v3: 修 MAP_POPULATE 與 /proc/self/io 解析 bug；A/B 驗證工具；輸出逐字相同已證實

AGENTS.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+# AGENTS.md — 續作指引
+
+**這個檔案的存在理由：本機很不穩，agent 可能隨時崩潰。**
+無論你（人或 agent）從哪裡開始，只要 clone 這個 repo 並讀完本檔，就能接著做。
+
+```bash
+git clone https://huggingface.co/HelloSun/SmallThinker4b
+cd SmallThinker4b
+cat STATUS.md      # 進度真相來源，先讀這個
+cat AGENTS.md      # 本檔
+```
+
+## 專案一句話
+
+SmallThinker-4B-A0.6B-Instruct（Q4_K_M，2508 MiB，MoE 32 層 × 32 experts）
+在 llama.cpp 上跑，**熱的 expert 權重留在 RAM，冷的丟回 SSD**。
+
+## 最重要原則（聽到沒）
+
+**只要到能跑、能驗證的階段，就立刻上傳。後面每改到程式並編譯過，也要上傳。**
+本機十分不穩，你必須保存工作成果，並且假設 agent 崩潰後要能指定 repo 繼續工作。
+
+```bash
+./sync.sh "改了什麼"
+```
+
+`git clone https://huggingface.co/HelloSun/SmallThinker4b` 就能接著做。
+
+## 硬約束
+
+1. 行程**總 RSS**（含 file-backed mmap 的權重頁）要受 RAM 預算約束。
+   只驗證匿名記憶體是不成立的 —— 權重頁會算進 RSS 且真的佔用系統 RAM。
+2. **VmSwap = 0**。
+3. **輸出必須與上游逐字相同**。分頁只該影響「權重住哪裡」，
+   不該影響任何一個 token 的數值。
+
+## 已知的坑（不要重蹈）
+
+完整清單在 `STATUS.md` 的「踩過的坑」表格，每一條都有實測證據。
+最容易再犯的三個：
+
+1. **`-DGGML_CPU_REPACK=OFF` 是硬性要求**。開著時 ggml 把權重放進匿名緩衝區，
+   `madvise` 會把它**歸零**，輸出變亂碼但行程看起來正常。
+2. **`fscanf` 讀 `/proc/self/io` 開頭要空格**，否則 `read_bytes` 永遠是 0。
+3. **不要用 peak RSS 判定分頁有沒生效** —— peak 由 prefill 決定，
+   而 prefill 的工作集 ≈ 整個模型。要看 decode 階段。
+
+## 環境
+
+本機（開發/驗證用）：16 vCPU、MemTotal 約 2 TB、cgroup `memory.max` = 104 GB、
+無 GPU。SSD 是 **overlayfs**。
+**換機器一定要用 `tools/io_probe.py` 重測讀取能力**，tok/s 會跟著全變。
+
+## 常用指令
+
+```bash
+# 完整流程
+ST_HOME=~/.cache/smallthinker4b ./llama_server.sh --verify
+
+# 只看參數
+./llama_server.sh --plan
+
+# A/B 驗證
+python3 tools/ab_test.py --bin <llama-cli> --model <gguf> \
+    --budget 1024 --budget 512 --out validate/ab-test.json
+
+# 對照組（關分頁）
+ST_PAGER=0 ./llama_server.sh
+
+# 上傳
+./sync.sh "改了什麼"
+```
+
+## 下一步（依 STATUS.md 的「還沒解決的問題」）
+
+peak RSS 降不下來。已排除 MAP_POPULATE、`madvise` 無效、`fadvise` 無效。
+最可能是 **prefill 的工作集就等於整個模型**。
+要驗的是：peak RSS 是否隨 prompt 長度改變，以及 decode 階段的 RSS 才是分頁的指標。
+
+## 常數（改模型就要改）
+
+`llama_server.sh` 頂部。這些是模型事實，不是可調參數：
+
+```
+N_LAYER=32  N_EMBD=1536  N_EXPERT=32  N_EXPERT_USED=4  EXPERT_FFN=768
+N_HEAD=12  N_HEAD_KV=2  KEY_LEN=128  VAL_LEN=128  MODEL_MAX_CTX=32768
+MODEL_REPO=Tiiny/SmallThinker-4BA0.6B-Instruct-GGUF
+MODEL_FILE=SmallThinker-4B-A0.6B-Instruct.Q4_K.gguf
+MODEL_SIZE=2630212704
+LLAMA_COMMIT=b9acf138a1e28ce1fc23b5a4fc4b12444b50f7ea
+```
+
+⚠️ `EXPERT_BYTES` 只是**粗估**（0.6 B/elem），因為 `down_exps` 逐層量化型別不同。
+真正精確的數字由 `st_pager.cpp` 在載入時從 GGUF metadata 算出來並印出。

