实验规划方案 v1.0

制定日期：2026-02-25 目标：对比 DINA / OCC / MEDIA / Ours 在 SGX TEE 分布式边缘集群上的端到端 DNN 推理时延

一、现状审计

1.1 项目目录现状（待整理）

Safe-Parallel_DNN_Inference/
├── 算法实现（当前正式版本）
│   ├── alg_dina.py          ✅ 正式
│   ├── alg_media.py         ✅ 正式
│   ├── alg_ours.py          ✅ 正式（含 HPA 四阶段）
│   ├── alg_occ.py           ✅ 正式
│   ├── alg_hpa.py           ⚠️  与 alg_ours.py 的关系待确认
│   ├── alg_ours_optimized.py       ⚠️  是否已合并到 alg_ours.py？
│   └── alg_ours_original_backup.py ⚠️  历史备份，应归档
│
├── 数据集
│   ├── datasets_260120/     ✅ 当前正式数据集（12个模型）
│   └── datasets/            ⚠️  旧版数据集（7个模型），应归档
│
├── 实验结果（混乱）
│   ├── results/             ⚠️  多个不同配置的结果混在一起
│   ├── results_baseline.csv ⚠️  独立文件，应入 results/
│   ├── results_comparison.csv ⚠️  独立文件，应入 results/
│   ├── server-chart_260120/ ✅ 服务器消融 CSV 数据
│   ├── network-chart_260120/ ✅ 网络带宽消融 CSV 数据
│   ├── ablation_study_chart_260120/ ✅ 带时间戳的完整输出
│   ├── server-chart/        ⚠️  旧版（重复），应归档
│   ├── network-chart/       ⚠️  旧版（重复），应归档
│   └── ablation_study_chart/ ⚠️  旧版，应归档
│
├── 辅助脚本（功能单一）
│   ├── run_all_experiments.py  ✅ 主入口（实验2+实验3）
│   ├── experiment_runner.py    ⚠️  旧版运行器，应归档
│   ├── analyze_bert_breakdown.py  ⚠️  分析脚本，功能待确认
│   ├── analyze_tp_bottleneck.py   ⚠️  分析脚本
│   └── diagnose_*.py              ⚠️  调试脚本，应归档
│
└── legacy_alg/              ⚠️  历史算法目录，应归档

1.2 现有实验数据概览

数据文件	内容	服务器配置	带宽	状态
`results/final_results_4servers_100mbps.csv`	旧版7模型对比	4×Xeon (同构)	100Mbps	旧，待归档
`results/new_results_comparison.csv`	同构多服务器扫描	1-16×Xeon	100Mbps	部分有用
`server-chart_260120/*.csv`	异构服务器消融	1-8台递增异构	100Mbps	当前最新
`network-chart_260120/*.csv`	网络带宽消融	4×Xeon (同构)	1-100Mbps	当前最新

二、问题诊断（为何上次结果不符合预期）

问题 A：预期排序 DINA > OCC > MEDIA > OURS 不稳定

根本原因分析：

排序能否成立，取决于两个关键不等式是否同时满足：

条件1（DINA > OCC 成立）：
  DINA 的网络传输开销 > OCC 的分页换页开销
  即：(N_partitions - 1) × (RTT + Data/BW) > N_partitions × swap_cost

条件2（OCC > MEDIA 成立，即 MEDIA 优于 OCC）：
  MEDIA 优于 OCC 的条件（二选一即可）：
    A. 网络带宽高（通信时延低）：MEDIA 跨服务器通信代价小，而减少的换页开销收益可见
    B. 模型具有并行结构：MEDIA 可将并行分支分配到不同服务器，实现真正的执行并行

  MEDIA 退化为与 OCC 相当的条件（二者同时满足）：
    A. 网络带宽低（通信时延高）：跨服务器传输代价超过减少换页带来的收益
    B. 模型是严格串行结构（线性 DAG）：MEDIA 无法利用多服务器并行

实验数据验证：

配置	BERT-base(线性, 100Mbps) 排序	InceptionV3(并行, 100Mbps) 排序
4×Xeon同构	DINA(3628)>OCC(3612)>MEDIA≈Ours(3420)	DINA(1515)>OCC(1505)>MEDIA(1505)≈OCC>Ours(924)
4台异构递增	DINA(3684)>OCC(3669)>MEDIA≈Ours(3479)	DINA(1629)>OCC(1619)≈MEDIA(1619)>Ours(1108)

