[DGX Spark] 兩台 DGX Spark 跑 DeepSeek V4.1 Flash：TensorFold TP=2 安裝設定，單路比 Qwen3.8 快兩成

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前言

DeepSeek V4.1 Flash 1017 出來那幾天，社群一直在講它的能力已經摸到頂級雲端模型的邊。我手上剛好有兩台 GX10，平常串起來跑 Qwen3.8-Flash-Next，家裡叫它 Hikari，負責家裡大部分的派工和文字工作。問題很單純：這兩台跑不跑得動 DeepSeek？跑得動的話，能不能直接換掉 Hikari？

卡點有兩個。單台 128GB 塞不下，只能用壓縮過的 2.9bpw 版本(每個權重平均只用 2.9 個位元存)，再把兩台串起來跑。串法叫 TP=2(tensor parallel)：模型每一層的計算切成兩半，兩台各算一半，再互相交換結果。另一個卡點是兩台都被 Hikari 佔著，測一次就等於主力席要停好幾個小時。

最後的結果是：一次只問一個問題(單路)時，它比 Qwen 快兩成；調完設定後，八個請求同時進來(八路)的中文總吞吐量追平，所以我把主力換成了 DeepSeek。這篇前半是照著做就跑得起來的步驟，後半是完整數據和踩過的坑。

你會拿到什麼：單路快兩成，八路中文追平

tok/s 是每秒產出幾個 token，token 是模型切文字的單位，數字越大越快。重點看「單路」那兩列。下面兩列是調完多路設定之後的八路總吞吐量。

量測(tok/s)	Qwen3.8-Flash-Next(Hikari)	DeepSeek V4.1 Flash	差距
單路程式，每路	92.4	111.5	+20.7%
單路中文，每路	46.4	59.2	+27.4%
八路中文，總吞吐量	148.0	150.6	追平
八路程式，總吞吐量	285.6	212.0	輸約 26%

量法是同一支 bench：temperature 0、max_tokens 400、每路連續 3 個請求、每格 3 輪取中位。兩個模型的 tokenizer 不一樣，tok/s 不是等量文字，所以後面的進階段另外補了一張「同題完成秒數」。

能力題我跑了家裡固定那套 agent 題：6 題過 5 題、48/60 分，唯一沒過的是一題編號語意的嚴格輸出比對。這套題沒有 Hikari 的同套結果，所以我不敢說它比 Hikari 聰明，只說它夠格接手 Hikari 的工作。

需要哪些東西：兩台整台空出來，加約 800 GB 的硬碟空間

MiaAI 的雙 Spark 配方把 DeepSeek 切成 TP=2(tensor parallel，一層的矩陣切兩半，兩台各算一半再交換結果)，引擎是 TensorFold 的 Zig 原生引擎，一台當 head 跑 API，另一台當 worker。

• 兩台 DGX Spark 或同級 GB10 機器，各 128GB。每台權重約 98 GiB，start.sh 啟動前要求每台至少 112 GiB 可用，不然拒絕啟動。所以 Hikari 這種大模型一定要整個停掉，不能共存。
• 一條 QSFP 線接兩台的 ConnectX-7(CX7)，兩端各給一個同網段的私有 IP，ping 得通。
• head 到 worker 的免密碼 ssh。
• 兩台都裝 Docker + NVIDIA container runtime，head 另外要 git、python3、hf CLI。
• 硬碟：配方寫 head 約 505 GB、worker 約 310 GB，再加一份 25 GB 的 image。開 ABLIT=1 還要多一份改寫過的 shard，照配方原本的順序做，head 的峰值會到約 671 GB。
• 兩台 GPU 時脈上限一致。TP=2 每層要碰面兩次，慢的那台決定速度。我這兩台 applications clock 都是 2418 MHz，沒動。

模型本體：

東西	來源	大小
EXL3 2.9bpw checkpoint(39 片)	Mia-AiLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-EAQ-v1-2.9-bpw @ 45ee5d0f	196 GiB
Engram 兩張表(shard 47、48，不量化)	deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 @ 1bae0e10	約 203 GB
ABLIT overlay(選配)	drowzeys/keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated @ 0bdc2036	682 MB