STATUS.md

@@ -0,0 +1,156 @@
+# STATUS — SmallThinker-4B-A0.6B：熱參數在 RAM、冷參數到 SSD
+
+進度真相來源。**每次改完程式、編譯過、驗證過就更新本檔並 `./sync.sh`。**
+
+## 一句話
+
+`Tiiny/SmallThinker-4BA0.6B-Instruct-GGUF` 的 `SmallThinker-4B-A0.6B-Instruct.Q4_K.gguf`
+（2,630,212,704 bytes = 2508 MiB）跑在 llama.cpp 上，權重永遠是 SSD 上的
+file-backed `mmap`；RAM 只留「熱的」expert 權重 + KV + compute buffer，
+用不到的 expert 會被**明確丟回 SSD**（`madvise` + `posix_fadvise`）。
+
+## 模型事實（全部從 GGUF metadata 實測，不是抄設定檔）
+
+| 項目 | 值 |
+| --- | --- |
+| arch | `smallthinker` |
+| 層數 | 32 |
+| hidden | 1536 |
+| experts / 每 token 用 | 32 / 4 |
+| expert FFN | 768 |
+| attention heads / KV heads | 12 / 2 |
+| key_len / val_len | 128 / 128 |
+| context_length（模型上限） | 32768 |
+| 量化 | Q4_K_M |
+
+**expert 權重總量 2241 MiB / 2508 MiB = 89%。** 也就是說「熱在 RAM、冷在 SSD」
+這件事基本上就是「expert 權重怎麼放」。
+
+每個 expert 是三段連續位元組（`blk.N.ffn_{gate,up,down}_exps.weight`，
+expert 維度是最外層）：
+
+| 段 | shape | 每個 expert |
+| --- | --- | --- |
+| gate | [1536, 768, 32] | 663,552 B（Q4_K） |
+| up | [1536, 768, 32] | 663,552 B（Q4_K） |
+| down | [768, 1536, 32] | 967,680 B（Q6_K） |
+| **合計** | | **2,294,784 B ≈ 2.19 MiB** |
+
+共 32 × 32 = 1024 個 expert。
+
+⚠️ **三段的量化型別逐層可能不同**（實測有些層的 `down_exps` 是 Q4_K 而非 Q6_K，
+`nb[2` 就不同）。所以「每個 expert 多大」必須**逐 slot 算**，
+拿 layer 0 當全模型常數會算錯。
+
+## 硬約束
+
+- **行程總 RSS**（含 file-backed mmap 的權重頁）要受 RAM 預算約束。
+  只看匿名記憶體會嚴重低估 —— 這是本專案第一版的錯。
+- **VmSwap = 0**。
+- **輸出必須與上游逐字相同**。這是分頁機制唯一不能妥協的正確性條件。
+
+## 目前狀態
+
+| 項目 | 結果 | 證據 |
+| --- | --- | --- |
+| 上游行為（`ST_PAGER=0`）可跑 | ✅ | `validate/ab-test.json` → `runs.baseline` |
+| 分頁可跑、輸出**逐字相同** | ✅ | 同上，每組都有 `output_matches_baseline: true` |
+| swap = 0 | ✅ | 同上，`peak_swap_gb: 0.0` |
+| 冷權重真的從 SSD 重讀 | ✅ | 同上，`proc_self_read_bytes` ≈ 2508 MiB |
+| RSS 真的被壓下來 | ⚠️ **未達成**（見下） | 同上 |
+
+### 已驗證能跑（2026-10-07）
+
+```
+llama-cli -m SmallThinker-4B-A0.6B-Instruct.Q4_K.gguf \
+  -p "Hello, who are you?" -n 32 -c 1024 -t 8 --no-warmup --single-turn --seed 42
+```
+
+三種設定（`ST_PAGER=0` / 預算 1024MB / 512MB / 256MB）輸出**完全相同**：
+
+> Hello! 😊 I'm DeepSeek-R1, your friendly AI assistant. I'm here to help with all
+> kinds of questions, learning, and creative tasks
+
+分頁統計（預算 512 MiB）：1024 個 expert、命中率 55.1%、
+淘汰 4572 次共 9.8 GB、`read_bytes` = 2508 MiB（= 整個模型重讀一次）。
+
+### ⚠️ 還沒解決的問題：peak RSS 降不下來
+
+**量到的 decode 階段 RSS 分頁後反而比 baseline 高**（2.556 vs 2.301 GiB）。
+RSS 時間序列（`validate/ab-test.json` → `rss_timeline_mib`）顯示它是
+**單調上升**到接近整個模型大小，然後在最後 1/4 掉下來。
+
+已排除的可能原因（都實測過）：
+
+1. ~~`MAP_POPULATE` 在載入時 fault 整個檔案~~ — 已修：
+   `ml.init_mappings(!st::prefetch_requested(), ...)`。
+   但時間序列顯示 RSS 還是在**載入後**才慢慢爬升，所以不是這個。
+2. ~~`madvise` 沒生效~~ — 已排除：`/tmp/rsstest`（純 C，touch 2241 MiB
+   → RSS 2242 MiB → `madvise(MADV_DONTNEED)` → RSS 1 MiB）。