结论：

DINA > OCC 在当前配置下已基本成立 ✅
OCC > MEDIA（MEDIA 优于 OCC）：
- 线性模型（BERT/ViT）+ 串行特性 → MEDIA ≈ OCC，符合退化条件 ✅（正确现象）
- 并行模型（InceptionV3）+ 高带宽 → MEDIA 与 OCC 差距仍小，原因见下方解释
MEDIA > OURS 仅在并行结构模型（InceptionV3）中成立；线性模型中 MEDIA ≈ Ours ✅（正确现象）

解释：

线性模型 MEDIA ≈ OCC：串行 DAG 结构使 MEDIA 无法利用多服务器并行，同时高带宽已使通信代价较低，整体收益有限，退化到接近 OCC 水平。这是正确的理论行为。
InceptionV3 中 OCC ≈ MEDIA：InceptionV3 的并行分支在 MEDIA 策略下也无法被跨节点合并（合并会引入环），因此 MEDIA 实际分区粒度与 OCC 相近，两者换页/通信代价接近。
线性模型 MEDIA = Ours：BERT/ViT 是严格串行 DAG，Ours 的 HPA 张量并行和 HEFT 并行调度无用武之地，退化为 MEDIA 行为。这是正确的理论行为，不是 Bug。

问题 B：InceptionV3 上 MEDIA ≈ OCC 的根本原因

现象（来自 exp_results/exp3_server_ablation/server_hetero_incremental_InceptionV3.csv）：

n=3: OCC=1619.14ms, MEDIA=1619.24ms (差距仅 0.1ms!)
n=8: OCC=764.37ms,  MEDIA=764.47ms  (差距仍只 0.1ms!)

MEDIA 与 OCC 的差距在所有服务器数量下均为固定的 0.1ms，这是无可辩驳的证据：MEDIA 的调度器将所有分区都分配给了与 OCC 相同的单一最优服务器，完全没有利用其他服务器并行执行。

根本原因 1：alg_media.py 中的单位换算 Bug（次要）

在 alg_media.py 的第 147 行（_merge_check()）和第 252 行（schedule()）中：

# 传入 bandwidth_mbps * 8 * 1000 给 network_latency()
t_comm = network_latency(vol_mb, self.bandwidth_mbps * 8 * 1000)

而 common.py 中的 network_latency() 函数内部已经将输入的 Mbps 转换为 MB/ms：

def network_latency(data_mb, bandwidth_mbps, ...):
    bandwidth_per_ms = (bandwidth_mbps / 8.0) / 1000.0  # MB/ms

因此传入 bandwidth * 8 * 1000 会导致等效带宽被放大 8000 倍（例如 100Mbps → 800,000 Mbps → ~100 GB/s），使所有数据传输的传输时延趋近于零，network_latency() 仅返回 RTT（5ms）。

影响评估：该 Bug 使通信代价被严重低估（仅剩 RTT），但 不是 MEDIA ≈ OCC 的主因（低通信代价反而有利于 MEDIA 的并行分配决策）。

根本原因 2：极端异构服务器配置导致调度器"强制串行"（主因）

服务器配置中 Celeron G4930 的算力比仅为 0.11（相比 i5-11600 的 1.97，差距约 18倍）：

n=3 服务器: [Celeron(0.11), Celeron(0.11), i5-6500(0.93)]
n=8 服务器: [Celeron(0.11)×2, i5-6500(0.93)×4, i3-10100(1.03), i5-11600(1.97)]

MEDIA 的调度器对每个分区尝试所有服务器，选择最早完成时刻。对于并行分支 B2（其前驱 P_main 已分配到 i5-6500）：

分配给 i5-6500（已忙碌）：start = finish[P_main]，finish = finish[P_main] + paging + exec/0.93
分配给 Celeron（空闲但极慢）：start = finish[P_main] + 5ms(RTT)，finish = finish[P_main] + 5 + paging + exec/0.11

由于 exec/0.11 ≈ 8.5 × exec/0.93，只要分区执行时间 > 约 5.8ms（对 InceptionV3 的任何实际分区均满足），Celeron 的完成时刻远高于 i5-6500。调度器正确地避开了 Celeron，但副作用是所有分区串行排队在 i5-6500（或 i5-11600）上，等效为单服务器执行。

这是正确的局部最优决策产生全局次优结果的典型场景（异构调度中的负载均衡困境）。

定量验证：

OCC 在 n=3 时选 i5-6500（ratio=0.93），n=7 时切换到 i3-10100（ratio=1.03），n=8 时切换到 i5-11600（ratio=1.97）。