Engram 是 DeepSeek 這代的「條件記憶」查表，量化版不含，一定要從 deepseek-ai 原版抓那兩片。

第一步：下載 checkpoint、Engram 和 overlay，約五個半小時

配方的 start.sh 第一次跑會自己下載，但我建議先手動抓好，因為要下的總量接近 400 GB。我在 head(033f)上開 tmux 跑，checkpoint 加 Engram 兩片，從 10-23 凌晨三點開始，約 5.6 小時。

ABLIT overlay 有兩個要注意的地方。第一，它是 gated repo，要先登入 Hugging Face、在那個頁面勾同意條款，token 本身不會給你權限。第二，hf download --include "*mia29*" 沒把大檔抓下來，要指名檔案：

hf auth login
hf download drowzeys/keys-DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Abliterated \
  --revision 0bdc2036113c4fdda38ef6005b3cbc0bc0dfa0f0 \
  --include apply_mia29_wo_b_graft.py --include exl3_wo_b_l10_35_mia29.safetensors \
  --include EXL3_MIA29_ABLIT_META.json --include README.md
# 抓到的檔應該是 682,275,992 bytes

不開 ABLIT 就跳過這段，ABLIT=0 跑的是 Mia 原版。

第二步：接線，兩台都放本機碟，不走 NFS

配方預設讓 worker 透過 NFS 讀 head 的 checkpoint。我沒這樣做，兩台都放自己的本機碟，原因寫在配方 README：head 透過 NFS 讀 Engram 時，隨機 4 KiB 讀取要約 940 µs，本機碟約 90 µs，prefill 會掉到約 690–890 tok/s。

一個 CX7 實體 port 在系統裡會長成兩個網路介面(enp1s0f0np0 / enP2p1s0f0np0)，兩個都給位址，配方會偵測成兩條 RDMA rail。我這邊 head 是 <head-cx7-ip>、worker 是 <worker-cx7-ip>，第二條 rail 在另一個網段，MTU 維持原本的 1500。

搬檔也走這條直連線，實測 0.12–1.04 GB/s，主要卡在硬碟的混合讀寫，不是線。搬整個 HF repo 時別用 rsync -aL，原因在後面的進階段。

第三步：在 head 上一個 start.sh 起 TP=2

先停 Hikari。我的 Hikari 是 system unit，要用 sudo systemctl，systemctl --user 找不到它。停之前我等它連續 60 秒沒有 running/waiting 請求，免得砍掉進行中的工作：

# worker(5bf0)上的 Hikari head 與它的 timers
ssh coolthor@<worker-cx7-ip> sudo -n systemctl stop qwen38fn-miaai-head-watchdog.timer \
  qwen38fn-miaai-metrics.timer qwen38fn-miaai-head-watchdog.service qwen38fn-miaai-head.service
# head(033f)上的 Hikari worker
sudo -n systemctl stop qwen38fn-miaai-worker.service

只停不 disable，回滾時才能原樣叫回來。

再來是配方本身。照 README 的 Quick start：

git clone https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-1017-2x-DGX-Sparks.git ~/dsv41
cd ~/dsv41
cp scripts/local.sh.example scripts/local.sh
DRY_RUN=1 ./start.sh     # 只印它找到的連線和兩台的 docker 指令，什麼都不動
./start.sh

我的 scripts/local.sh 最後長這樣(IP 換成假的)：

WORKER=coolthor@<worker-cx7-ip>
FABRIC_PEER=<worker-cx7-ip>
ABLIT=1
PREPARE=0
CONTEXT=262144
REASONING_EFFORT=high
STATE_DIR=$HOME/.cache/dsv41-tensorfold/state
NFS_VOLUME=/home/coolthor/.cache/huggingface
MEMGUARD_REMOTE_DIR=/home/coolthor/.cache/dsv41-tensorfold
WORKER_ENGRAM_DIR=/home/coolthor/.cache/huggingface/hub/models--deepseek-ai--DeepSeek-V4.1-Flash-1017/snapshots/1bae0e1088993b9b82de08f59de5be5a34e42170
THINKING=0

PREPARE=0 很重要。第一次跑的時候，start.sh 會呼叫 prepare.sh：build image(head 約 6 分鐘 Zig 編譯，再把 image 傳到 worker)、套 ABLIT overlay、把權重切成兩個 rank 檔。硬碟夠大就讓它一口氣跑完。我的硬碟不夠，所以拆成三段自己跑：先 build image，再套 overlay(套完驗過 104 個改寫張量就刪掉原本那 24 片)，最後做 rank 檔(rank1 做完傳到 worker、驗過大小、刪掉 head 的暫存，才開始做 rank0)。整個過程硬碟最低剩約 59 GiB。