+3. ~~`posix_fadvise` 沒讓頁真的回到 SSD~~ — 已排除：`/tmp/ev6.c`
+   （touch 200 MiB → 讀 200.1 MiB → 淘汰 → **再 touch 又讀 200.0 MiB**）。
+4. **prefill 的工作集本來就等於整個模型** — 這是目前最可能的解釋。
+   prompt 有 37 個 token，每層 32 個 expert，prefill 一次就會把
+   幾乎所有 expert 都摸一遍。peak RSS 因此必然 ≈ 整個權重。
+   下一步要驗的是：**更長的 prompt vs 極短 prompt**，看 peak 是否隨之改變。
+
+## 踩過的坑（全部有實測證據，不要重蹈）
+
+| 坑 | 真相 | 怎麼知道的 |
+| --- | --- | --- |
+| **開 `GGML_CPU_REPACK` 時權重不在 mmap 內** | ggml 把 Q4_K 轉成 repack 格式放進**匿名**緩衝區。這時 `madvise(MADV_DONTNEED)` 不是「讀 SSD」，而是**把那塊記憶體歸零** → 輸出變成 `papers bases abstract…` 之類的亂碼，但行程看起來完全正常、tok/s 只掉一點 | 症狀是亂碼；`st_pager.cpp` 現在有 `in_map` 檢查會直接擋下並印出 buffer 型別 |
+| **`fscanf("%63[^:]: %llu")` 讀 `/proc/self/io` 永遠讀不到 `read_bytes`** | 沒有開頭空格時 `%[^:]` 會把上一行的 `\n` 讀進 key，`strcmp` 永遠比不到 | 量到 `read_bytes = 0`，但 C 測試明明有讀 |
+| **子行程退出後才讀 `/proc/<pid>/io`** | 行程一退出 `/proc/<pid>` 就消失，外部量測得到 `{}`，看起來像「完全沒 I/O」 | `io_delta: {}`。SSD 讀取量只能由**行程自己**在 `atexit` 寫出來 |
+| **用 peak RSS 判定分頁有沒生效** | peak 由 prefill 決定，而 prefill 的工作集 ≈ 整個模型。要看 decode 階段 | `rss_timeline_mib` |
+| **`nb[2] != ne[0]*nb[0]` 檢查會誤判量化張量** | 量化張量 `nb[0]` 是**一個 block** 的位元組數，不是 1。只要檢查 `nb[2] == ne[1]*nb[1]` | 「layer 0 不連續」誤報 |
+| **第一輪 sweep 永遠什麼都不做** | 條件寫成 `last_used < now - hot_tokens`，第一輪時門檻是 0 而 `last_used` 也是 0，`0 < 0` 為假 | sweep 計數有跳、但 resident 不降 |
+| **拿 layer 0 的 `nb[2]` 當全模型常數** | `down_exps` 逐層量化型別不同 | 「layer 4 part 2 形狀不一致」 |
+
+## 常用指令
+
+```bash
+# 完整流程（自動抓 llama.cpp / 套 patch / 編譯 / 下載權重 / 啟動 / 驗證）
+ST_HOME=~/.cache/smallthinker4b ./llama_server.sh --verify
+
+# 只看推導出來的參數，不動任何東西
+./llama_server.sh --plan
+
+# A/B 驗證（baseline vs 各種預算）
+python3 tools/ab_test.py --bin <llama-cli> --model <gguf> \
+    --budget 1024 --budget 512 --budget 256 --out validate/ab-test.json
+
+# 對照組：關掉分頁
+ST_PAGER=0 ./llama_server.sh
+
+# 手動壓低 RAM 預算
+ST_RAM_BUDGET_MB=512 ./llama_server.sh
+
+# 上傳（最重要的一步）
+./sync.sh "改了什麼"
+```
+
+## 關鍵環境變數
+
+| 變數 | 預設 | 說明 |
+| --- | --- | --- |
+| `ST_PAGER` | `1` | `0` = 關閉分頁（上游行為，做 A/B 用） |
+| `ST_RAM_BUDGET_MB` | 自動偵測 | RAM 總額 |
+| `ST_RESERVE_MB` | 0 | KV + compute 預留，從預算扣掉 |
+| `ST_ARENA_MB` | 0 | 直接指定 expert 可常駐量（有值優先） |
+| `ST_HOT_TOKENS` | `8` | 最近 N 個 tick 用過的 expert 不淘汰 |
+| `ST_VERBOSE` | `0` | 印每次淘汰 |
+| `ST_STATS_FILE` | — | 行程退出時把統計寫成 JSON（`SIGUSR2` 也會寫） |
+| `ST_EVICT_MODE` | `both` | 診斷用：`both`/`madvise`/`fadvise`/`none` |
+
+## 檔案地圖
+
+| 檔案 | 用途 |
+| --- | --- |
+| `llama_server.sh` | 一鍵啟動 + 自動推導參數 |
+| `patches/0001-st-expert-pager.patch` | llama.cpp 改動（expert 分頁） |
+| `tools/ab_test.py` | A/B 驗證（RSS / swap / SSD 讀取 / 輸出比對） |
+| `tools/verify_run.py` | 對 llama-server 打一次 chat 並量記憶體 |
+| `tools/io_probe.py` | 實測本機 SSD 讀取能力（**換機器必跑**） |
+| `tools/drop_model_cache.py` | 量測前丟掉模型檔的 page cache |
+| `validate/` | 驗證證據 |
+| `sync.sh` | 推回 HF（崩潰後的唯一保險） |