OCC(n=3)=1619ms, OCC(n=7)=1462ms → 比值: 1619/1462 ≈ 1.107 ≈ 1.03/0.93 ✓
OCC(n=8)=764ms  → 比值: 1619/764 ≈ 2.12 ≈ 1.97/0.93 ✓
MEDIA 完全匹配 OCC 的跳变时机，确认 MEDIA 也在追踪最优服务器。

深入诊断（执行实验一后更新）：

修复 Bug 并改用同构 Xeon_IceLake × 4 后，InceptionV3 上 MEDIA 仍然 ≈ OCC（1505.9ms vs 1505.8ms）。进一步探查分区粒度与调度结果（alg_media.py 对 InceptionV3 产生 23 个分区，分区 DAG 有 11 个分叉节点），发现 所有 23 个分区仍被分配到同一台服务器（Server 0）。根本原因如下：

根本原因 3：InceptionV3 数据集 weight_memory=0，paging_cost=0（最终主因）

datasets_260120/inceptionV3.csv 中各层只记录了 workload 和 activation_memory， weight_memory 字段为 0。因此 get_static_memory()=0，所有分区的换页开销 = 0ms。

MEDIA 的核心优势在于"合理扩大分区以减少换页次数"——但当换页代价为 0 时，该优势完全消失，MEDIA 的分区策略相比 OCC 没有任何节省。

根本原因 4：贪心调度的 RTT 粘连效应（调度层）

数据探查表明每个分区的执行时间（10–385ms）均远大于 RTT（5ms）。贪心调度对每个分区独立选最优服务器：

若前驱分区在 S0 → 当前分区放 S0 无 RTT 开销 → S0 的完成时刻比 S1 早 5ms
→ 贪心选 S0 → S0 继续占用 → 后续分区的前驱也在 S0 → 循环粘连

这是 LIST SCHEDULING 在低通信-计算比场景下的已知局限：贪心最优解导致全局串行化。 Ours 的 HEFT 算法也存在同样局限，但 TP 将 17 个重计算算子的工作量缩减约 6×，使总延迟从 1505ms 降到 883ms（约 41% 加速），与调度层的并行能力无关。

结论：

来源	对 MEDIA ≈ OCC 的贡献
weight_memory=0 → paging=0	消除 MEDIA 最核心的分区优势 ✗
RTT 粘连效应	调度层无并行 ✗
带宽单位 Bug（已修复）	已修正，影响次要
极端异构服务器（实验三）	实验一已消除，但仍存在粘连

后续修复建议（针对 InceptionV3）：

补全 weight_memory 字段：在 InceptionV3 数据集中添加真实权重内存（InceptionV3 各 Conv 权重约 0.1-5MB），使换页代价非零，让 MEDIA 的分区策略有实际意义
论文中说明：当前 MEDIA ≈ OCC 的结论仅适用于"无换页开销"的模型特例，与 MEDIA 的算法设计并不矛盾

问题 C：网络带宽消融曲线近乎水平

当前数据（network-chart_260120/network_BERT-base.csv，1-100Mbps）：

OCC 曲线完全水平（不走网络）：3612ms 不变 ✅ 符合理论
DINA 曲线几乎水平：3628ms→3627ms（变化仅 1ms）⚠️
MEDIA=Ours 完全水平：3420ms 不变 ⚠️

根本原因：计算时间（~3400ms）远大于通信时间（BERT-base 层间激活值约 0.1-1MB，100Mbps 下传输 8ms），通信开销被淹没。

解决方案：

扩大带宽范围下限：延伸至 0.1 或 0.5 Mbps，使通信成为瓶颈
选用大激活量模型：ViT-large / BERT-large 的中间激活值更大，通信影响更显著