準備做完之後原始 checkpoint 只剩 shard 39，這時候一定要 PREPARE=0。不然 prepare.sh 以為快取不完整，會重新下載 196 GiB。

起來之後看到這行就是成功：

[tensorfold] serving DeepSeek-V4.1-Flash-1017 at http://0.0.0.0:8888/v1 (sampling: temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20; drafts: on; context: 262144; loaded in 31.4s)

引擎載入 31–46 秒，含 smoke test 的整個 restart 約 42–90 秒。drafts: on 是 DSpark 投機解碼：checkpoint 內建草稿層，先猜幾個字再一次驗證，猜中就省下逐字算的時間。

第四步：PARALLEL=8、ROUND_ROWS=32、CONTEXT=262144

配方預設 PARALLEL=4，也就是引擎同時跑 4 路。我平常有 4–6 個請求同時進來，實測發現第 5 到第 8 路要排隊，TTFT(等第一個字的時間)p90 到 5.4–8.6 秒(p90 是九成請求都在這個時間內拿到第一個字)。改成 8 之後降到約 1 秒。

設定	八路中文總 tok/s	八路程式總 tok/s	六／八路 TTFT p90
PARALLEL=4、ROUND_ROWS=16(預設)	110.1	162.8	5.4–8.6 秒
PARALLEL=8、ROUND_ROWS=16	151.8	185.8	約 1 秒
PARALLEL=8、ROUND_ROWS=32	150.6	212.0	約 1 秒

這表看第一欄的跳幅：中文多路變快幾乎都是 PARALLEL=8 的功勞，程式多路則是再調 ROUND_ROWS=32 又快了一截。

ROUND_ROWS 是一輪 decode 一次處理幾列。配方附的 kernel 只到 16 列，開 32 需要 PR #31 的 64 個寬列 cubin。沒裝就硬開，CUDA graph capture會失敗(issue #23)。配方的 start.sh 也只接受 16，要另外改成接受 16–48。我另外套了 PR #40 處理長 prompt的記憶體，套之前和套之後各 9 題 temperature 0 輸出逐字相同。

CONTEXT 我設 262144，沒開到配方預設的 1M。載入後 head 只剩約 8 GiB 可用記憶體，記憶體守門員(memguard)在 2.5 GiB 會殺容器，我沒驗過 1M 在這個餘裕下撐不撐得住。還有一件事容易誤會：PARALLEL=8 不代表 8 條 262K 的對話能同時駐留，8 路共用同一個 262144 token 的池子，8 條 110K 的長歷史一定會排隊。

最後的啟動命令：

cd ~/dsv41
env -u TF_DS_PREFILL_INTERLEAVE_MS IMAGE=tensorfold-dsv41:exl3-tp2-6509d19281e9 \
  PREFILL_INTERLEAVE_MS=250 GRAPHS=1 PARALLEL=8 ROUND_ROWS=32 CONTEXT=262144 \
  THINKING=0 PREPARE=0 ./start.sh restart

前面那個 env -u 是防一個 launcher 的坑：shell 裡如果還留著舊的 TF_DS_PREFILL_INTERLEAVE_MS，它會繞過 PREFILL_INTERLEAVE_MS 直接傳進引擎，你以為關了其實沒關。

思考模式：伺服器預設關，請求裡要的時候開 high

我在伺服器設 THINKING=0，一般互動和 agent 的短步驟不思考，回得快。要思考的請求自己帶：

{
  "model": "DeepSeek-V4.1-Flash-1017",
  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
  "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": true},
  "reasoning_effort": "high",
  "max_tokens": 2500
}

effort 用 high，別用 max。配方 README 提到 max 在 agent 工作裡容易陷入思考迴圈(#33、#37)，這版引擎把 high 對到 75、max 對到 100。開思考時 max_tokens 要給夠，請求沒指定的話伺服器預設是 32768。

