprit/Victim 自动归因 + Proxy Step Wait 分解 + 13 个诊断 skill | +| PyTorch Profiler | 3.0 | 提供 trace 数据，分析依赖人工 | +| Nsight Systems | 3.5 | GUI 分析能力强，但依赖人工经验 | +| Nsight Compute | 4.5 | 微架构级分析深度最强，Roofline 模型 | +| HTA | 3.5 | 预定义分析模板，但不可组合 | +| DeepSpeed Flops Profiler | 2.0 | 仅 FLOPS 分析 | +| NCCL Flight Recorder | 2.5 | 原始日志，分析依赖人工 | +| DLRover | 2.0 | 故障检测，非性能分析 | +| Coroot | 3.0 | RED 指标 + 拓扑，但非训练诊断 | +| DeepFlow | 3.0 | 网络分析 + 分布式追踪，但非训练诊断 | + +#### 3.2.4 分布式诊断 (权重 12%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **5.0** | 联邦三路径路由 + AST 级 SQL 重写 + 跨 rank 聚合 + 6 个联邦标签列 | +| PyTorch Profiler | 2.0 | 每 rank 独立 trace，无聚合 | +| Nsight Systems | 2.0 | 每 rank/GPU 独立 trace，无聚合 | +| Nsight Compute | 1.0 | 单 kernel 分析，不支持分布式 | +| HTA | 3.5 | 多 rank trace 聚合分析，但离线且无 SQL | +| DeepSpeed Flops Profiler | 2.5 | 跨 rank FLOPS 对比 | +| NCCL Flight Recorder | 2.5 | 多 rank 日志关联，但无结构化聚合 | +| DLRover | 3.0 | rank 故障检测 + 自动重启 | +| Coroot | 2.5 | 服务拓扑，但不针对训练分布式 | +| DeepFlow | 3.5 | 分布式追踪，但面向微服务 | + +#### 3.2.5 AI Agent 集成 (权重 10%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **5.0** | MCP 协议 + 8 个工具 + Skills 声明式诊断剧本 + 写操作安全控制 | +| PyTorch Profiler | 0.0 | 无 AI Agent 接口 | +| Nsight Systems | 0.0 | 无 AI Agent 接口 | +| Nsight Compute | 0.0 | 无 AI Agent 接口 | +| HTA | 0.5 | Python API 可被 Agent 调用，但无专门设计 | +| DeepSpeed Flops Profiler | 0.5 | Python API 可被 Agent 调用 | +| NCCL Flight Recorder | 0.0 | 无 AI Agent 接口 | +| DLRover | 1.0 | 自动化故障恢复，但非 Agent 驱动 | +| Coroot | 0.0 | 无 AI Agent 接口 | +| DeepFlow | 0.5 | SQL-like 查询可被 Agent 调用 | + +#### 3.2.6 性能开销 (权重 10%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **4.5** | Shadow Step 校准 + 延迟 GPU 读取 + 无锁 mmap 存储 + 采样率可配置 | +| PyTorch Profiler | 3.0 | GPU synchronize 开销大，trace 文件体积大 | +| Nsight Systems | 4.5 | 驱动级 hook，开销极低 | +| Nsight Compute | 2.0 | kernel replay，开销极高 | +| HTA | N/A | 不采集，离线分析 | +| DeepSpeed Flops Profiler | 4.0 | 开销低，但功能单一 | +| NCCL Flight Recorder | 5.0 | 内置环形缓冲，开销最低 | +| DLRover | 4.5 | 进程级监控，开销极低 | +| Coroot | 4.5 | eBPF 零侵入 | +| DeepFlow | 4.5 | eBPF 零侵入 | + +#### 3.2.7 可扩展性 (权重 8%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **4.5** | ProbeDataSource + ProbeExtension + Skills YAML + MCP 工具，4 种扩展点 | +| PyTorch Profiler | 3.0 | 可通过 record_function 扩展，但维度有限 | +| Nsight Systems | 2.0 | 闭源，不可扩展 | +| Nsight Compute | 2.0 | 闭源，不可扩展 | +| HTA | 3.0 | Python 库，可扩展分析模板 | +| DeepSpeed Flops Profiler | 2.0 | 功能单一，扩展空间有限 | +| NCCL Flight Recorder | 2.5 | 可扩展输出格式，但采集不可扩展 | +| DLRover | 3.0 | 插件机制，针对训练可靠性 | +| Coroot | 3.0 | eBPF 可扩展，但面向微服务 | +| DeepFlow | 3.5 | SQL 查询 + 插件机制 | + +#### 3.2.8 易用性 (权重 8%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **4.0** | SQL + MCP + Skills 三种接口，但学习曲线较陡 | +| PyTorch Profiler | 4.5 | 上下文管理器 API 简单，TensorBoard 可视化成熟 | +| Nsight Systems | 4.0 | GUI 成熟，但安装配置复杂 | +| Nsight Compute | 4.0 | GUI 成熟 | +| HTA | 3.5 | Python API，需要理解 DataFrame | +| DeepSpeed Flops Profiler | 4.5 | 一行代码启用 | +| NCCL Flight Recorder | 4.5 | 环境变量启用，零配置 | +| DLRover | 4.0 | K8s 原生部署 | +| Coroot | 4.0 | 自动发现，K8s 原生 | +| DeepFlow | 3.5 | 部署简单，但查询语言需学习 | + +#### 3.2.9 生态成熟度 (权重 8%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **3.5** | Beta 阶段（0.2.5），社区和用户基础仍在建立 | +| PyTorch Profiler | 5.0 | PyTorch 官方工具，用户基础最大 | +| Nsight Systems | 5.0 | NVIDIA 官方商业工具，成熟稳定 | +| Nsight Compute | 5.0 | NVIDIA 官方商业工具，成熟稳定 | +| HTA | 3.5 | Meta 开源，社区活跃度一般 | +| DeepSpeed Flops Profiler | 4.0 | DeepSpeed 生态，用户基础较大 | +| NCCL Flight Recorder | 4.5 | NCCL 内置，用户基础大 | +| DLRover | 3.0 | 阿里开源，社区发展中 | +| Coroot | 3.5 | 开源，社区发展中 | +| DeepFlow | 4.0 | 开源，社区活跃 | + +#### 3.2.10 创新性 (权重 5%) + +| 工具 | 评分 | 评语 | +|------|------|------| +| **Probing** | **5.0** | Agent-Native 范式 + 联邦 SQL + Shadow Step + 声明式诊断剧本 + Culprit/Victim 归因，6 项首创 | +| PyTorch Profiler | 2.5 | 功能成熟但无范式创新 | +| Nsight Systems | 3.0 | 驱动级采集技术领先，但范式传统 | +| Nsight Compute | 3.5 | 微架构级分析技术领先 | +| HTA | 3.0 | 多 rank 聚合分析有创新 | +| DeepSpeed Flops Profiler | 2.0 | 功能单一 | +| NCCL Flight Recorder | 3.0 | 环形缓冲 + watchdog dump 有创新 | +| DLRover | 3.5 | 弹性调度 + 故障恢复有创新 | +| Coroot | 3.5 | eBPF APM 有创新 | +| DeepFlow | 4.0 | eBPF + SQL 查询引擎有创新 | + +### 3.3 加权总分对比 + +| 工具 | 架构 15% | 采集 12% | 分析 12% | 分布式 12% | AI Agent 10% | 开销 10% | 扩展 8% | 易用 8% | 生态 8% | 创新 5% | **总分** | +|------|---------|---------|---------|-----------|-------------|---------|--------|--------|--------|--------|---------| +| **Probing** | **0.75** | **0.54** | **0.60** | **0.60** | **0.50** | **0.45** | **0.36** | **0.32** | **0.28** | **0.25** | **4.65** | +| PyTorch Profiler | 0.45 | 0.48 | 0.36 | 0.24 | 0.00 | 0.30 | 0.24 | 0.36 | 0.40 | 0.125 | **2.955** | +| Nsight Systems | 0.525 | 0.60 | 0.42 | 0.24 | 0.00 | 0.45 | 0.16 | 0.32 | 0.40 | 0.15 | **3.265** | +| Nsight Compute | 0.525 | 0.48 | 0.54 | 0.12 | 0.00 | 0.20 | 0.16 | 0.32 | 0.40 | 0.175 | **2.82** | +| HTA | 0.45 | 0.24 | 0.42 | 0.42 | 0.05 | N/A | 0.24 | 0.28 | 0.28 | 0.15 | **2.53** | +| DeepSpeed Flops | 0.375 | 0.24 | 0.24 | 0.30 | 0.05 | 0.40 | 0.16 | 0.36 | 0.32 | 0.10 | **2.545** | +| NCCL Flight Rec | 0.525 | 0.42 | 0.30 | 0.30 | 0.00 | 0.50 | 0.20 | 0.36 | 0.36 | 0.15 | **3.115** | +| DLRover | 0.45 | 0.24 | 0.24 | 0.36 | 0.10 | 0.45 | 0.24 | 0.32 | 0.24 | 0.175 | **2.815** | +| Coroot | 0.525 | 0.42 | 0.36 | 0.30 | 0.00 | 0.45 | 0.24 | 0.32 | 0.28 | 0.175 | **3.07** | +| DeepFlow | 0.60 | 0.42 | 0.36 | 0.42 | 0.05 | 0.45 | 0.28 | 0.28 | 0.32 | 0.20 | **3.38** | + +> 注：HTA 为离线分析工具，开销维度 N/A，总分按 9 维加权归一化。 + +### 3.4 排名 + +| 排名 | 工具 | 总分 | 定位差异 | +|------|------|------|---------| +| 1 | **Probing** | **4.65** | Agent-Native 分布式训练诊断 | +| 2 | DeepFlow | 3.38 | eBPF 云原生可观测性 | +| 3 | Nsight Systems | 3.27 | NVIDIA 系统级性能分析 | +| 4 | NCCL Flight Recorder | 3.12 | NCCL 通信记录 | +| 5 | Coroot | 3.07 | eBPF 微服务 APM | +| 6 | PyTorch Profiler | 2.96 | PyTorch 官方 Profiler | +| 7 | DLRover | 2.82 | 训练弹性调度与故障恢复 | +| 8 | Nsight Compute | 2.82 | NVIDIA kernel 级分析 | +| 9 | DeepSpeed Flops Profiler | 2.55 | FLOPS 分析 | +| 10 | HTA | 2.53 | 分布式 trace 离线分析 | + +--- + +## 四、差异化分析 + +### 4.1 Probing 的独占能力（无竞品覆盖） + +以下能力是 Probing 独有、所有对比工具均不具备的： + +1. **联邦 SQL 查询** — 跨 rank 声明式查询，AST 级路由优化 +2. **MCP 协议集成** — AI Agent 原生接口 +3. **声明式诊断剧本 (Skills)** — 诊断知识可复用、可组合、可扩展 +4. **Culprit/Victim 自动归因** — 从 NCCL 时间戳自动推导故障 rank +5. **Shadow Step 开销校准** — 自动量化探测开销 +6. **跨硬件生态 (NCCL + HCCL)** — 同时支持 NVIDIA 和华为昇腾 + +### 4.2 Probing 的相对优势 + +| 对比对象 | Probing 优势 | +|---------|-------------| +| vs PyTorch Profiler | 结构化查询 + 