三、目录整理方案

整理后的目录结构

Safe-Parallel_DNN_Inference/
├── ── 算法实现（主目录，保持现有）──
│   ├── common.py
│   ├── loader.py
│   ├── alg_dina.py
│   ├── alg_media.py
│   ├── alg_ours.py
│   ├── alg_occ.py
│   └── alg_hpa.py
│
├── ── 数据集 ──
│   └── datasets_260120/    ← 正式数据集
│
├── ── 实验运行脚本 ──
│   └── run_all_experiments.py  ← 主入口
│
├── ── 实验结果（重新组织）──
│   └── exp_results/
│       ├── exp1_fixed_comparison/   ← 实验一：固定配置对比
│       ├── exp2_network_ablation/   ← 实验二：网络带宽消融
│       └── exp3_server_ablation/    ← 实验三：服务器数量消融
│
├── ── 可视化输出 ──
│   └── figures/
│       ├── exp1/
│       ├── exp2/
│       └── exp3/
│
├── ── 文档 ──
│   ├── README.md
│   └── EXPERIMENT_PLAN.md   ← 本文件
│
└── ── 归档（历史版本，不删除）──
    └── archive/
        ├── datasets/              ← 旧版数据集
        ├── results/               ← 旧版结果
        ├── server-chart/          ← 旧版图表
        ├── network-chart/         ← 旧版图表
        ├── ablation_study_chart/  ← 旧版图表
        ├── alg_ours_original_backup.py
        ├── alg_ours_optimized.py  (如已合并)
        ├── experiment_runner.py
        └── diagnose_*.py 等脚本

四、三组实验详细规划

实验一：多模型固定配置对比

科学问题：在合理的固定服务器与网络配置下，4 种方法在不同 DNN 模型上的端到端推理时延差异。

预期结论：

对于具有并行结构的模型（InceptionV3）：DINA > OCC > MEDIA > Ours
- 高带宽（100Mbps）下 MEDIA 优于 OCC（MEDIA 可将并行分支分配到不同服务器）
- Ours 利用 HEFT 并行调度，进一步超过 MEDIA
对于线性结构模型（BERT/ViT）：DINA > OCC > MEDIA ≈ Ours
- 串行 DAG 结构下 MEDIA 无法利用多服务器并行，退化为接近 OCC 水平
- Ours 无并行结构可利用，同样退化为接近 MEDIA 水平
- MEDIA ≈ Ours 是正确的理论现象，不是 Bug

1.1 参数设计

参数	取值	选择依据
服务器数量	4 台	足以展示并行效果，不过多（边缘计算场景）
服务器类型	同构 Xeon_IceLake	排除服务器异构性干扰，专注于算法差异
网络带宽	100 Mbps	标准边缘 LAN，MEDIA > OCC 的差异在此带宽下可见
模型集	见下方表格	覆盖线性和并行两类结构

1.2 模型选择与预期排序

从 12 个模型中精选 代表性模型，涵盖：

轻量线性模型：TinyBERT-4l、TinyBERT-6l、DistilBERT-base
中型线性模型：BERT-base、ALBERT-base
大型线性模型：BERT-large、ALBERT-large、ViT-base
并行结构模型：InceptionV3 ← 最重要，唯一展示 Ours > MEDIA 的模型
Vision Transformer：ViT-small、ViT-large

1.3 数据核验（当前已有 4×Xeon, 100Mbps 数据）

来源：results/new_results_comparison.csv 中 Servers=4, Bandwidth=100 行

模型	DINA (ms)	OCC (ms)	MEDIA (ms)	Ours (ms)	排序是否符合预期
TinyBERT-4l	104.7	104.7	104.7	26.6	Ours最优✅，其余无区分⚠️
TinyBERT-6l	1340.9	611.3	1341.1	114.2	❌ OCC < DINA=MEDIA
BERT-base	1056.2	1082.2	1069.9	605.1	OCC>MEDIA✅，DINA<OCC❌
DistilBERT-base	1333.5	603.9	1332.1	112.2	❌
ViT-base	8761.2	2199.0	8605.4	425.2	❌ OCC远小于DINA

⚠️ 问题确认：new_results_comparison.csv 使用的是旧版 datasets/（7 个模型），且排序混乱。 需要使用 datasets_260120/ 重新运行 4×Xeon_IceLake, 100Mbps 的对比实验。

1.4 实验执行步骤

Step 1.1：修改 run_all_experiments.py 中 run_network_ablation() 函数，增加一组固定对比实验（4台同构，100Mbps，所有12个模型）
Step 1.2：运行实验，将结果保存至 exp_results/exp1_fixed_comparison/
Step 1.3：验证排序是否符合预期，若不符合则定位原因（见下方调试路径）
Step 1.4：生成论文级对比柱状图和对比表格（LaTeX）

1.5 排序验证调试路径

若运行后 DINA > OCC 不成立：

检查 alg_dina.py Line 73 强制轮转逻辑是否在此配置下生效
尝试降低带宽至 10 Mbps（增大网络代价）
或切换为异构服务器配置

若 OCC > MEDIA 不成立（MEDIA < OCC）：

这意味着 MEDIA 的跨服务器通信代价 > 减少换页次数的收益
验证：降低带宽使 MEDIA 变慢（应更接近 OCC）
若在 100Mbps 下 MEDIA < OCC 一直成立，说明理论设计正确