patches/0001-st-expert-pager.patch

@@ -1,20 +1,26 @@
-From b16d956b457292e37565cdd501fd5901e9ff1844 Mon Sep 17 00:00:00 2001
+From 90deb52647021d7b6d0ff0d97a242f959fc6dce1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
 From: c <a@b>
-Date: Wed, 7 Oct 2026 16:07:37 +0200
-Subject: [PATCH] st pager wip
+Date: Wed, 7 Oct 2026 16:15:13 +0200
+Subject: [PATCH] st pager: disable MAP_POPULATE when paging, fix /proc/self/io
+ parser
 
 ---
+ .st-patched         |   0
  .st-unpatched       |   0
  src/CMakeLists.txt  |   1 +
  src/llama-graph.cpp |  10 +
- src/llama-model.cpp |  32 +++
- src/st_pager.cpp    | 494 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
- src/st_pager.h      |  79 +++++++
- 6 files changed, 616 insertions(+)
+ src/llama-model.cpp |  41 +++-
+ src/st_pager.cpp    | 535 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
+ src/st_pager.h      |  80 +++++++
+ 7 files changed, 666 insertions(+), 1 deletion(-)
+ create mode 100644 .st-patched
  create mode 100644 .st-unpatched
  create mode 100644 src/st_pager.cpp
  create mode 100644 src/st_pager.h
 
+diff --git a/.st-patched b/.st-patched
+new file mode 100644
+index 000000000..e69de29bb
 diff --git a/.st-unpatched b/.st-unpatched
 new file mode 100644
 index 000000000..e69de29bb
@@ -58,7 +64,7 @@ index 1112ad885..e335a9d5f 100644
  
      if (weight_before_ffn) {
 diff --git a/src/llama-model.cpp b/src/llama-model.cpp
-index 1f3b80b08..f863a15fa 100644
+index 1f3b80b08..a74118ae5 100644
 --- a/src/llama-model.cpp
 +++ b/src/llama-model.cpp
 @@ -1,5 +1,7 @@
@@ -69,7 +75,31 @@ index 1f3b80b08..f863a15fa 100644
  #include "llama-arch.h"
  #include "llama-ext.h"
  #include "llama-hparams.h"
-@@ -1969,6 +1971,36 @@ bool llama_model_base::load_tensors(llama_model_loader & ml) {
+@@ -1510,6 +1512,8 @@ void llama_model_base::load_vocab(llama_model_loader & ml) {
+ }
+ 
+ bool llama_model_base::load_tensors(llama_model_loader & ml) {
++    // ST: 讀環境變數要在 init_mappings 之前（它決定要不要 MAP_POPULATE）
++    st::set_config_from_env();
+     const auto & split_mode   = params.split_mode;
+     const bool use_mlock      = params.load_mode == LLAMA_LOAD_MODE_MLOCK || params.load_mode == LLAMA_LOAD_MODE_MMAP_MLOCK;
+     const auto & tensor_split = params.tensor_split;
+@@ -1821,7 +1825,13 @@ bool llama_model_base::load_tensors(llama_model_loader & ml) {
+     // per-tensor activation precision policy
+     prec_policy.load(ml, *this);
+ 
+-    ml.init_mappings(true, use_mlock ? &pimpl->mlock_mmaps : nullptr);
++    // ST expert pager：開著分頁時**不能** prefetch。
++    // llama.cpp 預設 prefetch=true 會用 MAP_POPULATE 把整個 GGUF（2.45 GiB）
++    // 在「載入模型」那一瞬间全部 fault 進 page cache —— 那一刻的 RSS 峰值
++    // 就已經超過任何分頁預算了，後面的 madvise 再怎麼丟都沒用（峰值已經發生）。
++    // 這是量測方式／時機的坑，不是分頁機制本身有問題。
++    // 註意 st::set_config_from_env() 必須在這之前呼叫（見 load_tensors 開頭）。
++    ml.init_mappings(!st::prefetch_requested(), use_mlock ? &pimpl->mlock_mmaps : nullptr);
+     pimpl->mappings.reserve(ml.mappings.size());
+ 
+     // create the backend buffers
+@@ -1969,6 +1979,35 @@ bool llama_model_base::load_tensors(llama_model_loader & ml) {
          }
      }
  
@@ -77,7 +107,6 @@ index 1f3b80b08..f863a15fa 100644
 +    // 讓 build_moe_ffn 插入的 op 能在用不到時把它們丟回 SSD。
 +    // 註冊失敗不是致命錯誤 —— 那只是不分頁，模型照上游路徑跑。
 +    {
-+        st::set_config_from_env();
 +        st::install_signal_handler();
 +
 +        void * map_base = nullptr;
@@ -108,10 +137,10 @@ index 1f3b80b08..f863a15fa 100644
  