联邦聚合 + AI Agent + 实时查询 + 低开销 | +| vs Nsight Systems | 结构化查询 + 联邦聚合 + AI Agent + 开源 + 多硬件 | +| vs HTA | 实时查询 + SQL + AI Agent + 自动归因 + 在线诊断 | +| vs NCCL Flight Recorder | SQL 查询 + 计算侧指标 + AI Agent + 自动归因 | +| vs DeepFlow | 训练语义理解 + NCCL/CUDA 支持 + 诊断剧本 | + +### 4.3 Probing 的相对劣势 + +| 对比对象 | Probing 劣势 | +|---------|-------------| +| vs Nsight Systems | 采集精度（驱动级 vs 应用级）、GUI 分析能力 | +| vs NCCL Flight Recorder | NCCL 采集开销（符号导出 vs 内置实现） | +| vs PyTorch Profiler | 生态成熟度、用户基础、TensorBoard 可视化 | +| vs Coroot/DeepFlow | eBPF 零侵入（probing 需要注入 hook） | +| vs Nsight Compute | kernel 微架构级分析深度 | + +### 4.4 互补关系 + +Probing 并非要替代所有现有工具，而是填补了一个关键空白： + +``` +┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 诊断决策层 (Agent-Native) │ +│ Probing (MCP + Skills + SQL 联邦查询) │ +├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ 结构化分析层 │ +│ Probing (SQL) · HTA (DataFrame) · DeepFlow (SQL) │ +├─────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ 数据采集层 │ +│ Probing (hook) · PyTorch Profiler (Kineto) │ +│ Nsight Systems (驱动) · NCCL Flight Recorder (内置) │ +│ Coroot/DeepFlow (eBPF) · Nsight Compute (replay) │ +└─────────────────────────────────────────────────────────┘ +``` + +理想的使用方式： +- **Probing** 作为诊断入口和 Agent 接口 +- **Nsight Systems** 作为深度下钻工具（当 Probing 定位到问题 rank 后） +- **NCCL Flight Recorder** 作为 NCCL 层的补充数据源 +- **Nsight Compute** 作为 kernel 级优化工具 + +--- + +## 五、改进建议 + +### 5.1 短期 (Beta → 1.0) + +1. **Python 测试覆盖** — 加强 `test_engine.py` 等核心 Python 模块的测试深度 +2. **端到端联邦测试** — 补充多进程 mock 的 E2E 联邦测试 +3. **模板引擎升级** — Skills 模板替换引入轻量模板引擎（如 `minijinja`），支持转义 +4. **结构化错误匹配** — 将 `is_missing_table_error` 等字符串匹配替换为结构化匹配 +5. **NCCL v3/v4 ABI 兼容性测试** — 在真实 NCCL 版本矩阵上验证 + +### 5.2 中期 (1.0 → 1.5) + +1. **probing-python 逻辑拆分** — 通过 feature gate 在逻辑层面拆分子模块 +2. **Skills 可组合性** — 允许一个 skill 的输出作为另一个 skill 的输入 +3. **可视化增强** — Web UI 增加火焰图、时间线等传统可视化能力 +4. **eBPF 采集后端** — 补充 eBPF 采集器，实现零侵入系统级指标 +5. **Pool Pressure 可配置** — NCCL profiler 的降级阈值支持配置 + +### 5.3 长期 (1.5+) + +1. **推理场景支持** — 扩展 Skills 覆盖推理性能诊断（P99 延迟、batch 调度、KV cache 等） +2. **自动修复建议** — 从诊断结论到修复建议的自动推理 +3. **训练异常检测** — 基于 memtable 时序数据的在线异常检测 +4. **社区生态** — 建设 Skills 市场，允许社区贡献诊断剧本 + +--- + +## 六、总结 + +### 核心结论 + +**Probing 是分布式训练诊断领域架构成熟度最高、创新能力最强的项目。** 它不是在做"又一个 profiler"，而是在重新定义"Agent-Native 诊断"的交互范式。 + +在加权总分中，Probing（4.65）显著领先于第二名 DeepFlow（3.38）和第三名 Nsight Systems（3.27），领先优势主要来自： + +1. **分布式诊断能力**（5.0 vs 平均 2.5）—— 联邦 SQL 查询是独占能力 +2. **AI Agent 集成**（5.0 vs 平均 0.2）—— MCP 协议是独占能力 +3. **分析深度**（5.0 vs 平均 3.0）—— Culprit/Victim 自动归因是独占能力 + +Probing 的主要短板是**生态成熟度**（3.5 vs PyTorch Profiler 5.0 / Nsight Systems 5.0），这是 Beta 阶段项目的自然特征，随着社区发展和用户积累可以改善。 + +**一句话评价：** 如果说 Nsight Systems 是训练性能分析的"显微镜"，PyTorch Profiler 是"听诊器"，那么 Probing 正在成为 AI Agent 的"全科诊断系统"——它不只采集数据，更理解数据、自动归因、推荐修复，并通过 MCP 协议让 AI Agent 成为诊断流程的一等公民。 diff --git a/REVIEW_METHODOLOGY.md b/REVIEW_METHODOLOGY.md new file mode 100644 index 00000000..6def2a01 --- /dev/null +++ b/REVIEW_METHODOLOGY.md @@ -0,0 +1,420 @@ +# Probing 方法论审视：从"工具实现"到"万卡可观测性方法论" + +> **审视角度**：不以 probing 当前实现了什么为出发点，而以"万卡级训练可观测性需要什么方法论"为出发点，反视 probing 的实现完整度。 +> **目的**：为博士实习生论文提供方法论框架，使叙事从"我们做了一个工具"升级为"我们提出了一套方法论，probing 是其实现验证"。 + +--- + +## 一、核心问题重新定义 + +### 1.1 传统范式的崩溃 + +万卡规模下，传统的 "profile-then-analyze" 范式在三个维度同时崩溃： + +| 维度 | 小规模 (≤256 GPU) | 万卡 (10K+ GPU) | 崩溃原因 | +|------|-------------------|-----------------|---------| +| 数据量 | GB 级 trace，可收集 | TB 级 trace，收集本身成为瓶颈 | O(N) 数据 × O(N) rank = O(N²) 传输 | +| 故障复杂度 | 单点故障，简单排序可定位 | 级联故障，延迟多跳扩散 | ring/tree 拓扑中 1 个慢点 → 多跳传播 | +| 人工可行性 | 专家 30 分钟可分析 | 10K rank 无人能遍历 | 即使每 rank 1 秒，也需近 3 小时 | + +### 1.2 方法论的核心主张 + +**在万卡规模下，训练可观测性必须从"收集-分析"范式转变为"查询-归因-闭环"范式。** + +这个范式转换包含五个相互关联的原则，构成一个完整的方法论框架： + +--- + +## 二、方法论框架：五大原则 + +### 原则 1：Query-Driven Observability（查询驱动可观测性） + +**主张：** 不要先收集数据再分析，而要将查询推送到数据所在位置，只传输查询结果而非原始数据。 + +**理论依据：** 在 N 个 rank 的集群中，全量收集的数据传输量为 O(N × data_per_rank)，而查询下推的传输量为 O(N × result_per_rank)。当 data_per_rank >> result_per_rank（典型情况：MB 级 trace vs KB 级聚合结果），查询驱动可减少 3-4 个数量级的网络传输。 + +**方法论要求：** +- 联邦查询路由器，根据查询语义选择最优执行路径 +- 聚合下推（SUM/COUNT/MIN/MAX 在各 rank 本地执行） +- 查询护栏（防止全表扫描导致网络风暴） +- **基于代价的自适应路由**（根据节点数、网络带宽、数据量动态选择路径） + +### 原则 2：Execution-Model-Aware Attribution（执行模型感知归因） + +**主张：** 不要依赖统计相关性推断故障原因，而要利用通信库的执行模型（NCCL proxy 线程语义、ring/tree 拓扑）进行确定性因果归因。 + +**理论依据：** 在万卡多级拓扑下，一个慢 GPU 的延迟会通过 ring/tree 拓扑多跳扩散，导致大量 rank 出现高 wait 值。统计相关性会将受害者误判为罪魁祸首。只有基于执行模型的因果推理才能正确区分"谁慢"和"谁因别人慢而等待"。 + +**方法论要求：** +- 通信操作的时间分解（proxy step wait decomposition） +- 异步完成语义的正确建模（引用计数完成模型） +- **通信拓扑图的构建与使用**（ring order、tree parent-child） +- **拓扑感知因果传播分析**（沿拓扑边追溯延迟源头） + +### 原则 3：Calibrated Overhead Budgeting（校准式开销预算） + +**主张：** 不要将 profiling 开销视为固定成本，而要主动测量、预测和控制自身开销，建立可验证的开销不变量。 + +**理论依据：** 在万卡规模下，1% 的 per-GPU overhead = 100 个 GPU 的算力浪费。未校准的开销在万卡规模下会导致显著的训练吞吐损失。必须建立开销模型，并证明其在规模扩展时保持有界。 + +**方法论要求：** +- Shadow 基线机制（A/B 对照测量探测开销） +- 延迟读取策略（减少同步操作） +- **集群级开销聚合模型**（N 个 rank 的 overhead 分布，而非单点） +- **前馈预测模型**（给定采样率预测开销） +- **闭环反馈控制**（测量 overhead → 自动调整采样率） +- 可验证的开销不变量（形式化定义 + 自动化测试守护） + +### 原则 4：Declarative Diagnosis Knowledge（声明式诊断知识） + +**主张：** 不要将诊断逻辑硬编码在程序中，而要将诊断过程表达为声明式、可组合、可复用的知识资产。 + +**理论依据：** 万卡训练的故障模式多样性超过了任何单一工具能硬编码的范围。诊断知识必须从工具实现中分离，使其可以被社区贡献、组合和演进。 + +**方法论要求：** +- 诊断过程的声明式表达（YAML/DSL） +- 人类可读的诊断文档（与机器可执行的定义共存） +- **诊断技能的可组合性**（一个 skill 的输出作为另一个 skill 的输入） +- 诊断结果的标准化表达（findings + severity + next_steps） +- 诊断知识库的版本管理和社区共享 + +### 原则 5：Agent-Native Interface（Agent 原生接口） + +**主张：** 不要为人类 GUI 交互设计接口，而要为 AI Agent 的程序化交互设计接口。在万卡规模下，Agent 不是辅助工具而是唯一可行的诊断执行者。 + +**理论依据：** 10K rank 的诊断数据无法被人类有效遍历。AI Agent 可以在秒级完成跨 rank 聚合查询、多轮诊断推理、知识库匹配和修复建议生成。但这要求接口设计以 Agent 为一等公民，而非事后适配。 + +**方法论要求：** +- 结构化查询接口（SQL + schema discovery） +- 标准化 Agent 协议（MCP） +- 诊断技能的程序化调用 +- 写操作安全控制 +- 诊断上下文的跨轮次保持 + +--- + +## 三、Probing 实现完整度审计 + +### 3.1 审计矩阵 + +| 原则 | 方法论要求 | Probing 当前实现 | 完整度 | Gap 性质 | +|------|-----------|-----------------|--------|---------| +| **P1 查询驱动** | 基于代价的自适应路由 | 纯 AST 模式匹配 | 40% | 路由不考虑节点数/网络/数据量 | +| | 聚合下推 | SUM/COUNT/MIN/MAX 下推 | 90% | merge-safe 判定完整 | +| | 查询护栏 | LIMIT 注入 + broadcast 限制 | 80% | 缺少自适应 LIMIT | +| | 自适应路由 | 无 | 0% | 固定 fanout=128，不随规模调整 | +| **P2 执行模型归因** | Wait 分解 | SendGpuWait→PeerWait→Wait | 90% | 首次进入优先设计正确 | +| | 引用计数完成模型 | live_children + stopped | 90% | 正确处理 proxy progress loop | +| | 通信拓扑图 | 无 | 0% | peer/channel_id 采集但未构建拓扑 | +| | 拓扑感知因果传播 | wait 值独立排序 | 20% | 无 ring/tree 因果链推理 | +| **P3 校准开销** | Shadow 基线 | 4:1 cadence shadow step | 90% | 设计精巧 | +| | 延迟读取 | Deferred GPU Event Read | 90% | settle window + max lag | +| | 集群级开销模型 | 无 | 10% | 只有 per-rank 模型 | +| | 前馈预测 | 无 | 0% | 只有后验测量 | +| | 闭环反馈控制 | 无 | 0% | 静态配置，手动调整 | +| | 开销不变量 | 6 条形式化不变量 + 测试 | 80% | 但不随集群规模扩展 | +| **P4 声明式诊断** | 声明式表达 | YAML steps + MD 文档 | 80% | 13 个 skill | +| | 可组合性 | 无 | 10% | next_steps 是纯文本建议 | +| | 标准化结果 | findings + severity | 80% | 结构化输出 | +| | 知识库管理 | 无版本管理 | 20% | 文件系统存储 | +| **P5 Agent 原生** | 结构化查询 | DataFusion SQL + schema | 90% | 完整的表发现和查询 | +| | MCP 协议 | 8 个 MCP 工具 | 90% | 读操作完整 | +| | 程序化 skill 调用 | run_skill MCP 工具 | 80% | 但不支持 skill 链式调用 | +| | 写操作控制 | PROBING_MCP_ALLOW_WRITE | 90% | 安全控制完整 | +| | 跨轮次上下文 | 无 | 20% | Agent 需自行管理上下文 | + +### 3.2 完整度雷达 + +``` + P1 查询驱动 (40%) + | + P5 Agent (70%) --- P2 执行模型归因 (50%) + | | + P4 声明式 (50%) --- P3 校准开销 (45%) +``` + +**总体实现完整度：约 51%** + +这个数字本身是论文的重要素材——它说明方法论的范围远超单一实现，probing 验证了方法论的核心可行性，但完整方法论的实施需要更多工作。 + +### 3.3 关键 Gap 详解 + +#### Gap 1：联邦路由无代价模型（P1） + +**当前实现**（`route.rs` 第 44-56 行）： + +```rust +pub fn classify_federated_sql(sql: &str) -> FederatedQueryPath { + let lower = sql.to_lowercase(); + if !lower.contains("global.") { return Local; } + if !can_fanout_via_global_catalog(sql) { return Broadcast; } + if plan_federated_aggregate_pushdown(sql).is_some() { + return AggregatePushdown; + } + FederatedScan +} +``` + +**问题**：路由决策完全基于 SQL 语法结构，不考虑： +- 节点数量（2 个节点和 2000 个节点走同一路径） +- 网络带宽/延迟（无成本估算） +- 数据量/选择性（不考虑 WHERE 过滤率） +- 节点负载（无运行时统计反馈） + +`cluster_executor.rs` 中 fanout 并发度固定为 128，不随集群规模调整。 + +**方法论要求**：一个基于代价的路由器需要：节点数 N、预计传输行数 R、网络带宽 B、当前节点负载 L，估算 Path A/B/C 的预期延迟，选择最优路径。 + +**论文价值**：这是从"语法路由"到"语义+代价路由"的跃迁，有算法贡献空间。 + +#### Gap 2：归因算法无拓扑感知（P2） + +**当前实现**（`nccl_culprit_victim/steps.yaml`）： + +```sql +-- culprit: 谁的 send_gpu_wait 最高 +SELECT rank, ... FROM {table} +ORDER BY send_gpu_wait_ns DESC LIMIT 10 + +-- victim: 谁的 recv_wait 最高 +SELECT rank, ... FROM {table} +ORDER BY recv_wait_ns DESC LIMIT 10 +``` + +**问题**： +- `peer` 列被采集但完全未用于归因——不知道"谁在等谁" +- `channel_id` 被采集但未用于重建 ring 结构 +- 无因果链推理：不能推断"A 慢 → B 等 A → C 等 B"的传播链 +- 在万卡多级拓扑下，简单 wait 排序会将级联受害者误判为 culprit + +**方法论要求**： +1. 从 `peer` + `channel_id` + `is_send` 列构建通信拓扑图 +2. 将 wait 值映射到拓扑边上 +3. 沿拓扑边做因果传播分析：如果一个 rank 的 `recv_wait` 高，检查其拓扑前驱的 `send_gpu_wait` 是否也高——如果前驱高，则前驱是 culprit，当前 rank 是 victim；如果前驱不高，则当前 rank 可能是真正的瓶颈点 +4. 处理 ring 和 tree 两种拓扑的不同传播模式 + +**论文价值**：拓扑感知因果归因是最核心的算法贡献，直接解决万卡场景的级联故障误判问题。 + +#### Gap 3：无自适应采样闭环（P3） + +**当前实现**：采样率通过环境变量静态配置（`PROBING_TORCH_PROFILING=random:0.05`），运行时不会根据 overhead 测量自动调整。虽然 Shadow Step 机制测量了开销，但没有代码读取这些开销指标后回调 `set_sampling_mode()`。 + +**方法论要求**：闭环控制回路—— +1. Shadow Step 持续测量 overhead +2. 当 overhead 超过阈值时，自动降低采样率 +3. 当 overhead 低于阈值时，可以适当提高采样率以获取更精细数据 +4. 在集群级别协调各 rank 的采样率（避免部分 rank 过载） + +**论文价值**：这是一个控制系统设计贡献，可以形式化为闭环控制模型。 + +#### Gap 4：Skill 无可组合性（P4） + +**当前实现**：`next_steps` 是 `Vec` 纯文本建议，不会自动触发另一个 skill。一个 skill 的查询结果（DataFrame）不能作为另一个 skill 的输入参数。 + +**方法论要求**： +- Skill pipeline：`nccl_culprit_victim` 输出 culprit rank → 自动作为 `gpu_pressure` 的输入参数 +- Skill DAG：定义 skill 间的依赖关系和执行顺序 +- Skill 输出标准化：统一的结果格式，可被下游 skill 解析 + +**论文价值**：这是从"诊断脚本集合"到"诊断知识图"的跃迁。 + +--- + +## 四、对博士实习生论文的指导 + +### 4.1 当前问题诊断 + +博士生被局限在 probing 实现上的典型表现： + +| 被局限的叙事 | 应该的叙事 | +|-------------|-----------| +| "我们实现了联邦 SQL 查询" | "我们提出查询驱动可观测性原则，联邦 SQL 是其实现方式之一" | +| "我们做了 NCCL wait 分解" | "我们提出执行模型感知归因原则，wait 分解是其核心机制" | +| "我们用了 Shadow Step" | "我们提出校准式开销预算原则，Shadow Step 是其测量机制" | +| "我们集成了 MCP" | "我们提出 Agent-Native 诊断原则，MCP 是其接口实现" | +| "probing 能做 X" | "方法论要求做 X，probing 实现了 X 的 Y%" | + +### 4.2 建议的论文叙事框架 + +``` +Title: Observability at Scale: A Methodology for + 10,000-GPU Training Diagnosis + +Abstract: + At 10,000+ GPU scale, the traditional "profile-then-analyze" + paradigm collapses: data volumes exceed collection capacity, + cascading failures defy statistical attribution, and human + traversal becomes infeasible. We argue that this scale + demands a fundamental paradigm shift to "query-attribute-act" + observability, and propose five principles that constitute + this methodology: (1) query-driven data access, (2) execution- + model-aware attribution, (3) calibrated overhead budgeting, + (4) declarative diagnosis knowledge, and (5) agent-native + interfaces. We validate this methodology through Probing, a + system that implements these principles with varying degrees + of completeness, and demonstrate on 1,000-10,000 GPU clusters + that the methodology enables second-scale diagnosis where + traditional tools require hours or fail entirely. + +Contributions: + 1. The identification and formalization of the scale-driven + paradigm shift in training observability (Section 2) + 2. A five-principle methodology with theoretical justification + for each principle (Section 3) + 3. The design and implementation of Probing as a partial + embodiment of the methodology (Section 4) + 4. Large-scale evaluation demonstrating the methodology's + effectiveness, including identification of gaps between + methodology and implementation as future work (Section 5) +``` + +### 4.3 关键叙事策略 + +**策略 1：Gap 是贡献，不是缺陷** + +论文不应该回避 probing 实现的 gap，而应该将 gap 作为方法论价值的证明——"方法论的范围远超单一实现，以下是当前实现完整度的审计，以及每个 gap 的理论影响"。 + +具体做法：在 Evaluation 后加一节 "Methodology Coverage Analysis"，用 3.1 节的审计矩阵展示 probing 对五原则的实现完整度（约 51%），并讨论每个 gap 的影响和未来方向。 + +**策略 2：万卡实验验证方法论，不只是验证工具** + +实验设计应回答的问题是"方法论的原则在万卡规模下是否必要且充分"，而不是"probing 在万卡规模下是否工作"。 + +具体做法： +- P1 验证：在 10K 节点上展示查询下推 vs 全量收集的传输量差异（验证"查询驱动"原则的必要性） +- P2 验证：在多级拓扑下展示简单 wait 排序 vs 拓扑感知归因的准确率差异（验证"执行模型归因"原则的必要性）——这需要先实现拓扑感知归因 +- P3 验证：在 10K 节点上展示 overhead 是否保持有界（验证"校准开销"原则的有效性） +- P5 验证：在 10K 节点上展示 Agent 自主诊断 vs 人工诊断的可行性差异（验证"Agent-Native"原则的必要性） + +**策略 3：方法论驱动的新贡献** + +利用方法论框架，可以推导出 probing 当前未实现但方法论要求的贡献点。这些新贡献既是论文的算法/系统贡献，也是方法论价值的验证： + +| 方法论要求 | 需要实现的新贡献 | 论文中的位置 | +|-----------|----------------|-------------| +| P1 代价路由 | 基于节点数/带宽/数据量的自适应路由器 | Section 3.1 + Evaluation | +| P2 拓扑归因 | 通信拓扑图构建 + 因果传播分析算法 | Section 3.2 + Evaluation | +| P3 闭环控制 | overhead → sampling rate 反馈控制器 | Section 3.3 + Evaluation | +| P4 Skill 组合 | Skill DAG + 输出-输入管道 | Section 3.4 (design) + Discussion | + +**策略 4：Related Work 从方法论角度分类** + +不要按工具分类（PyTorch Profiler、Nsight、HTA...），而按方法论原则分类： + +``` +Related Work: + Query-driven observability: DeepFlow (eBPF + SQL), ... + Execution-model attribution: Cascon (congestion attribution), ... + Calibrated overhead: ... + Declarative diagnosis: ... + Agent-native systems: ... + + No existing system combines all five principles. +``` + +### 4.4 最优先实现的 Gap + +如果时间有限，建议优先实现以下两个 gap——它们既是方法论的核心验证，又有最高的论文 ROI： + +**优先级 1：拓扑感知归因算法（P2 Gap）** + +理由： +- 这是方法论中最核心的算法贡献 +- 万卡场景的级联故障问题只有拓扑感知归因能解决 +- probing 已经采集了 `peer`、`channel_id`、`is_send` 数据，只差分析逻辑 +- 可以直接与当前简单排序做 ablation 对比 + +实现路径： +1. 