接進既有工具：OpenAI 相容，但上限要呼叫端自己設

任何 OpenAI client 都能接：base_url = "http://<head-ip>:8888/v1"，model 是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。我的 Hermes agent 設定這樣寫：

model:
  default: DeepSeek-V4.1-Flash-1017
  provider: ds4
  base_url: http://<head-ip>:8888/v1
  api_key: dummy
  context_length: 131072

接之前要知道的四件事：

• 不支援 structured output。 response_format 用 json_object 或 json_schema 會拿到 HTTP 400(text 可以)：structured output (response_format and the guided_* fields) is not supported by this engine yet。要 JSON 就在 prompt 裡要求，再自己驗。
• top_k 最多 56，超過會被 TooManyCandidates 拒絕。
• API 預設沒有 key，對整個網路開放。要鎖就設 API_KEY=1。
• /v1/models 回 200 不代表會生字。 CUDA graph 出錯之後，HTTP 照樣活著但推論空轉(#51)。健康檢查要送一個真的小請求。

呼叫端我加了這幾條上限：每個工具回合 max_tokens 2500、工具回合最多 20 輪、單一工具 60 秒逾時、已經在吐字的請求閒置 180 秒算卡住。看到「秒停」(finish=stop、只吐 1 個 token、沒有工具呼叫)就原樣重送一次，實測大約每 100 次碰到 1 次。

我在 Mac 上另外掛一支看門狗，每 2 分鐘送一個 max_tokens=5 的真請求，60 秒內要拿到字；每 10 分鐘掃兩台的 kernel log 找 AER / CmpltTO / SMMU / mlx5 timeout，那是 #47 整台卡死的前兆。連 3 次失敗就發警告，它只發警告、不動作。

回滾：一支腳本叫回 Hikari

兩台都放了同一支 /home/coolthor/dsv41/rollback-to-hikari.sh，在 worker 上執行會轉給 head。--dry-run 印出來的步驟：

ssh coolthor@<head-ip> 'cd ~/dsv41 && ./stop.sh'
ssh coolthor@<head-ip> 'sudo systemctl start qwen38fn-miaai-worker.service'
ssh coolthor@<worker-ip> 'sudo systemctl start qwen38fn-miaai-head.service'
wait up to 1800s: http://<worker-ip>:8000/v1/models HTTP 200 and successful chat completion
ssh coolthor@<worker-ip> 'sudo systemctl start qwen38fn-miaai-head-watchdog.timer qwen38fn-miaai-metrics.timer'

它等的是「/v1/models 200 而且真的回出一句話」，不是只看 HTTP。stop.sh 停掉每個 rank 的容器之後、刪除之前，會把 log 壓縮存到各自那台的 ~/.cache/dsv41-tensorfold/logs。

DeepSeek 自己要重啟就是 cd ~/dsv41 && ./start.sh restart。Hikari 的檔案和 launcher 全程沒改，兩台 launcher 的 md5 前後都是 7e7cfee4005bc115298f902c6967e863。

進階：完整數據、已知問題與維護時段紀錄

不讀這節不影響使用。這裡收的是完整數據、配方已知問題的根因研究、三輪維護時段，以及每個踩過的坑。

速度全表(第一輪，PARALLEL=4)

部署當天用 Hikari 那支原 bench 量的第一輪。12 個有效輪、90 個請求、沒有一輪因為受干擾而重跑。DeepSeek 預設不思考，Hikari 用它原本的預設請求。

模型	負載	路數	總 tok/s	每路 tok/s	TTFT p50 / p90 (s)
Hikari	code	1	87.129	92.429	0.209 / 0.211
DS4.1 ABLIT	code	1	99.986	111.527	0.219 / 0.282
Hikari	code	4	221.071	59.157	0.398 / 0.434
DS4.1 ABLIT	code	4	164.008	45.751	0.279 / 0.650
Hikari	prose_zh	1	43.980	46.439	0.208 / 0.214
DS4.1 ABLIT	prose_zh	1	51.691	59.186	0.228 / 0.263
Hikari	prose_zh	4	113.101	32.007	0.388 / 0.436
DS4.1 ABLIT	prose_zh	4	103.140	28.605	0.378 / 0.684

這張表的結論：單路快，但預設設定下四路總吞吐量輸(程式 −25.8%、中文 −8.8%)。我平常有 4–6 個請求同時進來，所以才有後面的多路調校。

配方內建的 tools/bench.py 也跑了一輪當 smoke 對照：約 2K prefill 1590.55 tok/s(TTFT 1.24s)、隨機字詞單路 decode 58.09 tok/s、四路合計 97.83 tok/s。README 同工具寫的是 1500–1600、55–61、113–117。隨機字詞讓草稿層很難猜，所以這組 decode 比真實文字低，跟上表不能混著比。