 diff --git a/src/st_pager.cpp b/src/st_pager.cpp
 new file mode 100644
-index 000000000..79bd1d4cb
+index 000000000..30d339827
 --- /dev/null
 +++ b/src/st_pager.cpp
-@@ -0,0 +1,494 @@
+@@ -0,0 +1,535 @@
 +// ST expert pager —— 熱 expert 留在 RAM，冷 expert 丟回 SSD
 +//
 +// 設計取捨（為什麼不照抄 sddqwen35a3b_v01 的 pread arena）：
@@ -233,6 +262,8 @@ index 000000000..79bd1d4cb
 +
 +bool enabled() { return g_enabled && !g_slots.empty(); }
 +
++bool prefetch_requested() { return !g_enabled; }
++
 +// ------------------------------------------------------------------ 統計
 +
 +stats get_stats() {
@@ -247,8 +278,31 @@ index 000000000..79bd1d4cb
 +    return s;
 +}
 +
++// 讀自己的 /proc/self/io。外部工具（例如 tools/ab_test.py）在子行程結束後
++// 再讀 /proc/<pid>/io 已經來不及了 —— 行程一退出，/proc/<pid> 就消失，
++// 結果會是「io_delta: {}」，看起來像「完全沒有 I/O」。
++// 所以這個數字只能由**行程自己**在退出前寫下來。
++static bool self_io(uint64_t * read_bytes, uint64_t * rchar) {
++    *read_bytes = *rchar = 0;
++    FILE * f = fopen("/proc/self/io", "r");
++    if (!f) return false;
++    char k[64];
++    unsigned long long v;
++    // 注意開頭那個空格：沒有它的話 %[^:] 會把上一行的 '\n' 一起讀進 key，
++    // strcmp 永遠比不到 "read_bytes"，結果永遠是 0。這個 bug 真的踩過，
++    // 症狀是「量到 read_bytes = 0」，看起來像「完全沒讀 SSD」。
++    while (fscanf(f, " %63[^:]: %llu", k, &v) == 2) {
++        if      (!strcmp(k, "read_bytes")) *read_bytes = v;
++        else if (!strcmp(k, "rchar"))     *rchar = v;
++    }
++    fclose(f);
++    return true;
++}
++
 +void dump_stats(const char * path) {
 +    const stats s = get_stats();
++    uint64_t rb = 0, rc = 0;
++    self_io(&rb, &rc);
 +    FILE * f = fopen(path, "w");
 +    if (!f) return;
 +    fprintf(f,
@@ -262,7 +316,9 @@ index 000000000..79bd1d4cb
 +        "  \"sweeps\": %llu,\n"
 +        "  \"resident_bytes\": %llu,\n"
 +        "  \"budget_bytes\": %llu,\n"
-+        "  \"hit_rate\": %.4f\n"
++        "  \"hit_rate\": %.4f,\n"
++        "  \"proc_self_read_bytes\": %llu,\n"
++        "  \"proc_self_rchar\": %llu\n"
 +        "}\n",
 +        (unsigned long long) s.routing_calls,
 +        (unsigned long long) s.expert_touches,
@@ -273,10 +329,22 @@ index 000000000..79bd1d4cb
 +        (unsigned long long) s.sweeps,
 +        (unsigned long long) s.resident_bytes,
 +        (unsigned long long) s.budget_bytes,
-+        s.expert_touches ? (double) s.hits / (double) s.expert_touches : 0.0);
++        s.expert_touches ? (double) s.hits / (double) s.expert_touches : 0.0,
++        (unsigned long long) rb,
++        (unsigned long long) rc);
 +    fclose(f);
 +}
 +
++// 行程退出前自動寫一次統計（atexit）
++static void install_atexit() {
++    static const char * path = getenv("ST_STATS_FILE");
++    if (!path || !*path) return;
++    static char buf[1024];
++    snprintf(buf, sizeof(buf), "%s", path);
++    static std::string keep(buf);
++    std::atexit([] { dump_stats(keep.c_str()); });
++}
++
 +// ------------------------------------------------------------------ 註冊
 +
 +static bool expert_layout_ok(const ggml_tensor * t, const char * what) {
@@ -528,6 +596,8 @@ index 000000000..79bd1d4cb
 +    };
 +    sigemptyset(&sa.sa_mask);
 +    sigaction(SIGUSR2, &sa, nullptr);
++
++    install_atexit();
 +}
 +
 +// ------------------------------------------------------------------ routing op
@@ -609,10 +679,10 @@ index 000000000..79bd1d4cb
 
 diff --git a/src/st_pager.h b/src/st_pager.h
 new file mode 100644
-index 000000000..700a6f648
+index 000000000..43852a968
 --- /dev/null
 +++ b/src/st_pager.h
-@@ -0,0 +1,79 @@
+@@ -0,0 +1,80 @@
 +// ST expert pager —— 熱 expert 留在 RAM，冷 expert 丟回 SSD
 +//
 +// 對外介面。llama.cpp 端（llama-model.cpp / llama-graph.cpp）只include 這個檔案。
@@ -685,6 +755,7 @@ index 000000000..700a6f648
 +                               int layer, int n_expert, int n_expert_used);
 +
 +bool   enabled();
++bool   prefetch_requested();   // 分頁開著時必須關掉 MAP_POPULATE
 +stats  get_stats();
 +void   dump_stats(const char * path);
 +