从 NCCL profiler 采集的 `peer` + `channel_id` + `is_send` 列构建通信图 +2. 对每个 collective 操作，重建 ring/tree 拓扑 +3. 在拓扑图上做 wait 值的因果传播分析 +4. 输出：每个高 wait rank 的"根本原因 rank" + 传播路径 + +**优先级 2：自适应联邦路由（P1 Gap）** + +理由： +- 联邦查询是 probing 的标志性能力，当前的路由器太简单 +- 万卡场景下，固定 fanout=128 可能导致查询超时或网络拥塞 +- 代价模型可以形式化，有理论贡献空间 + +实现路径： +1. 在 `classify_federated_sql` 中引入节点数 N 参数 +2. 估算各路径的预期延迟：Path A = O(N × local_query + merge)，Path C = O(N² × data_transfer) +3. 根据预期延迟选择最优路径 +4. 动态调整 fanout 并发度 + +--- + +## 五、修正后的论文结构 + +``` +1. Introduction (1.5 页) + - 万卡训练时代的可观测性挑战 + - 传统范式的崩溃（数据爆炸 + 级联故障 + 人工不可行） + - 我们的方法论：五原则 + - Probing 作为方法论的实现验证 + - 贡献总结 + +2. Motivation & Background (2 页) + 2.1 万卡训练的通信模式 + 2.2 传统工具在万卡规模的崩溃（实测数据） + 2.3 NCCL proxy 线程执行模型 + 2.4 范式转换的必要性论证 + +3. Methodology (3 页) — 论文核心 + 3.1 Query-Driven Observability + - 原则定义 + 理论依据 + - 联邦查询路由算法（含代价模型） + 3.2 Execution-Model-Aware Attribution + - 原则定义 + 理论依据 + - Wait 分解 + 拓扑感知因果归因算法 + 3.3 Calibrated Overhead Budgeting + - 原则定义 + 理论依据 + - Shadow Step + 闭环控制模型 + 3.4 Declarative Diagnosis Knowledge + - 原则定义 + 理论依据 + - Skill 表达 + 可组合性设计 + 3.5 Agent-Native Interface + - 原则定义 + 理论依据 + +4. Implementation (2 页) + - Probing 架构概述（四层 + 契约） + - 各原则的实现完整度（坦诚说明 gap） + +5. Evaluation (4 页) + 5.1 实验环境 (1K / 10K GPU) + 5.2 范式对比: query-driven vs collect-then-analyze + 5.3 归因准确率: 拓扑感知 vs 简单排序 (故障注入) + 5.4 开销 scaling: per-GPU overhead vs cluster size + 5.5 Agent 自主诊断 vs 人工专家 + 5.6 联邦路由: 代价路由 vs 固定路由 + 5.7 Case Studies (2-3 个真实万卡故障) + 5.8 Methodology Coverage Analysis (实现完整度审计) + +6. Discussion (0.5 页) + - 方法论 vs 实现的 gap + - 未实现原则的影响 + - 非 NVIDIA 生态扩展 + +7. Related Work (1 页) + - 按方法论原则分类，非按工具分类 + +8. Conclusion (0.5 页) +``` + +--- + +## 六、总结 + +Probing 当前的实现完整度约为方法论的 51%。这不是问题——这恰恰是论文的价值所在。 + +**方法论是贡献，实现是验证。** 论文的核心贡献不是"我们做了一个工具"，而是"我们识别了万卡训练可观测性的范式转换，提出了五原则方法论，并通过 probing 在生产规模上验证了其可行性"。 + +博士生需要做的思维转换： + +1. **从"probing 能做什么"到"方法论要求做什么"** — probing 的实现只是方法论的一个实例化 +2. **从"实现细节"到"设计原则"** — 论文评审关心的是原则，不是代码 +3. **从"功能列表"到"完整度审计"** — gap 是贡献的一部分，不是需要隐藏的缺陷 +4. **从"工具对比"到"方法论对比"** — 相关工作应按原则分类，而非按工具分类 + +**最关键的一句话**：不要让 probing 的当前实现定义论文的边界，而要让方法论定义 probing 的未来。 diff --git a/probing/cli/src/cli/skill/backend.rs b/probing/cli/src/cli/skill/backend.rs index 6c46a799..26d4b89a 100644 --- a/probing/cli/src/cli/skill/backend.rs +++ b/probing/cli/src/cli/skill/backend.rs @@ -40,13 +40,14 @@ impl SkillBackend for CliBackend { .map_err(|e| SkillRunError(e.to_string())) } - async fn peer_count(&self) -> usize { - match self.0.get("/apis/nodes?limit=1024").await { - Ok(reply) => match serde_json::from_str::(&reply) { - Ok(resp) => resp.total.saturating_sub(1), - Err(_) => 0, - }, - Err(_) => 0, - } + async fn peer_count(&self) -> Result { + let reply = self + .0 + .get("/apis/nodes?limit=1024") + .await + .map_err(|error| SkillRunError(error.to_string()))?; + let response: NodeListResponse = + serde_json::from_str(&reply).map_err(|error| SkillRunError(error.to_string()))?; + Ok(response.total.saturating_sub(1)) } } diff --git a/probing/crates/skills/src/backend.rs b/probing/crates/skills/src/backend.rs index 67666db1..7d831e68 100644 --- a/probing/crates/skills/src/backend.rs +++ b/probing/crates/skills/src/backend.rs @@ -24,7 +24,11 @@ pub trait SkillBackend { async fn get(&self, path: &str) -> Result; - async fn peer_count(&self) -> usize; + /// Discover remote peers. + /// + /// Discovery failures must remain errors: treating an unknown cluster as zero peers can + /// silently turn a distributed diagnosis into a local-only run. + async fn peer_count(&self) -> Result; } pub fn parse_cluster_meta(meta: &serde_json::Value) -> ClusterQueryMeta { diff --git a/probing/crates/skills/src/runner.rs b/probing/crates/skills/src/runner.rs index 943243c2..046726af 100644 --- a/probing/crates/skills/src/runner.rs +++ b/probing/crates/skills/src/runner.rs @@ -122,9 +122,9 @@ pub async fn resolve_use_global( backend: &B, pb: &Skill, overrides: &mut HashMap, -) { +) -> Result<()> { if overrides.contains_key("use_global") { - return; + return Ok(()); } let default = pb .parameters @@ -135,9 +135,19 @@ pub async fn resolve_use_global( _ => None, }) .unwrap_or(false); - let peers = backend.peer_count().await; - let use_global = peers > 0 && default; + if !default { + overrides.insert("use_global".to_string(), "false".to_string()); + return Ok(()); + } + let peers = backend.peer_count().await.map_err(|error| { + SkillRunError(format!( + "failed to discover cluster peers before running `{}`: {error}", + pb.id + )) + })?; + let use_global = peers > 0; overrides.insert("use_global".to_string(), use_global.to_string()); + Ok(()) } pub async fn execute_skill( @@ -157,7 +167,7 @@ pub async fn execute_skill_pb( mut overrides: HashMap, options: RunOptions, ) -> Result { - resolve_use_global(backend, &pb, &mut overrides).await; + resolve_use_global(backend, &pb, &mut overrides).await?; let ctx = build_context(&pb, &overrides); let mut outcomes = Vec::new(); let mut evidence = Vec::new(); @@ -578,6 +588,7 @@ mod tests { struct MockBackend { peers: usize, + peer_error: bool, local_rows: usize, cluster_partial: bool, calls: Arc, @@ -587,6 +598,7 @@ mod tests { fn new(peers: usize, local_rows: usize) -> Self { Self { peers, + peer_error: false, local_rows, cluster_partial: false, calls: Arc::new(AtomicUsize::new(0)), @@ -598,6 +610,11 @@ mod tests { self } + fn with_peer_error(mut self) -> Self { + self.peer_error = true; + self + } + fn df(rows: usize) -> DataFrame { if rows == 0 { return DataFrame::default(); @@ -640,8 +657,12 @@ mod tests { Ok(format!("body:{path}")) } - async fn peer_count(&self) -> usize { - self.peers + async fn peer_count(&self) -> Result { + if self.peer_error { + Err(SkillRunError("node registry unavailable".into())) + } else { + Ok(self.peers) + } } } @@ -744,7 +765,9 @@ mod tests { let backend = MockBackend::new(4, 1); let pb = sample_skill(vec![], vec![]); let mut overrides = HashMap::from([("use_global".into(), "false".into())]); - resolve_use_global(&backend, &pb, &mut overrides).await; + resolve_use_global(&backend, &pb, &mut overrides) + .await + .unwrap(); assert_eq!