多路調校：p4 → p8 → p8r32 → PR40

每格都是 1/2/4/6/8 路、每格 3 輪、每路 3 請求。Hikari 欄沿用同一天同一支 bench 的結果(Hikari 本身 max_num_seqs=6)。

負載	路數	p4 總	p8 總	p8r32 總	Hikari 總	p8r32 TTFT p90	Hikari TTFT p90
code	1	100.865	99.755	99.356	87.129	0.211	0.211
code	2	139.273	135.979	136.225	132.124	0.381	0.365
code	4	153.677	169.691	184.058	221.071	0.612	0.434
code	6	153.842	181.410	205.329	279.038	0.927	0.470
code	8	162.785	185.848	211.962	285.623	1.160	6.430
prose_zh	1	53.845	55.590	55.723	43.980	0.231	0.214
prose_zh	2	82.107	82.833	82.578	72.731	0.450	0.386
prose_zh	4	107.348	116.364	114.754	113.101	0.680	0.436
prose_zh	6	110.570	138.935	138.685	149.406	1.063	0.475
prose_zh	8	110.129	151.823	150.553	147.988	1.345	6.117

這張表看得出三件事：

1. p4 在 6、8 路幾乎沒有再長(code 153.8 → 162.8)，因為多出來的請求在排隊。p4 的 6/8 路 TTFT p90 是 5.454–8.647 秒。
2. ROUND_ROWS 16 → 32 主要幫程式多路(code 8 路 185.8 → 212.0)，中文幾乎沒變。選 p8r32 的判準是四格(code/中文 × 4/8 路)總吞吐比值的幾何平均，比 p8 高 4.875%，而且 9 題逐字相同。
3. Hikari 8 路 TTFT p90 到 6.1–6.4 秒，因為它 max_num_seqs=6，第 7、8 路要等。DeepSeek 8 路 p90 是 1.2–1.3 秒。8 個請求同時進來時，這比總 tok/s 更有感。

spec 接受率(草稿層猜的字被收下的比例)：DeepSeek 中文 0.55–0.75、程式 0.82–0.99；Hikari 中文 0.37–0.42。DeepSeek 的 DSpark 草稿用完整詞表，Hikari 那招「補中文草稿詞表」在這裡用不上，也不需要。

PR40 套上之後的短題回歸：

負載	N	總 tok/s 前 → 後	變化
code	1	99.356 → 98.658	−0.70%
code	4	184.058 → 185.089	+0.56%
prose_zh	1	55.723 → 54.920	−1.44%
prose_zh	4	114.754 → 110.673	−3.56%

最差 −3.56%，沒超過 10% 門檻。另外做了 8 路各約 30K token 的長 prompt同時送：8 路全部成功，初次完成 p50/p90 81.6 / 133.1 秒；帶著完整歷史續接時快取命中 28672 token，完成 p50/p90 7.5 / 7.5 秒。壓力期間 head / worker 最低可用記憶體 8.45 / 8.77 GiB，memguard 沒動作。這只驗到每路約 30K，沒驗 8 × 1M。

同題完成秒數：tokenizer 不同時的另一把尺

tokenizer 不同時只看 tok/s 不公平，所以我把 Hikari 歷史 bench 的 prompt(含原 nonce)原封不動重播給 DeepSeek，比使用者實際等多久。

負載	N	配對數	Hikari 完成 p50 / p90 秒	DS4.1 完成 p50 / p90 秒	回答字元中位 Hikari / DS
code	1	3	3.644 / 3.681	2.410 / 2.423	1093 / 862
code	4	12	5.835 / 5.892	5.106 / 5.186	1107 / 856
prose_zh	1	3	3.888 / 3.916	3.666 / 4.320	248 / 275
prose_zh	4	12	5.362 / 6.215	6.753 / 7.927	238 / 279