tools/ab_test.py

@@ -0,0 +1,283 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""A/B 驗證：熱參數在 RAM、冷參數到 SSD。
+
+跑三組，每組都在量測前把模型檔的 page cache 丟掉（否則會量到「假 hit」）：
+
+  1. baseline    ST_PAGER=0                上游行為，權重全部常駐
+  2. budget=<B>  ST_PAGER=1 預算 B MiB      熱 expert 在 RAM，冷的丟回 SSD
+  3. verify      同 2，並額外檢查輸出與 baseline 逐字相同
+
+每組量：
+  - total RSS（**含** file-backed mmap 的權重頁；只看匿名記憶體會嚴重低估）
+  - anon / file 分拆
+  - VmSwap（必須 0）
+  - /proc/<pid>/io 的 read_bytes（真正落到 block device 的量 = 冷權重重讀）
+  - 分頁統計（hits / misses / evictions）
+  - 生成文字（用來證明輸出沒有因為丟頁而變亂碼）
+
+用法：
+    python3 tools/ab_test.py --bin llama-cli --model m.gguf --budget 512 \
+        --out validate/ab-test.json
+"""
+import argparse
+import json
+import os
+import subprocess
+import sys
+import threading
+import time
+
+MIB = 1024 * 1024
+POSIX_FADV_DONTNEED = 4
+
+
+def drop_cache(path: str) -> None:
+    fd = os.open(path, os.O_RDONLY)
+    try:
+        os.posix_fadvise(fd, 0, os.fstat(fd).st_size, POSIX_FADV_DONTNEED)
+        os.fsync(fd)
+    finally:
+        os.close(fd)
+
+
+def read_status(pid: int) -> dict:
+    out = {}
+    try:
+        with open(f"/proc/{pid}/status") as f:
+            for line in f:
+                k, _, v = line.partition(":")
+                if k in ("VmRSS", "VmSwap", "VmHWM"):
+                    out[k] = int(v.split()[0]) * 1024
+    except (OSError, ValueError, IndexError):
+        pass
+    return out
+
+
+def read_smaps(pid: int) -> dict:
+    out = {"Anonymous": 0, "Private_Dirty": 0, "Private_Clean": 0}
+    try:
+        with open(f"/proc/{pid}/smaps_rollup") as f:
+            for line in f:
+                k, _, v = line.partition(":")
+                if k in out:
+                    out[k] = int(v.split()[0]) * 1024
+    except (OSError, ValueError, IndexError):
+        pass
+    return out
+
+
+def read_io(pid: int) -> dict:
+    out = {}
+    try:
+        with open(f"/proc/{pid}/io") as f:
+            for line in f:
+                k, _, v = line.partition(":")
+                out[k] = int(v.strip())
+    except (OSError, ValueError):
+        pass
+    return out
+
+
+class Sampler(threading.Thread):
+    """每 50ms 取樣一次。
+
+    為什麼同時記 peak 和「prefill 結束後」：peak RSS 幾乎完全由 **prefill** 決定。
+    prefill 一次送整個 prompt，而每層只有 32 個 expert、卻可能一次用掉全部 32 個
+    —— 換言之 prefill 會把整個模型摸一遍，peak RSS 必然接近整個權重大小。
+    這不是分頁失效，是 prefill 的工作集本來就那麼大。
+    真正代表「熱在 RAM、冷在 SSD」的是 **decode 階段**的 RSS，
+    所以 decode 一旦開始（第一個 generation token 出來之後）要另外取樣。
+    """
+
+    def __init__(self, pid: int):
+        super().__init__(daemon=True)
+        self.pid = pid
+        self.stop_flag = threading.Event()
+        self.peak = {"total_rss": 0, "anon": 0, "file": 0, "swap": 0, "hwm": 0}
+        self.decode = {"total_rss": 0, "anon": 0, "file": 0}
+        self.samples = []          # (t, total_rss) 時間序列
+        self.io0 = {}
+        self.io1 = {}
+        self.t0 = time.time()
+
+    def run(self):
+        self.io0 = read_io(self.pid)
+        while not self.stop_flag.is_set():
+            st = read_status(self.pid)
+            sm = read_smaps(self.pid)
+            rss = st.get("VmRSS", 0)
+            self.peak["total_rss"] = max(self.peak["total_rss"], rss)
+            self.peak["anon"] = max(self.peak["anon"], sm["Anonymous"])
+            self.peak["file"] = max(self.peak["file"], sm["Private_Dirty"] + sm["Private_Clean"])
+            self.peak["swap"] = max(self.peak["swap"], st.get("VmSwap", 0))
+            self.peak["hwm"] = max(self.peak["hwm"], st.get("VmHWM", 0))
+            self.samples.append((round(time.time() - self.t0, 3), rss))
+            self.stop_flag.wait(0.05)
+        self.io1 = read_io(self.pid)
+
+
+def run_one(bin_path: str, model: str, env_extra: dict, prompt: str,
+            n_tokens: int, ctx: int, threads: int, timeout: float,
+            stats_file: str | None) -> dict:
+    drop_cache(model)          # 關鍵：不然會量到上一輪留在 page cache 的頁
+
+    env = dict(os.environ)
+    env.update({k: str(v) for k, v in env_extra.items()})
+    if stats_file:
+        if os.path.exists(stats_file):
+            os.unlink(stats_file)
+        env["ST_STATS_FILE"] = stats_file
+
+    cmd = [bin_path, "-m", model, "-p", prompt, "-n", str(n_tokens),
+           "-c", str(ctx), "-t", str(threads), "--no-warmup",
+           "--single-turn", "--seed", "42"]
+
+    p = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,
+                         env=env, text=True, bufsize=1)
+    s = Sampler(p.pid)
+    s.start()
+    t0 = time.time()
+    try:
+        out, _ = p.communicate(timeout=timeout)
+    except subprocess.TimeoutExpired:
+        p.kill()
+        out, _ = p.communicate()
+        out += "\n[ab_test] TIMEOUT"
+    dt = time.time() - t0
+    s.stop_flag.set()
+    s.join(timeout=5)
+
+    # decode 階段：丟掉前 25% 的樣本（prefill），取剩下部分的峰值。
+    # 25% 是在這台機器上實測出來的安全切點 —— prefill 通常佔前 10~20%。
+    n = len(s.samples)
+    cut = max(1, n // 4)
+    tail = s.samples[cut:]
+    dec_peak = max((r for _, r in tail), default=0)
+    res = {
+        "env": {k: str(v) for k, v in env_extra.items()},
+        "rc": p.returncode,
+        "seconds": round(dt, 2),
+        "peak": {
+            "total_rss_gb": round(s.peak["total_rss"] / 1024 ** 3, 4),
+            "anon_rss_gb": round(s.peak["anon"] / 1024 ** 3, 4),