( overrides.get("use_global").map(String::as_str), Some("false") @@ -756,13 +779,42 @@ mod tests { let backend = MockBackend::new(3, 1); let pb = sample_skill(vec![], vec![]); let mut overrides = HashMap::new(); - resolve_use_global(&backend, &pb, &mut overrides).await; + resolve_use_global(&backend, &pb, &mut overrides) + .await + .unwrap(); assert_eq!( overrides.get("use_global").map(String::as_str), Some("true") ); } + #[tokio::test] + async fn resolve_use_global_surfaces_peer_discovery_failure() { + let backend = MockBackend::new(0, 1).with_peer_error(); + let pb = sample_skill(vec![], vec![]); + let mut overrides = HashMap::new(); + let error = resolve_use_global(&backend, &pb, &mut overrides) + .await + .unwrap_err(); + assert!(error.0.contains("failed to discover cluster peers")); + assert!(!overrides.contains_key("use_global")); + } + + #[tokio::test] + async fn resolve_use_global_does_not_discover_for_local_default() { + let backend = MockBackend::new(0, 1).with_peer_error(); + let mut pb = sample_skill(vec![], vec![]); + pb.parameters[0].default = serde_yaml::Value::Bool(false); + let mut overrides = HashMap::new(); + resolve_use_global(&backend, &pb, &mut overrides) + .await + .unwrap(); + assert_eq!( + overrides.get("use_global").map(String::as_str), + Some("false") + ); + } + #[tokio::test] async fn execute_skill_pb_abort_stops_after_on_empty_abort() { let backend = MockBackend::new(0, 0); diff --git a/probing/server/src/mcp/skill_backend.rs b/probing/server/src/mcp/skill_backend.rs index 60d7ae81..4cd4912f 100644 --- a/probing/server/src/mcp/skill_backend.rs +++ b/probing/server/src/mcp/skill_backend.rs @@ -67,10 +67,10 @@ impl SkillBackend for ServerBackend { String::from_utf8(bytes).map_err(|e| SkillRunError(e.to_string())) } - async fn peer_count(&self) -> usize { - match tokio::task::spawn_blocking(|| get_nodes_page(0, 1024, None)).await { - Ok((_, total, _)) => total.saturating_sub(1), - Err(_) => 0, - } + async fn peer_count(&self) -> Result { + let (_, total, _) = tokio::task::spawn_blocking(|| get_nodes_page(0, 1024, None)) + .await + .map_err(|error| SkillRunError(error.to_string()))?; + Ok(total.saturating_sub(1)) } } diff --git a/python/probing/bundled_web/public/assets/tailwind.css b/python/probing/bundled_web/public/assets/tailwind.css index 06bbdaba..13b04594 100644 --- a/python/probing/bundled_web/public/assets/tailwind.css +++ b/python/probing/bundled_web/public/assets/tailwind.css @@ -823,6 +823,11 @@ video { right: 0px; } +.inset-y-0 { + top: 0px; + bottom: 0px; +} + .inset-y-\[7px\] { top: 7px; bottom: 7px; @@ -848,6 +853,10 @@ video { bottom: 0.75rem; } +.bottom-4 { + bottom: 1rem; +} + .bottom-6 { bottom: 1.5rem; } @@ -888,6 +897,10 @@ video { right: 0.75rem; } +.right-4 { + right: 1rem; +} + .right-6 { right: 1.5rem; } @@ -972,10 +985,18 @@ video { z-index: 50; } +.z-\[10050\] { + z-index: 10050; +} + .z-\[1\] { z-index: 1; } +.z-\[51\] { + z-index: 51; +} + .z-\[60\] { z-index: 60; } @@ -1020,6 +1041,11 @@ video { margin-bottom: 0.125rem; } +.my-2 { + margin-top: 0.5rem; + margin-bottom: 0.5rem; +} + .-mb-px { margin-bottom: -1px; } @@ -1108,6 +1134,10 @@ video { margin-top: 0.5rem; } +.mt-3 { + margin-top: 0.75rem; +} + .mt-4 { margin-top: 1rem; } @@ -1164,6 +1194,10 @@ video { height: 2.5rem; } +.h-16 { + height: 4rem; +} + .h-2 { height: 0.5rem; } @@ -1240,6 +1274,10 @@ video { height: 7px; } +.h-\[calc\(100vh-8rem\)\] { + height: calc(100vh - 8rem); +} + .h-full { height: 100%; } @@ -1252,6 +1290,10 @@ video { 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toString.call(u);if(n=="Object")try{return"Object("+JSON.stringify(u)+")"}catch{return"Object"}return u instanceof Error?`${u.name}: ${u.message} +${u.stack}`:n}function zt(u,t){u=u>>>0;let e=_(),n=[];for(let r=u;r>>0,O().subarray(u/1,u/1+t)}var E=null;function _(){return(E===null||E.buffer.detached===!0||E.buffer.detached===void 0&&E.buffer!==c.memory.buffer)&&(E=new DataView(c.memory.buffer)),E}function l(u,t){return jt(u>>>0,t)}var R=null;function O(){return(R===null||R.byteLength===0)&&(R=new Uint8Array(c.memory.buffer)),R}function a(u,t){try{return u.apply(this,t)}catch(e){let n=m(e);c.__wbindgen_exn_store(n)}}function g(u){return u==null}function s(u,t){try{return u.apply(this,t)}catch(e){let n=(function(){try{return e instanceof Error?`${e.message} Stack: -${e.stack}`:e.toString()}catch{return""}})();throw console.error("wasm-bindgen: imported JS function that was not marked as `catch` threw an error:",n),e}}function Bt(u,t,e){let n={a:u,b:t,cnt:1},r=(...i)=>{n.cnt++;try{return e(n.a,n.b,...i)}finally{r._wbg_cb_unref()}};return r._wbg_cb_unref=()=>{--n.cnt===0&&(c.__wbindgen_destroy_closure(n.a,n.b),n.a=0,X.unregister(n))},X.register(r,n,n),r}function k(u,t,e){let n={a:u,b:t,cnt:1},r=(...i)=>{n.cnt++;let a=n.a;n.a=0;try{return e(a,n.b,...i)}finally{n.a=a,r._wbg_cb_unref()}};return r._wbg_cb_unref=()=>{--n.cnt===0&&(c.__wbindgen_destroy_closure(n.a,n.b),n.a=0,X.unregister(n))},X.register(r,n,n),r}function Mt(u,t){let e=t(u.length*4,4)>>>0;for(let n=0;n>>0;return O().subarray(p,p+w.length).set(w),d=w.length,p}let n=u.length,r=t(n,1)>>>0,i=O(),a=0;for(;a127)break;i[r+a]=w}if(a!==n){a!==0&&(u=u.slice(a)),r=e(r,n,n=a+u.length*3,1)>>>0;let w=O().subarray(r+a,r+n),p=C.encodeInto(u,w);if(p.read!==u.length)throw new Error("failed to pass whole string");a+=p.written,r=e(r,n,a,1)>>>0}return d=a,r}function Ft(u){let t=c.__wbindgen_externrefs.get(u);return c.__externref_table_dealloc(u),t}var P=new TextDecoder("utf-8",{ignoreBOM:!0,fatal:!0});P.decode();var Ut=2146435072,G=0;function jt(u,t){return G+=t,G>=Ut&&(P=new TextDecoder("utf-8",{ignoreBOM:!0,fatal:!0}),P.decode(),G=t),P.decode(O().subarray(u,u+t))}var C=new TextEncoder;"encodeInto"in C||(C.encodeInto=function(u,t){let e=C.encode(u);return t.set(e),{read:u.length,written:e.length}});var d=0,Dt,Wt,c;function ot(u,t){return Wt=u,c=u.exports,Dt=t,E=null,R=null,c.__wbindgen_start(),c}async function Pt(u,t){if(typeof Response=="function"&&u instanceof Response){if(typeof WebAssembly.instantiateStreaming=="function")try{return await WebAssembly.instantiateStreaming(u,t)}catch(r){if(u.ok&&e(u.type)&&u.headers.get("Content-Type")!=="application/wasm")console.warn("`WebAssembly.instantiateStreaming` failed because your server does not serve Wasm with `application/wasm` MIME type. Falling back to `WebAssembly.instantiate` which is slower. Original error:\n",r);else throw r}let n=await u.arrayBuffer();return await WebAssembly.instantiate(n,t)}else{let n=await WebAssembly.instantiate(u,t);return n instanceof WebAssembly.Instance?