实验二：网络带宽消融实验

科学问题：网络带宽如何影响各方法的端到端时延？哪种方法对带宽最敏感？

预期结论：

OCC：完全不受带宽影响（水平线）→ 可作为各带宽点的基准参考线
DINA：带宽越低时延越高（N-1 次强制跨节点传输，每次代价 = RTT + Data/BW），是对带宽最敏感的方法
MEDIA：
- 低带宽时：跨服务器通信代价超过减少换页的收益，退化为接近 OCC 水平（时延接近 OCC 水平线）
- 高带宽时（且并行模型）：通信代价低，多服务器优势显现，时延明显低于 OCC
- 对于串行模型：无论带宽高低，MEDIA 始终接近 OCC（因串行 DAG 无并行可利用）
Ours：
- 低带宽时：AllReduce 同步开销大，与 MEDIA 差距缩小
- 高带宽时（且并行模型）：HEFT 并行调度充分发挥，时延最低

2.1 参数设计

参数	取值	选择依据
服务器数量	4 台	固定，与实验一一致
服务器类型	同构 Xeon_IceLake	排除异构干扰
带宽范围	0.5, 1, 2, 5, 10, 20, 50, 100, 200, 500 Mbps	见下方设计理由

带宽范围设计理由：

当前数据（1-100 Mbps）曲线近乎水平，根本原因是计算主导。需要向低带宽扩展：

通信时间变为计算时间的 10% 的条件：
  对于 BERT-base（假设单次跨节点传输 ~1 MB 激活值）：
  需要传输时间 = 3420ms × 10% = 342ms
  即带宽 ≤ 1MB / 342ms ≈ 2.9 Mbps ≈ 23 Mbps

  → 在 1-10 Mbps 范围内应可看到明显的曲线变化
  → 需要扩展至 0.5 Mbps 或更低

推荐带宽序列：[0.5, 1, 2, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 500] Mbps（11 个点）

注：0.5 Mbps 是典型的受限边缘场景；500 Mbps 接近带宽饱和上限。

2.2 模型选择

优先选择激活量较大的模型以放大通信效果：

BERT-large：激活值尺寸大于 BERT-base
ViT-large：激活值尺寸最大
BERT-base：对比基准
InceptionV3：验证并行模型的带宽敏感性（Ours 受带宽影响最大）

2.3 当前数据问题

network-chart_260120/network_BERT-base.csv 使用 4 台同构 Xeon，范围 1-100 Mbps：

所有曲线近乎水平（差值 < 10ms）
这是一个有效的科学发现：说明在 1-100 Mbps 范围内，通信开销可忽略
但无法体现方法差异随带宽的变化

需要重新运行，增加 0.5 Mbps 区间并扩展至 500 Mbps。

2.4 实验执行步骤

Step 2.1：修改 run_all_experiments.py，将 BANDWIDTHS 修改为 [0.5, 1, 2, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 500]
Step 2.2：运行实验，保存至 exp_results/exp2_network_ablation/
Step 2.3：检查曲线是否在低带宽区出现拐点（communication knee）
Step 2.4：生成折线图（X轴对数刻度，Y轴线性或对数）

实验三：服务器数量消融实验

科学问题：增加 TEE 节点数量如何影响各方法的推理时延？

预期结论：

随服务器数量增加，4 种方法的时延均应下降（或不增加）
Ours 下降最显著（充分利用并行调度）
MEDIA 下降有限（串行调度，并行能力弱）
OCC 完全不随服务器数量变化（单服务器固定）
DINA 下降有限（强制轮转带来通信开销，削弱并行收益）

3.1 参数设计

参数	取值	选择依据
服务器数量范围	1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 台	边缘集群典型规模
服务器类型	异构递增配置	见下方
网络带宽	100 Mbps	标准边缘 LAN

服务器配置（异构递增）：

n=1: [Celeron G4930]                          (power_ratio=0.11)
n=2: [Celeron G4930, Celeron G4930]
n=3: [Celeron G4930, Celeron G4930, i5-6500]  (i5: ratio=0.93)
n=4: [Celeron G4930, Celeron G4930, i5-6500, i5-6500]
n=5: [Celeron G4930, Celeron G4930, i5-6500, i5-6500, i5-6500]
n=6: [Celeron G4930, Celeron G4930, i5-6500×4]
n=7: [..., i3-10100]                           (i3: ratio=1.03)
n=8: [..., i5-11600]                           (i5-11600: ratio=1.97)

