# aikubeworker0016 `test all` 中文结果与 H100 验收差距

测试命令：

```bash
/root/gpu-test-venv/bin/python gpu_tester.py --test all --report --format json --output reports_all/test_all.json
```

测试机器：`aikubeworker0016 / 172.72.8.16`

原始结果：`reports_all_aikubeworker0016.json`

## 先说结论

项目输出里最后显示 `Suite complete: 8/8 tests passed`，但这个结论不能直接当成生产验收 PASS。

原因是当前 `all` 的汇总逻辑主要看模块有没有抛 `error`，没有把 `nccl.passed=false` 和 `rdma.passed=false` 当成整套失败。因此按 PDF 的生产验收口径，这台机器目前不能算完整验收通过。

## 本次 `test all` 实际结果

| 模块 | 当前结果 | 关键数据 | 按 PDF 验收看 |
| --- | --- | --- | --- |
| GPU 信息 | 已覆盖 | 8 张 H100，Driver 580.159.03，CUDA 13.0 | 基础信息 OK，但 NVLink 链路专项不足 |
| 健康检查 | PASS | health.passed=true | 基础健康 OK，但缺 retired pages、AER/Replay、fabricmanager 日志、stress 期间采样 |
| Memory | 有结果 | H2D 55.5 GB/s，D2H 55.3 GB/s，D2D 486.5 GB/s | 单项看起来不错，但缺 8x8 P2P 矩阵验收 |
| Compute | 有结果 | FP32 51.9，TF32 357.0，FP16 664.0，BF16 700.1，FP8 1116.2 TFLOPS | 对 PDF 绝对门槛不全通过 |
| NCCL | 实际不合格 | source=torchrun_fallback，`nccl.passed=false`，无 bus BW 性能数据 | 不满足 PDF NCCL 性能验收 |
| Stress | PASS | PyTorch fallback，60 秒，8 GPU 状态 PASS | 不满足 PDF 的 30/60 分钟 burn-in；负载只有约 64MB/卡，压力明显不够 |
| RDMA/IB | 实际不合格 | ib_write_bw/read_bw 0.13 GB/s WARN；write_lat 4.10us PASS；read_lat 16us WARN | 当前是 localhost 单节点口径，不满足 PDF RDMA 生产验收 |
| Training | 有结果 | synthetic 1.47B，52471 tokens/s，peak 27.31GB，loss 0.0041 | tokens/s 过线，但代码实际不是 8 卡分布式训练验收 |

## Compute 对 PDF 门槛的判断

PDF H100 PASS 门槛：

| DType | 本次结果 | PDF PASS 门槛 | 判断 |
| --- | ---: | ---: | --- |
| FP32 | 51.9 TFLOPS | >= 54 | WARN |
| TF32 | 357.0 TFLOPS | >= 444 | FAIL |
| FP16 | 664.0 TFLOPS | >= 734 | WARN |
| BF16 | 700.1 TFLOPS | >= 745 | WARN |
| FP8 | 1116.2 TFLOPS | >= 1400 | FAIL |
| FP64 | 未测 | >= 63 | 缺失 |
| INT8 | 未测 | >= 1536 | 缺失 |

说明：PDF 里 WARN 区间是 PASS 门槛的 90%-100%。TF32 和 FP8 低于 90% 门槛，所以按 PDF 是 FAIL。

## 如果只执行当前仓库 `test all`，少了什么

1. 少 NVLink 专项验收：没有逐卡检查 18 条链路、25GB/s 速率、CRC/Replay/Recovery error = 0。
2. 少 DCGM 诊断：没有 `dcgmi diag -r 3`。
3. 少长时间 burn-in：当前是 60 秒，不是 30/60 分钟。
4. 少 stress 期间 1 秒级采样：温度、功耗、throttle、XID、TFLOPS 抖动都没按 PDF 统计。
5. 少真正 NCCL 性能：当前退化到 torchrun fallback，没有 `nccl-tests` bus BW。
6. 少 NCCL 全操作和三档消息：PDF 要 AllReduce/AllGather/ReduceScatter/Broadcast/SendRecv/AllToAll，且 1MB/256MB/2GB 都过线。
7. 少 NCCL 重复 3 次取最差值和标准差 <=3%。
8. 少完整 P2P 8x8 矩阵：没有非对角均值、最小值、偏差判断。
9. 少逐 GPU compute 一致性：没有真正分别测 8 卡同 dtype 极差/均值 <=3%。
10. 少 FP64 和 INT8。
11. 少 RDMA 生产口径：当前 `localhost`，64KB message，阈值 10us；PDF 要 4MB BW、8B latency、write/read >=47GB/s、write_lat <=2us、read_lat <=3.5us。
12. 少 PFC/ECN 错误计数和 ibping 双向。
13. 少真正 8 卡分布式 Training Simulation 验收。
14. 少严格最终 verdict：当前代码会把 `passed=false` 的模块也计入“通过”，这是验收逻辑漏洞。

## 建议

`test all` 可以继续作为快速初筛跑，但如果目标是对齐 `H100_production_acceptance.pdf`，需要把它升级成“生产验收模式”。优先级如下：

1. 先修汇总 verdict：任何子模块 `passed=false` 必须导致整机 FAIL。
2. 先装好 `nccl-tests` 和 `gpu-burn`，否则 NCCL/Stress 都不是生产口径。
3. 增加 NVLink、DCGM、长时间 telemetry、P2P 矩阵。
4. 改 RDMA 为生产参数，且支持跨节点。
5. 改 compute/training 为逐 GPU/8 卡分布式验收。