{instance:n,module:u}:n}function e(n){switch(n){case"basic":case"cors":case"default":return!0}return!1}}function at(u){if(c!==void 0)return c;u!==void 0&&(Object.getPrototypeOf(u)===Object.prototype?{module:u}=u:console.warn("using deprecated parameters for `initSync()`; pass a single object instead"));let t=tt();u instanceof WebAssembly.Module||(u=new WebAssembly.Module(u));let e=new WebAssembly.Instance(u,t);return ot(e,u)}async function _t(u){if(c!==void 0)return c;u!==void 0&&(Object.getPrototypeOf(u)===Object.prototype?{module_or_path:u}=u:console.warn("using deprecated parameters for the initialization function; pass a single object instead")),u===void 0&&(u=new URL("web_bg.wasm",import.meta.url));let t=tt();(typeof u=="string"||typeof Request=="function"&&u instanceof Request||typeof URL=="function"&&u instanceof URL)&&(u=fetch(u));let{instance:e,module:n}=await Pt(await u,t);return ot(e,n)}globalThis.__wasm_split_main_initSync=at;_t({module_or_path:"/./assets/web_bg-dxh9628c8b4a0d6e07b.wasm"}).then(u=>{globalThis.__dx_mainWasm=u,globalThis.__dx_mainInit=_t,globalThis.__dx_mainInitSync=at,globalThis.__dx___wbg_get_imports=tt,u.__wbindgen_start==null&&u.main()});export{K as IntoUnderlyingByteSource,q as IntoUnderlyingSink,H as IntoUnderlyingSource,L as JSOwner,c as __wasm,_t as default,at as initSync}; +${e.stack}`:e.toString()}catch{return""}})();throw console.error("wasm-bindgen: imported JS function that was not marked as `catch` threw an error:",n),e}}function Bt(u,t,e){let n={a:u,b:t,cnt:1},r=(...i)=>{n.cnt++;try{return e(n.a,n.b,...i)}finally{r._wbg_cb_unref()}};return r._wbg_cb_unref=()=>{--n.cnt===0&&(c.__wbindgen_destroy_closure(n.a,n.b),n.a=0,X.unregister(n))},X.register(r,n,n),r}function k(u,t,e){let n={a:u,b:t,cnt:1},r=(...i)=>{n.cnt++;let f=n.a;n.a=0;try{return e(f,n.b,...i)}finally{n.a=f,r._wbg_cb_unref()}};return r._wbg_cb_unref=()=>{--n.cnt===0&&(c.__wbindgen_destroy_closure(n.a,n.b),n.a=0,X.unregister(n))},X.register(r,n,n),r}function Mt(u,t){let e=t(u.length*4,4)>>>0;for(let n=0;n>>0;return O().subarray(p,p+w.length).set(w),d=w.length,p}let n=u.length,r=t(n,1)>>>0,i=O(),f=0;for(;f127)break;i[r+f]=w}if(f!==n){f!==0&&(u=u.slice(f)),r=e(r,n,n=f+u.length*3,1)>>>0;let w=O().subarray(r+f,r+n),p=C.encodeInto(u,w);if(p.read!==u.length)throw new Error("failed to pass whole string");f+=p.written,r=e(r,n,f,1)>>>0}return d=f,r}function Ft(u){let t=c.__wbindgen_externrefs.get(u);return c.__externref_table_dealloc(u),t}var P=new TextDecoder("utf-8",{ignoreBOM:!0,fatal:!0});P.decode();var Ut=2146435072,G=0;function jt(u,t){return G+=t,G>=Ut&&(P=new TextDecoder("utf-8",{ignoreBOM:!0,fatal:!0}),P.decode(),G=t),P.decode(O().subarray(u,u+t))}var C=new TextEncoder;"encodeInto"in C||(C.encodeInto=function(u,t){let e=C.encode(u);return t.set(e),{read:u.length,written:e.length}});var d=0,Dt,Wt,c;function ot(u,t){return Wt=u,c=u.exports,Dt=t,E=null,R=null,c.__wbindgen_start(),c}async function Pt(u,t){if(typeof Response=="function"&&u instanceof Response){if(typeof WebAssembly.instantiateStreaming=="function")try{return await WebAssembly.instantiateStreaming(u,t)}catch(r){if(u.ok&&e(u.type)&&u.headers.get("Content-Type")!=="application/wasm")console.warn("`WebAssembly.instantiateStreaming` failed because your server does not serve Wasm with `application/wasm` MIME type. Falling back to `WebAssembly.instantiate` which is slower. Original error:\n",r);else throw r}let n=await u.arrayBuffer();return await WebAssembly.instantiate(n,t)}else{let n=await WebAssembly.instantiate(u,t);return n instanceof WebAssembly.Instance?{instance:n,module:u}:n}function e(n){switch(n){case"basic":case"cors":case"default":return!0}return!1}}function at(u){if(c!==void 0)return c;u!==void 0&&(Object.getPrototypeOf(u)===Object.prototype?{module:u}=u:console.warn("using deprecated parameters for `initSync()`; pass a single object instead"));let t=tt();u instanceof WebAssembly.Module||(u=new WebAssembly.Module(u));let e=new WebAssembly.Instance(u,t);return ot(e,u)}async function _t(u){if(c!==void 0)return c;u!==void 0&&(Object.getPrototypeOf(u)===Object.prototype?{module_or_path:u}=u:console.warn("using deprecated parameters for the initialization function; pass a single object instead")),u===void 0&&(u=new URL("web_bg.wasm",import.meta.url));let t=tt();(typeof u=="string"||typeof Request=="function"&&u instanceof Request||typeof URL=="function"&&u instanceof URL)&&(u=fetch(u));let{instance:e,module:n}=await Pt(await u,t);return ot(e,n)}globalThis.__wasm_split_main_initSync=at;_t({module_or_path:"/./assets/web_bg-dxh397f70ff35dbc871.wasm"}).then(u=>{globalThis.__dx_mainWasm=u,globalThis.__dx_mainInit=_t,globalThis.__dx_mainInitSync=at,globalThis.__dx___wbg_get_imports=tt,u.__wbindgen_start==null&&u.main()});export{K as IntoUnderlyingByteSource,q as IntoUnderlyingSink,H as IntoUnderlyingSource,L as JSOwner,c as __wasm,_t as default,at as initSync}; diff --git a/python/probing/bundled_web/public/assets/web-dxh3f25885a213214.js.br b/python/probing/bundled_web/public/assets/web-dxh3f25885a213214.js.br new file mode 100644 index 00000000..6b3cdb41 Binary files /dev/null and b/python/probing/bundled_web/public/assets/web-dxh3f25885a213214.js.br differ diff --git a/python/probing/bundled_web/public/assets/web-dxh50ad7a34ffc43ea1.js.br b/python/probing/bundled_web/public/assets/web-dxh50ad7a34ffc43ea1.js.br deleted file mode 100644 index 77798385..00000000 Binary files a/python/probing/bundled_web/public/assets/web-dxh50ad7a34ffc43ea1.js.br and /dev/null differ diff --git a/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh397f70ff35dbc871.wasm b/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh397f70ff35dbc871.wasm new file mode 100644 index 00000000..5f63ad6d Binary files /dev/null and b/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh397f70ff35dbc871.wasm differ diff --git a/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh397f70ff35dbc871.wasm.br b/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh397f70ff35dbc871.wasm.br new file mode 100644 index 00000000..1b7b25d3 Binary files /dev/null and b/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh397f70ff35dbc871.wasm.br differ diff --git a/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh9628c8b4a0d6e07b.wasm b/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh9628c8b4a0d6e07b.wasm deleted file mode 100644 index 7741f52d..00000000 Binary files a/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh9628c8b4a0d6e07b.wasm and /dev/null differ diff --git a/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh9628c8b4a0d6e07b.wasm.br b/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh9628c8b4a0d6e07b.wasm.br deleted file mode 100644 index 796a079e..00000000 Binary files a/python/probing/bundled_web/public/assets/web_bg-dxh9628c8b4a0d6e07b.wasm.br and /dev/null differ diff --git a/python/probing/bundled_web/public/index.html b/python/probing/bundled_web/public/index.html index 4316b227..3e19f0de 100644 --- a/python/probing/bundled_web/public/index.html +++ b/python/probing/bundled_web/public/index.html @@ -3,7 +3,7 @@ - Probing Web InterfaceProbing Web Interface + Probing Web Interface - +