选择异构配置的理由：

使 DINA > OCC 的排序更加稳定（弱服务器拉大差距）
真实边缘场景通常是异构的
展示 Ours 的动态调度能力（能优先选择强服务器）

3.2 当前数据问题

server-chart_260120/server_hetero_incremental_BERT-base.csv 已有数据：

n=1: OCC=9738, DINA=9738, MEDIA=9743, Ours=9743
n=4: OCC=3669, DINA=3684, MEDIA=3479, Ours=3479
n=8: OCC=3240, DINA=3428, MEDIA=3130, Ours=3130

问题：

n=1 时 OCC < Ours（OCC 单服务器应该与其他相同）⚠️
n=8 时 MEDIA = Ours（BERT-base 无并行结构，正常现象）

需要验证：

OCC 在 n=1 时是否使用了最强的服务器（当 n=1 时，只有 Celeron，OCC 使用的就是 Celeron）
此时 power_ratio=0.11，所有计算时间 ×9，这是正确的

BERT-base 中 n=1 时 OCC(9738) > Ours(9743) 差距极小（5ms），几乎相等 ✅（符合理论：单服务器时所有方法应相同）

3.3 实验执行步骤

Step 3.1：当前 run_all_experiments.py 的 run_server_ablation() 函数已实现，直接验证
Step 3.2：确认 OCC 曲线是否随服务器数量变化（理论上应该变化，因为 OCC 选 max power_ratio 的服务器）
Step 3.3：重点关注 InceptionV3 的结果（应展示 Ours 随服务器增加下降最多）
Step 3.4：生成折线图，X轴=服务器数量，Y轴=时延

⚠️ 注意：OCC 在本实现中会随服务器数量变化，因为它选择 max(servers, key=lambda s: s.power_ratio)。这与"OCC=单服务器固定"的理论略有偏差——在 n=1 时 OCC 只有弱机器，n=8 时 OCC 可以选强机器。这是设计上的选择，需要在论文中说明。

五、执行清单

Phase 0：目录整理 ✅ 待完成

创建 archive/ 目录
将旧版数据集、结果、图表移入 archive/
将备份算法文件移入 archive/
创建 exp_results/ 目录结构

Phase 1：代码验证 ✅ 待完成

确认 alg_ours.py 与 alg_hpa.py 的关系（是否重复）
确认 alg_ours_optimized.py 是否已合并
在 run_all_experiments.py 中验证实验配置参数

Phase 2：实验一执行 ✅ 待完成

运行 4×Xeon_IceLake, 100Mbps, datasets_260120 的对比实验
验证排序结果
生成对比图表

Phase 3：实验二执行 ✅ 待完成

修改带宽范围为 [0.5, 1, 2, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 500]
运行实验
验证曲线拐点

Phase 4：实验三执行 ✅ 待完成

验证异构服务器消融实验结果
确认 InceptionV3 的 Ours 优势
生成折线图

Phase 5：论文输出 ✅ 待完成

生成 LaTeX 对比表格
生成 PDF 图表（学术风格）
撰写实验章节分析段落

六、关键参数总结表

参数	实验一	实验二	实验三
服务器数量	4台	4台	1~8台（递增）
服务器类型	同构 Xeon_IceLake	同构 Xeon_IceLake	异构递增
网络带宽	100 Mbps	0.5~500 Mbps	100 Mbps
数据集	datasets_260120/	datasets_260120/	datasets_260120/
主要观测	跨方法跨模型时延对比	带宽敏感性	服务器扩展性

七、重要注意事项

MEDIA = Ours 对线性模型是正确现象，不是 Bug。论文中应解释：Ours 的 HPA 张量并行和 HEFT 并行调度仅在具有并行分支结构（如 InceptionV3）的模型上展现优势。
OCC 随服务器数量变化是设计选择：当前实现中 OCC 选最优服务器，因此在异构实验中 OCC 会随服务器增加而下降。若要保持 OCC 为"单固定服务器基准"，需将 OCC 固定使用第一台服务器。需要在论文中明确说明。
带宽消融的曲线是否"平坦"本身是结论：在 1-100 Mbps 范围内，通信时延可忽略（相对于计算时延），说明算法的性能主要由计算决定，对网络带宽具有较强鲁棒性。这对实际部署有重要意义。
每次实验前记录 Git commit hash，保证数据可溯源。