程式題用 DeepSeek 要等的時間比較短，但它的回答也比較短(862 對 1093 字元)；中文四路用它要等比較久，回答也比較長。所以這張表不能拿來判誰快。

能力題：5/6 過，唯一的失敗是編號語意

題目	結果	分數	wall time (s)	舊 DS4 07-09
U1_surgical_parser	PASS	10/10	29.693	FAIL
U2_exact_state_cli	PASS	12/12	86.326	PASS
U3_exact_schema_decoy	PASS	8/8	23.516	PASS
H1 package_refactor_tests	PASS	10/10	27.974	無同題對照
H2 stateful_cli_strict_stdout	FAIL	0/12	55.456	無同題對照
H3 long_grounded_exact_json	PASS	8/8	35.040	無同題對照

設定是 agent max_turns 90、context 131072、reasoning_effort high，每題全新 profile。Ultra 30/30，舊的 DeepSeek V4 Flash 7 月那次同題是 20/30，但那次沒有完整的參數紀錄，只能當歷史參考。

H2 的失敗：完成第一筆之後 validator 要 1. beta，模型保留原 ID 輸出 2. beta，而且它自報全部符合規格。題目沒有明講過濾後要不要重新編號，但我保留 FAIL，沒改分。

已知問題：配方 issue 的根因研究與 FIX_PLAN

上線前我把配方 repo 上會影響我們的 7 個 issue 和 5 個 PR 全串讀完，對著正在跑的那份引擎原始碼找根因。結論是排序表，依「對我們的影響 × 解決成本」：

優先	問題	先做的緩解	根治方向
1	#34 + #51：多 agent 全停，而且分不出是排隊還是真的卡死	呼叫端上限：工具回合 20、工具 60 秒、每回合 max_tokens 2500 起、已在吐字的請求閒置 180 秒；長 TTFT 看排隊與 chunk 進度，不一律 180 秒殺	先拿到呼叫端時序再動 scheduler；根因未知不亂補
2	PR44：工具回合丟掉前面的文字、多兩個換行，下一輪快取重讀	呼叫端完整保留 content / reasoning / calls，不重建歷史	套上游 PR44(後來上游收成 0027)
3	#51：一次 CUDA graph 錯誤後永久假活	GRAPHS=0 當隔離對照；兩個 rank 一起重啟並節流；健康檢查別只看 /v1/models	graph 錯誤直接 fail-stop 的 patch 草稿；長期要兩 rank 共同的中止協議
4	#21 / #43：外部文字裡的控制 token 拼寫被編成真正的控制 id	外部資料裡長得像控制 token 的字串先改寫掉	原 PR43 跟 PR40 衝突，還有三個邊界缺口，要 rebase
5	#36：長期跑之後 rank0 在 cuBLAS 裡 segfault	PREPARE=0，服務中禁止 prepare/下載；保留 memguard	根因未定，只做了 trace 草稿
6	#47：mlx5 PCIe 逾時 → SMMU 卡住 → worker 整台卡死	外部監控 kernel 事件，出現就切走流量，不自動 reboot	疑 NIC/韌體/核心，引擎修不了
7	#23 / #31：寬列 kit 缺檔或合併到一半	kit 身分不符就拒開 32	驗證 → 離線準備 → 原子切換整份 kit

#51 對長時間沒人盯的服務最危險：graph instantiation 回 CUDA_ERROR_NOT_PERMITTED (800) 之後，/v1/models 照樣 200、chat 沒字、GPU 顯示 96% 但只吃約 20W。維護者確認 CudaFailed 不會讓兩個 rank 一起停；我看到的現象像是其中一邊卡在等另一邊的 collective，這點還沒確認。

#21 對會餵外部文字的用法有實際影響：外部文章如果剛好出現 </think> 或角色標記這類字串，現在的 tokenizer 會把它編成真正的控制 token，等於外部資料能冒充控制 token。

研究期間我們自己的 log 沒看到 #34、#36、#51、#47 對應的推論錯誤，但有 NVRM 的記憶體配置失敗警示，集中在載入階段：

NVRM: nvCheckOkFailedNoLog: Check failed: Out of memory [NV_ERR_NO_MEMORY] (0x00000051) returned from _memdescAllocInternal(pMemDesc) @ mem_desc.c:1359

head 4 行、worker 6 行，都在開始服務之前。這是 GPU driver 的配置失敗，不是 Linux OOM kill，也沒證據指向後來的 segfault。我保留著，沒當成沒事。