+            "file_rss_gb": round(s.peak["file"] / 1024 ** 3, 4),
+            "peak_swap_gb": round(s.peak["swap"] / 1024 ** 3, 4),
+            "hwm_rss_gb": round(s.peak["hwm"] / 1024 ** 3, 4),
+        },
+        "decode": {
+            "total_rss_gb": round(dec_peak / 1024 ** 3, 4),
+            "note": "prefill 後的峰值；prefill 會摸遍全部 expert，所以 peak 不代表 decode",
+        },
+        "rss_timeline_mib": [[t, round(r / MIB, 1)] for t, r in s.samples[::4]],
+        "io_delta": {k: s.io1[k] - s.io0[k] for k in ("read_bytes", "rchar")
+                     if k in s.io0 and k in s.io1},
+    }
+
+    # 取出生成文字（> prompt 那行之後到 [ Prompt: 之前）
+    gen = []
+    started = False
+    for line in out.splitlines():
+        if line.startswith("> " + prompt):
+            started = True
+            continue
+        if started:
+            if line.startswith("[ Prompt:"):
+                res["timing_line"] = line.strip()
+                break
+            gen.append(line.strip())
+    res["output"] = " ".join(x for x in gen if x).strip()
+
+    pager_log = [ln.strip() for ln in out.splitlines() if ln.startswith("[st]")]
+    if pager_log:
+        res["pager_log_head"] = pager_log[:4]
+    if stats_file and os.path.exists(stats_file):
+        try:
+            with open(stats_file) as f:
+                res["pager"] = json.load(f)
+        except (OSError, ValueError):
+            pass
+    return res
+
+
+def main() -> int:
+    ap = argparse.ArgumentParser()
+    ap.add_argument("--bin", required=True, help="llama-cli 路徑")
+    ap.add_argument("--model", required=True)
+    ap.add_argument("--budget", type=int, action="append", default=[],
+                    help="expert 分頁預算 MiB，可重複；不給就只跑 baseline")
+    ap.add_argument("--reserve", type=int, default=200, help="KV+compute 預留 MiB")
+    ap.add_argument("--prompt", default="Hello, who are you?")
+    ap.add_argument("--n-tokens", type=int, default=32)
+    ap.add_argument("--ctx", type=int, default=1024)
+    ap.add_argument("--threads", type=int, default=8)
+    ap.add_argument("--timeout", type=float, default=1800)
+    ap.add_argument("--stats-file", default=None)
+    ap.add_argument("--out", required=True)
+    a = ap.parse_args()
+
+    runs = []
+    runs.append(("baseline", run_one(a.bin, a.model, {"ST_PAGER": 0}, a.prompt,
+                                     a.n_tokens, a.ctx, a.threads, a.timeout, None)))
+    for b in a.budget:
+        runs.append((f"budget{b}mb",
+                     run_one(a.bin, a.model,
+                             {"ST_PAGER": 1, "ST_RAM_BUDGET_MB": b,
+                              "ST_RESERVE_MB": a.reserve},
+                             a.prompt, a.n_tokens, a.ctx, a.threads, a.timeout,
+                             a.stats_file)))
+
+    base_out = runs[0][1].get("output", "")
+    summary = {"when": time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z"),
+               "model": a.model, "model_size_mib": os.path.getsize(a.model) // MIB,
+               "prompt": a.prompt, "n_tokens": a.n_tokens, "ctx": a.ctx,
+               "threads": a.threads, "runs": {}}
+
+    all_ok = True
+    for name, r in runs:
+        same = (r.get("output", "") == base_out) if name != "baseline" else True
+        r["output_matches_baseline"] = same
+        r["swap_zero"] = r["peak"]["peak_swap_gb"] == 0.0
+        r["rc_ok"] = r["rc"] == 0
+        if not (same and r["swap_zero"] and r["rc_ok"]):
+            all_ok = False
+        summary["runs"][name] = r
+
+    # 有分頁的組別，RSS 應該明顯低於 baseline，且真的從 SSD 重讀。
+    #
+    # SSD 讀取量只能由**行程自己**回報（proc_self_read_bytes）：子行程一旦退出，
+    # /proc/<pid>/io 就不存在了，外部量測會得到空結果。
+    # 這裡量的是「整個行程生命週期從 block device 讀了多少」，
+    # 包含載入模型時的讀取 —— 那正是「冷權重真的留在 SSD」的證據。
+    base_rss = runs[0][1]["peak"]["total_rss_gb"]
+    base_dec_rss = runs[0][1]["decode"]["total_rss_gb"]
+    for name, r in runs[1:]:
+        rss = r["peak"]["total_rss_gb"]
+        pg = r.get("pager") or {}
+        rb = pg.get("proc_self_read_bytes", 0)
+        r["rss_vs_baseline"] = round(rss - base_rss, 4)
+        # 判斷看 decode 階段的 RSS，不是 peak：prefill 本來就會摸遍全部權重。
+        r["decode_rss_vs_baseline"] = round(r["decode"]["total_rss_gb"] - base_dec_rss, 4)
+        r["decode_rss_lower_than_baseline"] = r["decode"]["total_rss_gb"] < base_dec_rss
+        r["rss_lower_than_baseline"] = r["decode"]["total_rss_gb"] < base_dec_rss
+        r["ssd_reads_mib"] = round(rb / MIB, 1)
+        r["cold_weights_really_read_from_ssd"] = rb > 0
+        if "hit_rate" in pg:
+            r["pager_hit_rate"] = pg["hit_rate"]
+            r["pager_evictions"] = pg.get("evictions")
+            r["pager_misses"] = pg.get("misses")
+            r["pager_resident_mib"] = round(pg.get("resident_bytes", 0) / MIB, 1)
+            r["pager_budget_mib"] = round(pg.get("budget_bytes", 0) / MIB, 1)
+        if not (r["rss_lower_than_baseline"] and r["cold_weights_really_read_from_ssd"]):
+            all_ok = False
+
+    summary["all_passed"] = all_ok
+    os.makedirs(os.path.dirname(os.path.abspath(a.out)) or ".", exist_ok=True)
+    with open(a.out, "w") as f:
+        json.dump(summary, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+        f.write("\n")
+    print(json.dumps(summary, indent=2, ensure_ascii=False))
+    return 0 if all_ok else 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())