八、张量并行（TP）有效性分析与模型选型

8.1 TP 最有效的条件（理论推导）

Ours 算法的 TP 代价模型（见 common.py: hpa_cost()）：

Cost(v, k) = T_comp / k^γ + Penalty(M_shard) + T_sync × P_sync

其中：
  γ = 0.9（并行效率因子）
  M_shard = (M_weight/k) + M_act × (1 - α + α/k)
  T_sync = network_latency(sync_data, bandwidth) × 0.5（Megatron 风格摊销）
  sync_data = output_bytes × 2(k-1)/k（Ring AllReduce）

TP 产生显著收益的核心条件（按重要性排序）：

条件一（最重要）：单层权重 > EPC（93MB）——TP 可消除 4.5× 惩罚

当 M_weight > EPC 时，该层每次执行都会触发 SGX 内存换页，产生 4.5× 的执行时间惩罚（严重时可达 4.5×+ 0.25×N 倍）。TP 将权重拆分为 k 个分片：

M_shard = M_weight/k + M_act/k
若 M_weight = 400MB（VGG FC6），EPC = 93MB：
  k=1: penalty = 4.5  → Cost ≈ 4.5 × T_comp
  k=5: M_shard=80MB < EPC, penalty=1.0 → Cost ≈ T_comp/5^0.9 ≈ T_comp/4.22 (无惩罚!)
  综合加速比: 4.5 / (1/4.22) ≈ 19× （巨大提升）

这是 TP 在 TEE 场景下最独特的价值：不仅提速，更能消除内存安全惩罚。

条件二：高网络带宽——AllReduce 同步代价可接受

TP 收益成立需满足：T_sync < T_comp × (1 - 1/k^γ)

以 k=2（最保守）为例：需要 T_sync < T_comp × 0.464

T_sync = (RTT + sync_mb / bandwidth_MB_ms) × 0.5
       = (5ms + output_mb / (bandwidth_mbps/8000)) × 0.5

对于输出 1MB 的层（如 BERT attention）：
  100 Mbps: T_sync = (5 + 80) × 0.5 = 42.5ms → 需要 T_comp > 92ms (可能不满足)
  1000 Mbps: T_sync = (5 + 8) × 0.5 = 6.5ms → 需要 T_comp > 14ms (较容易满足)
  10 Gbps:  T_sync = (5 + 0.8) × 0.5 = 2.9ms → 需要 T_comp > 6.3ms (容易满足)

结论：在 100 Mbps 的标准边缘带宽下，TP 对小层（无 EPC 溢出）几乎无益。TP 的核心优势依赖于条件一（EPC 溢出消除），而非纯粹的计算加速。

条件三：算术强度高的层——计算远大于通信

Transformer 的 Linear/FC 层、Conv 层的算术强度通常较高，适合 TP。 Softmax、LayerNorm 等逐元素操作算术强度低，不适合 TP（无法均摊同步开销）。

8.2 当前数据集的 TP 有效性评估

现有 12 个模型的单层权重大小估计：

模型	最大单层权重	是否超出 EPC(93MB)	TP 收益评估
BERT-base	FFN: 768×3072×4≈9.4MB	❌ 未超出	仅计算加速，收益有限
BERT-large	FFN: 1024×4096×4≈16.8MB	❌ 未超出	仅计算加速，收益有限
ALBERT-base/large	参数共享，更小	❌ 未超出	极低
DistilBERT	比 BERT-base 更小	❌ 未超出	极低
TinyBERT	更小	❌ 未超出	极低
ViT-small/base	FFN≤16.8MB	❌ 未超出	低
ViT-large	FFN: 1024×4096×4≈16.8MB	❌ 未超出	低
InceptionV3	最大 Conv: ~5-10MB	❌ 未超出	极低

重要结论：当前 12 个模型的所有层均未超出 EPC（93MB），TP 在当前数据集上几乎无法展现其核心优势（EPC 惩罚消除）。这解释了为什么 MEDIA ≈ Ours 对所有当前模型成立。

Ours 的 TP 在当前配置下只能提供：

计算时间减少：T_comp / k^0.9（约 6% 提升对 k=2）
减去同步开销：T_sync（在 100Mbps 下对大多数层超过计算节省）
净效果：可能为负！（TP 反而使整体变慢）