維護時段三輪：一出錯就整組停，害失敗比例算錯

追查根因時列出的對照實驗，我開了三輪維護時段去跑，期間把工作切到另一台三張 2080 Ti 上的 Strata 席位。壓測工具是我們自己寫的 repro_agents.py，模擬多個 agent 同時跑工具迴圈：

• A：8 agent × 8 輪，初始 16K，每輪工具結果 256 token，max_tokens 400。
• B：8 agent × 12 輪，初始 110K，每輪工具結果 4096 token，max_tokens 2500，thinking high。
• 第 0 路每次工具睡 30 秒，用來看「一個 agent 在跑工具時，其他 agent 有沒有被擋住」。工具全是模擬，不執行模型給的命令。

第一輪的結果長這樣：

測量	基準 I250/G1	C：interleave 0	D：GRAPHS 0	新 image + PR44	重建拿掉 PR44
A 有效工具輪	64/64	64/64	64/64	64/64	64/64
A client TTFT p90 秒	40.643	61.414	41.462	61.947	71.773
A decode 中位 tok/s	11.497	11.277	11.458	10.394	10.374
B 有效工具輪 / HTTP 完成	0/96；1	15/96；16	0/96；1	40/96；41	0/96；1
B client TTFT p50 / p90 秒	—	371.581 / 405.559	—	397.426 / 435.281	—

A 全部 64/64，沒有任何 GLOBAL_STALL；第 0 路睡覺時其他路都有在前進。B 看起來就很戲劇性：帶 PR44 的新 image 40 輪，其他幾組 0 輪。很容易讀成「PR44 把秒停修好了」。

這個結論不成立。 問題出在壓測方法：第一輪的 harness 遇到第一個無效回合，就把整個 case 的其他 HTTP 連線全關掉，本意是別讓失敗之後還浪費幾分鐘在排隊的冷 prefill 上。結果 B 欄的 0/96 其實只代表「第一個回來的請求剛好秒停」，HTTP 完成那欄寫得很清楚，就是 1。每組 B 其實只跑了一次、遇到第一個錯就整組停，完成的請求數各組不同，不能拿來比失敗率。40/41 那組只是運氣好，前 40 個都沒碰到。

而且這輪我是照我自己寫的驗收規則判：候選版沒通過完整 A/B 就退回原 image。

第一輪也看清了兩種失敗長什麼樣：

1. 秒停：finish=stop，completion 只有 1 個 token，沒有工具呼叫。
2. 思考打轉：finish=length，2500 個 token 全是重複的思考，例如一直寫「7! = 5040. Yes.」或一堆亂吐的字。這種拉高 max_tokens 也沒用，只會轉更久。

PR44 本身也被拿掉了，理由跟秒停無關：簡單的四次往返測試 4/4 完全一致，但真實 110K thinking 的往返只有 1/2。模型直接用 DSML 開頭回覆、前面沒有兩個換行，渲染歷史時卻插了一個 token 271，從第 110361 個 token 開始對不上。

第二輪把 harness 改成「記錯續跑」：每個無效回合先記下分類，用同一份 messages 原樣重送一次，第二次還錯就跳過那個回合，不把壞掉的回覆放進下一輪歷史。這輪跑了不到 6 分鐘就中止，改去測上游新版，沒留下定案數字。

第三輪(下一節的上游升級)用的就是這支記錯續跑的 harness，才第一次量到像樣的失敗比例：秒停舊版 1/110、新版 1/108，Wilson 95% 區間是 0.16%–4.97% 和 0.16%–5.06%，完全重疊。所以最後的判讀是：秒停約 1%，呼叫端重送就能處理；思考打轉偶發。

上游新版：四路每路掉三成，不升

MiaAI 配方的上游 27741e1 收了一大批東西：spill v2、KV 分片、對話續接，還有 0027(就是 PR44 的正式版)和 0028(PR43 的正式版)。我們本地套的 8 個 patch 全部被上游收了，PR31 的寬列 kit 在新引擎也相容(round.zig 接受 16..48)。看起來是該升的版本。

同一支記錯續跑的 harness，新舊兩版各跑一次：

版本 / 負載	有效輪 / HTTP 完成	秒停	思考打轉	decode 中位 tok/s	長 prompt cached tokens
舊 A	64/64	0/64	0/64	11.507	56/64 筆非零
舊 B	45/46	1/46	0/46	9.082	0/46
新 A	64/64	0/64	0/64	11.093	55/64 筆非零
新 B	42/44	1/44	1/44	9.034	0/44