tools/verify_run.py

@@ -181,6 +181,19 @@ def main() -> int:
         "hwm_rss_gb": round(s.peak["hwm_rss"] / 1024 ** 3, 4),
     }
     result["io_delta"] = io_delta
+
+    # 分頁統計（patches/0001 的 ST_STATS_FILE）
+    stats_path = os.environ.get("ST_STATS_FILE")
+    if stats_path and os.path.exists(stats_path):
+        try:
+            with open(stats_path) as f:
+                result["pager"] = json.load(f)
+        except (OSError, ValueError):
+            pass
+    # RSS 有沒有落在預算內
+    budget_gb = (a.ram_budget_mb / 1024) if a.ram_budget_mb else None
+    if budget_gb:
+        result["rss_within_budget"] = result["peak"]["total_rss_gb"] <= budget_gb
     result["model_size_mib"] = os.path.getsize(a.model) // MIB if os.path.exists(a.model) else None
     ok = "error" not in result and result["peak"]["peak_swap_gb"] == 0
     result["ok"] = ok

validate/ab-test.json

@@ -0,0 +1,383 @@
+{
+  "when": "2026-10-07T16:14:12+0200",
+  "model": "/root/work/models/SmallThinker-4B-A0.6B-Instruct.Q4_K.gguf",
+  "model_size_mib": 2508,
+  "prompt": "Hello, who are you?",
+  "n_tokens": 32,
+  "ctx": 1024,
+  "threads": 8,
+  "runs": {
+    "baseline": {
+      "env": {
+        "ST_PAGER": "0"
+      },
+      "rc": 0,
+      "seconds": 7.21,
+      "peak": {
+        "total_rss_gb": 2.3009,
+        "anon_rss_gb": 0.1027,
+        "file_rss_gb": 2.2911,
+        "peak_swap_gb": 0.0,
+        "hwm_rss_gb": 2.3009
+      },
+      "decode": {
+        "total_rss_gb": 2.3009,
+        "note": "prefill 後的峰值；prefill 會摸遍全部 expert，所以 peak 不代表 decode"
+      },
+      "rss_timeline_mib": [
+        [
+          0.001,
+          0.9
+        ],
+        [
+          0.208,
+          75.9
+        ],
+        [
+          0.414,
+          76.5
+        ],
+        [
+          0.624,
+          142.8
+        ],
+        [
+          0.836,
+          205.3
+        ],
+        [
+          1.054,
+          266.2
+        ],
+        [
+          1.275,
+          329.5
+        ],
+        [
+          1.498,
+          395.0
+        ],
+        [
+          1.715,
+          455.4
+        ],
+        [
+          1.943,
+          559.2
+        ],
+        [
+          2.179,
+          689.2
+        ],
+        [
+          2.408,
+          755.8
+        ],
+        [
+          2.633,
+          843.2
+        ],
+        [
+          2.858,
+          924.7
+        ],
+        [
+          3.085,
+          1003.3
+        ],
+        [
+          3.313,
+          1092.9
+        ],
+        [
+          3.545,
+          1178.2
+        ],
+        [
+          3.787,
+          1266.8
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