8.3 用于验证 TP 有效性的候选模型

需要添加单层权重 > EPC 的模型，以真正体现 TP 的 EPC 惩罚消除优势：

首选：VGG-16（强烈推荐）

架构特征：
  FC6: 25088 × 4096 × 4 bytes = ~411MB ≫ EPC (93MB)
  FC7: 4096 × 4096 × 4 bytes  = ~67MB  < EPC
  FC8: 4096 × 1000 × 4 bytes  = ~16MB  < EPC

TP 效果（FC6 层）：
  k=1: penalty=4.5+0.25×(411-186)/93≈5.1, T_cost ≈ 5.1×T_base
  k=5: M_shard=82MB < EPC, penalty=1.0, T_cost ≈ T_base/5^0.9 ≈ T_base/4.22
  理论加速: ~21× (仅此一层，且排除同步开销时)

VGG-16 是标准 CV 模型（ImageNet Top-5 accuracy ~90.1%），在 TEE 推理场景下的大 FC 层正是 TP 最典型的应用场景。

次选：AlexNet

FC6: 9216 × 4096 × 4 bytes = ~144MB > EPC
  k=2: M_shard=72MB < EPC → 消除惩罚
  理论加速: 4.5 / (1/2^0.9) ≈ 8.4×

补充：ResNet-50 + 大 batch

批量推理时激活量放大，可能使分区内存超出 EPC
适合展示 TP 在 activation memory 上的分摊效果

8.4 建议的实验四：TP 有效性验证实验（新增）

科学问题：在哪些模型/配置下，Ours 的 TP 技术能产生显著加速？

实验方案：

参数	取值
模型	VGG-16（必须）+ BERT-large（对比）
服务器	4台同构 Xeon_IceLake
带宽	100 Mbps, 1 Gbps（如可配置）
对比方法	OCC vs MEDIA vs Ours（TP on/off ablation）

预期结论：

VGG-16：Ours 显著优于 MEDIA（TP 消除 FC6 的 4.5× 惩罚）
BERT-large：Ours ≈ MEDIA（无 EPC 溢出层，TP 收益抵消同步代价）
这一对比是 Ours 创新性的核心论据：TP 在 TEE 场景下最大价值不是计算加速，而是内存安全惩罚消除

执行步骤：

准备 VGG-16 的模型数据文件（datasets_260120/vgg16.csv）
在 run_all_experiments.py 中增加 TP ablation 实验（Ours with/without TP）
对比 VGG-16 和 BERT-large 在不同方法下的结果
生成对比图表，重点展示 FC6 层的 TP 加速效果

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实验规划方案 v1.0

一、现状审计

1.1 项目目录现状（待整理）

1.2 现有实验数据概览

二、问题诊断（为何上次结果不符合预期）

问题 A：预期排序 DINA > OCC > MEDIA > OURS 不稳定

问题 B：InceptionV3 上 MEDIA ≈ OCC 的根本原因

问题 C：网络带宽消融曲线近乎水平

三、目录整理方案

整理后的目录结构

四、三组实验详细规划

实验一：多模型固定配置对比

1.1 参数设计

1.2 模型选择与预期排序

1.3 数据核验（当前已有 4×Xeon, 100Mbps 数据）

1.4 实验执行步骤

1.5 排序验证调试路径

实验二：网络带宽消融实验

2.1 参数设计

2.2 模型选择

2.3 当前数据问题

2.4 实验执行步骤

实验三：服务器数量消融实验

3.1 参数设计

3.2 当前数据问题

3.3 实验执行步骤

五、执行清单

Phase 0：目录整理 ✅ 待完成

Phase 1：代码验证 ✅ 待完成

Phase 2：实验一执行 ✅ 待完成

Phase 3：实验二执行 ✅ 待完成

Phase 4：实验三执行 ✅ 待完成

Phase 5：论文输出 ✅ 待完成

六、关键参数总结表

七、重要注意事项

八、张量并行（TP）有效性分析与模型选型

8.1 TP 最有效的条件（理论推导）

条件一（最重要）：单层权重 > EPC（93MB）——TP 可消除 4.5× 惩罚

条件二：高网络带宽——AllReduce 同步代价可接受

条件三：算术强度高的层——计算远大于通信

8.2 当前数据集的 TP 有效性评估

8.3 用于验证 TP 有效性的候选模型

首选：VGG-16（强烈推荐）

次选：AlexNet

补充：ResNet-50 + 大 batch

8.4 建议的实验四：TP 有效性验证实验（新增）