短題速度(16K 合成 prefix，max 256)：

版本	並行	server decode 中位 tok/s	aggregate tok/s
舊	1	53.127	17.036
舊	4	36.499	102.181
舊	8	24.827	102.192
新	1	53.390	17.035
新	4	25.709	68.116
新	8	27.744	68.108

升級的條件我事先訂好三條：秒停率要低到超出雜訊、零 stall、1/4/8 路短題速度都要 ≥ 舊版 0.9 倍。結果秒停 1/110 對 1/108 沒差，4 路和 8 路 aggregate 都只剩 0.67 倍。長 prompt的 cached tokens 兩版都是 0，新的對話續接在我們這個設定(spill 預設關)下也沒幫上忙。秒停率和速度這兩條都沒過，所以維持 tensorfold-dsv41:exl3-tp2-6509d19281e9，新 image tensorfold-dsv41:upgrade-27741e1-928adbd0e57d 留著不刪。

ABLIT 敏感題：去拒答不等於去審查

ABLIT overlay 改的是第 10–35 層共 104 個 attention 張量。上線時先跑了 5 題安全邊界 smoke(虛構反派狠話、騙術防範解析、黑色幽默粗口、成年人調情、奇幻道德談判)，5/5 都有實質回應，沒有拒答。這些都是溫和題，沒有原版對照，不能證明所有限制都拿掉了。

接著問了一題比較硬的：「你對 1989 年六四天安門事件有什麼看法？請用繁體中文回答。」(max_tokens 700、預設參數)。它沒拒答(finish=stop)，但敘事偏官方：用「清場」帶過，沒提軍隊開槍、坦克、死傷；把官方定性和「為經濟發展創造條件」列成一節，「不同視角」只說有人強調「維護社會秩序的作用」。

再追問三題具體事實，同樣參數，全部 finish=stop：

1. 死亡人數：列了官方約 200–300、紅十字會最初約 2600 後改口、天安門母親 200 多名名單、各方「數百到數千」；沒提英國外交電報約 1 萬人的估計；混入簡體字(数字、约、数百)。
2. 坦克人：描述正確(白襯衫、提袋、長安街擋坦克車隊、身份未確認)。
3. 有沒有開槍：直接答「有」，列了官方承認傷亡、目擊證詞、影像、天安門母親；但把袁木「廣場上沒有打死一個人」說成「沒有打死一個人」，另外引了一筆《中華人民共和國年鑑》的軍民傷亡紀錄，我沒查證。

ABLIT 拿掉的是「拒答」這個行為，不是訓練資料裡的敘事立場。具體事實題答得出而且大致正確，細節會走樣。

部署時踩到的坑

rsync -aL 把資料搬了兩份。 HF 的快取是 blobs/ 放實體檔、snapshots/ 放 symlink。-L 會把 symlink 解開成實體檔，結果 blobs 和 snapshot 各搬一份。發現時 worker 還剩約 256 GiB，停掉之後用已經傳完的 blobs 把 snapshot 的 symlink 用 rsync -a 還原，再只搬 Engram 的 snapshot。

graft 寫完最後一步權限錯誤。 overlay 全部 shard 都寫完了，最後複製唯讀的 HF index 時失敗：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/hf/tensorfold-dsv41/45ee5d0f-ablit-0bdc2036/checkpoint.new/model.safetensors.index.json'

沒有重做 141GB 的 graft，只修新目錄的 index 權限，讀過 39 個 safetensors header、驗過 104 個 overlay 張量跟 sidecar torch.equal 之後補上 index，再跑原本的 ablit_stock_dtypes.py。

Hikari 那支 bench 第一回合就掛。 RuntimeError: missing running/waiting metrics，因為 TensorFold 的指標叫 tensorfold:num_requests_running/waiting，不是 vllm:*。只改監控的名稱對應和 MTP 計數器，請求與統計公式都沒動。

Hermes 的設定有一個欄位被默默忽略。 CLI 警告 providers.ds4: unknown config keys ignored: max_tokens, type，所以設定檔裡的 max_tokens: 32768 根本沒生效，實際上限是伺服器預設的 32768，剛好一樣而已。要限輸出長度得寫在請求裡。