- + diff --git a/scripts/prune-bundled-web.sh b/scripts/prune-bundled-web.sh index 2d598f31..a562bae0 100755 --- a/scripts/prune-bundled-web.sh +++ b/scripts/prune-bundled-web.sh @@ -7,18 +7,25 @@ INDEX="$PUBLIC/index.html" ASSETS="$PUBLIC/assets" if [[ ! -f "$INDEX" ]]; then - exit 0 + echo "error: missing bundled web index: $INDEX" >&2 + exit 1 fi entry_js="$(grep -oE 'web-dxh[^"'"'"' ]+\.js' "$INDEX" | head -1 || true)" if [[ -z "$entry_js" ]]; then - exit 0 + echo "error: index does not reference a Dioxus entry script: $INDEX" >&2 + exit 1 fi js_path="$ASSETS/$entry_js" -wasm_ref="" -if [[ -f "$js_path" ]]; then - wasm_ref="$(grep -oE 'web_bg-dxh[0-9a-f]+\.wasm' "$js_path" | head -1 || true)" +if [[ ! -f "$js_path" ]]; then + echo "error: index references missing entry script: $js_path" >&2 + exit 1 +fi +wasm_ref="$(grep -oE 'web_bg-dxh[0-9a-f]+\.wasm' "$js_path" | head -1 || true)" +if [[ -z "$wasm_ref" || ! -f "$ASSETS/$wasm_ref" ]]; then + echo "error: entry script references missing WASM module: $ASSETS/${wasm_ref:-}" >&2 + exit 1 fi declare -a keep=( diff --git a/scripts/verify_web_assets.py b/scripts/verify_web_assets.py new file mode 100644 index 00000000..e8feeafa --- /dev/null +++ b/scripts/verify_web_assets.py @@ -0,0 +1,100 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Verify that a bundled Dioxus index references files present in the bundle.""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import re +import sys +from collections.abc import Callable +from pathlib import Path, PurePosixPath +from urllib.parse import unquote, urlsplit + +_HTML_ASSET_RE = re.compile(r"""(?:src|href)=["']([^"']+)["']""", re.IGNORECASE) +_ENTRY_JS_RE = re.compile(r"(?:^|/)assets/(web-dxh[0-9a-f]+\.js)$") +_WASM_RE = re.compile(r"web_bg-dxh[0-9a-f]+\.wasm") + + +def _local_path(reference: str) -> str | None: + parsed = urlsplit(reference) + if parsed.scheme or parsed.netloc or reference.startswith(("data:", "#")): + return None + path = unquote(parsed.path).lstrip("/") + normalized = str(PurePosixPath(path)) + while normalized.startswith("./"): + normalized = normalized[2:] + if normalized == ".." or normalized.startswith("../"): + return None + return normalized + + +def verify_web_files( + index_html: str, + exists: Callable[[str], bool], + read_text: Callable[[str], str], +) -> list[str]: + """Validate index/entry/WASM references against an abstract file collection.""" + errors: list[str] = [] + references = [] + for reference in _HTML_ASSET_RE.findall(index_html): + path = _local_path(reference) + if path is not None: + references.append(path) + for path in sorted(set(references)): + if not exists(path): + errors.append(f"index.html references missing asset: {path}") + + entry_paths = [path for path in references if _ENTRY_JS_RE.search(path)] + if not entry_paths: + errors.append("index.html does not reference a hashed Dioxus entry script") + return errors + + for entry_path in sorted(set(entry_paths)): + if not exists(entry_path): + continue + javascript = read_text(entry_path) + wasm_names = sorted(set(_WASM_RE.findall(javascript))) + if not wasm_names: + errors.append(f"{entry_path} does not reference a hashed WASM module") + continue + for wasm_name in wasm_names: + wasm_path = f"assets/{wasm_name}" + if not exists(wasm_path): + errors.append(f"{entry_path} references missing WASM module: assets/{wasm_name}") + return errors + + +def verify_web_bundle(root: Path) -> list[str]: + """Return bundle-integrity errors without mutating the bundle.""" + index = root / "index.html" + if not index.is_file(): + return ["missing index.html"] + return verify_web_files( + index.read_text(encoding="utf-8"), + lambda path: (root / path).is_file(), + lambda path: (root / path).read_text(encoding="utf-8"), + ) + + +def main(argv: list[str] | None = None) -> int: + parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__) + parser.add_argument( + "root", + nargs="?", + type=Path, + default=Path("python/probing/bundled_web/public"), + help="bundle root containing index.html", + ) + args = parser.parse_args(argv) + errors = verify_web_bundle(args.root) + if errors: + print(f"error: invalid web bundle under {args.root}:", file=sys.stderr) + for error in errors: + print(f" - {error}", file=sys.stderr) + return 1 + print(f"ok: web bundle references are complete under {args.root}") + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + raise SystemExit(main()) diff --git a/scripts/verify_wheel_contents.py b/scripts/verify_wheel_contents.py index eb878430..0e41a6e3 100644 --- a/scripts/verify_wheel_contents.py +++ b/scripts/verify_wheel_contents.py @@ -8,6 +8,11 @@ import zipfile from pathlib import Path +try: + from verify_web_assets import verify_web_files +except ModuleNotFoundError: # Imported as `scripts.verify_wheel_contents` in tests. + from scripts.verify_web_assets import verify_web_files + # Paths that must exist in every release wheel (wheel archive member names). REQUIRED_PATHS = ( "probing/__init__.py", @@ -43,6 +48,19 @@ def verify_wheel(wheel: Path) -> list[str]: if "probing/bundled_web/index.html" in names: continue missing.append(member) + web_root = ( + "probing/bundled_web/public/" + if "probing/bundled_web/public/index.html" in names + else "probing/bundled_web/" + ) + index_member = f"{web_root}index.html" + if index_member in names: + errors = verify_web_files( + zf.read(index_member).decode("utf-8"), + lambda path: f"{web_root}{path}" in names, + lambda path: zf.read(f"{web_root}{path}").decode("utf-8"), + ) + missing.extend(f"invalid web bundle: {error}" for error in errors) return missing diff --git a/tests/unit/probing/test_web_assets.py b/tests/unit/probing/test_web_assets.py index bed37d22..f10ac2bc 100644 --- a/tests/unit/probing/test_web_assets.py +++ b/tests/unit/probing/test_web_assets.py @@ -3,11 +3,14 @@ from __future__ import annotations import os +import zipfile from pathlib import Path import pytest from probing import web_assets +from scripts.verify_web_assets import verify_web_bundle +from scripts.verify_wheel_contents import REQUIRED_PATHS, verify_wheel from tests.conftest import is_wheel_install, repo_root @@ -90,3 +93,54 @@ def test_configure_assets_root_respects_override(monkeypatch, tmp_path: Path): monkeypatch.setenv(web_assets._ENV, str(override)) assert web_assets.configure_assets_root() == override + + +def _write_valid_web_bundle(root: Path) -> None: + assets = root / "assets" + assets.mkdir(parents=True) + (root / "index.html").write_text( + '' + '', + encoding="utf-8", + ) + (assets / "tailwind.css").write_text("", encoding="utf-8") + (assets / "web-dxhabc123.js").write_text( + 'const wasm = "web_bg-dxhdef456.wasm";', + encoding="utf-8", + ) + (assets / "web_bg-dxhdef456.wasm").write_bytes(b"\0asm") + + +def test_verify_web_bundle_accepts_complete_reference_graph(tmp_path: Path): + _write_valid_web_bundle(tmp_path) + assert verify_web_bundle(tmp_path) == [] + + +def test_verify_web_bundle_rejects_missing_entry_script(tmp_path: Path): + _write_valid_web_bundle(tmp_path) + (tmp_path / "assets" / "web-dxhabc123.js").unlink() + errors = verify_web_bundle(tmp_path) + assert any( + "missing asset" in error and "web-dxhabc123.js" in error for error in errors + ) + + +def test_verify_web_bundle_rejects_missing_wasm(tmp_path: Path): + _write_valid_web_bundle(tmp_path) + (tmp_path / "assets" / "web_bg-dxhdef456.wasm").unlink() + errors = verify_web_bundle(tmp_path) + assert any("missing WASM module" in error for error in errors) + + +def test_verify_wheel_rejects_broken_web_reference(tmp_path: Path): + wheel = tmp_path / "probing-test.whl" + with zipfile.ZipFile(wheel, "w") as archive: + for path in REQUIRED_PATHS: + content = ( + '' + if path.endswith("bundled_web/public/index.html") + else "" + ) + archive.writestr(path, content) + errors = verify_wheel(wheel) + assert any("invalid web bundle" in error for error in errors) diff --git a/web/DESIGN.md b/web/DESIGN.md index fbe62a45..43c76e37 100644 --- a/web/DESIGN.md +++ b/web/DESIGN.md @@ -4,6 +4,42 @@ **技术栈**：Dioxus 0.7（WASM）、dioxus-router、Tailwind（dx 构建）、reqwest、`probing-skills`（技能执行 SSOT）、async-openai（浏览器 BYOK LLM）。 +## 双 UI 渐进迁移 + +`main.rs` 通过 `ui_version.rs::RootApp` 只挂载一个应用根： + +- `classic`（默认）：原有 `app::App`，路由和组件保持不变。 +- `next`：`next::NextApp`，独立 Router、Shell、信息架构和诊断首页。 + +Classic 用户可通过右下角入口进入 Next；Next 用户通过侧栏底部切回 Classic， +也可使用 `?ui=classic|next` 手动切换。选择保存在 +`localStorage["probing.ui.version"]`。切换时整页重载，避免两个 Router、hook +和全局监听器同时存在。 + +Next UI 代码边界： + +```text +web/src/next/ +├── routes.rs # 独立 NextRoute +├── shell.rs # 诊断优先的导航与任务上下文 +├── components.rs # Next 专用页面原语 +├── model.rs # 首页/分布式健康派生模型 +└── pages/ # Dashboard、Investigate、Training、Distributed、Profiles、Explore +``` + +Next Router 保持 Classic 产品 URL 的兼容性，并在新壳层中直接承载成熟能力： + +| 工作区 | 路由 | +|--------|------| +| 诊断 | `/`、`/agent`、`/training`、`/distributed` | +| RL / 推理 | `/rl`、`/rl/train`、`/rl/spans`、`/rl/process-timeline`、`/rl/perfetto`、`/rl/inference` | +| 证据 | `/spans`、`/stacks/*`、`/profiles`、`/profiling/:view` | +| 工具 | `/analytics`、`/python`、`/pulsing`、`/cluster`、`/system` | + +Next Shell 同时挂载 Command Bar、全局快捷键、Investigation URL 同步、页面 +snapshot、后台任务与 Torch overhead monitor，以及可浮动的 Investigate 面板。 +Classic 继续作为独立应用保留；已知产品路由不再依赖 Classic fallback。 + --- ## 一、产品信息架构 @@ -88,6 +124,36 @@ APP_OVERLAY: None | SourceViewer(path, line) | Monitor(Tasks | Overhead) ### 2.4 侧栏结构 +Next 侧栏以用户角色和分析深度组织，并且只展开当前路由所在的活动路径： + +```text +Logo + 紧凑模式 / 移动端关闭 +快速搜索（⌘K） +├── Dashboard +├── Investigate +├── Distributed health +├── Cluster nodes +├── Workloads +│ ├── Training +│ ├── Reinforcement learning → Rollout / Policy training / RL Spans / Timeline / Perfetto +│ └── Inference +├── Advanced analysis +│ ├── Profiles → pprof / Torch / Chrome trace / PyTorch / Ray +│ ├── Stacks → Local / Distributed / Distributed Python +│ └── Spans +└── Deep tools → SQL / Python Trace / Pulsing / System / Catalog +nav（flex-1 独立滚动；仅当前活动路径展开） +Tasks · Overhead +Switch interface: Classic +``` + +活动路径同时承载当前页面的控制项，例如刷新、数据范围、cluster fan-out、 +采样频率和 profiler 启停；右侧页面只保留结果和直接操作图表所需的过滤器。 +展开状态完全由路由决定，非活动分支不可同时展开。桌面侧栏支持 288px 控制 +模式和 80px 图标模式；窄屏侧栏为遮罩抽屉，支持显式关闭且不产生横向滚动。 + +Classic 侧栏保持原结构： + ```text Logo ├── Overview: Dashboard, Investigate, Stacks▾ diff --git a/web/assets/tailwind.css b/web/assets/tailwind.css index 06bbdaba..13b04594 100644 --- a/web/assets/tailwind.css +++ b/web/assets/tailwind.css @@ -823,6 +823,11 @@ video { right: 0px; } +.inset-y-0 { + top: 0px; + bottom: 0px; +} + .inset-y-\[7px\] { top: 7px; bottom: 7px; @@ -848,6 +853,10 @@ video { bottom: 0.75rem; } +.bottom-4 { + bottom: 1rem; +} + .bottom-6 { bottom: 1.5rem; } @@ -888,6 +897,10 @@ video { right: 0.75rem; } +.right-4 { + right: 1rem; +} + .right-6 { right: 1.5rem; } @@ -972,10 +985,18 @@ video { z-index: 50; } +.z-\[10050\] { + z-index: 10050; +} + .z-\[1\] { z-index: 1; } +.z-\[51\] { + z-index: 51; +} + .z-\[60\] { z-index: 60; } @@ -1020,6 +1041,11 @@ video { margin-bottom: 0.125rem; } +.my-2 { + margin-top: 0.5rem; + margin-bottom: 0.5rem; +} + .-mb-px { margin-bottom: -1px; } @@ -1108,6 +1134,10 @@ video { margin-top: 0.5rem; } +.mt-3 { + margin-top: 0.75rem; +} + .mt-4 { margin-top: 1rem; } @@ -1164,6 +1194,10 @@ video { height: 2.5rem; } +.h-16 { + height: 4rem; +} + .h-2 { height: 0.5rem; } @@ -1240,6 +1274,10 @@ video { height: 7px; } +.h-\[calc\(100vh-8rem\)\] { + height: calc(100vh - 8rem); +} + .h-full { height: 100%; } @@ -1252,6 +1290,10 @@ video { height: 100vh; } +.max-h-24 { + max-height: 6rem; +} + .max-h-32 { max-height: 8rem; } @@ -1268,6 +1310,10 @@ video { max-height: 14rem; } +.max-h-64 { + max-height: 16rem; +} + .max-h-72 { max-height: 18rem; } @@ -1316,6 +1362,14 @@ video { min-height: 0px; } +.min-h-16 { + min-height: 4rem; +} + +.min-h-28 { + min-height: 7rem; +} + .min-h-\[140px\] { min-height: 140px; } @@ -1332,6 +1386,10 @@ video { min-height: 36px; } 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