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Co-authored-by: Copilot <175728472+Copilot@users.noreply.github.com> Signed-off-by: hongbolv <hongbo.lv@intel.com>
…en_moe_demo.py Co-authored-by: hongbolv <33214277+hongbolv@users.noreply.github.com> Agent-Logs-Url: https://github.com/hongbolv/vllm/sessions/4e26c576-8f1a-4e0c-bc2c-b3deb6b24946
…ion (TP=4, Qwen3-30B-A3B, 4x devices) Co-authored-by: hongbolv <33214277+hongbolv@users.noreply.github.com> Agent-Logs-Url: https://github.com/hongbolv/vllm/sessions/50518249-593f-473c-92ff-5f6306407d45
…h demo prompts Co-authored-by: hongbolv <33214277+hongbolv@users.noreply.github.com> Agent-Logs-Url: https://github.com/hongbolv/vllm/sessions/a0531e72-85c4-4b39-b176-014c231ec9b2
…urrent requests Co-authored-by: hongbolv <33214277+hongbolv@users.noreply.github.com> Agent-Logs-Url: https://github.com/hongbolv/vllm/sessions/438be7a4-4d4c-4a70-a33b-357729416b8b
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@copilot 1) fix https://github.com/hongbolv/vllm/actions/runs/23579273642/job/68658533286?pr=9 |
…rallelism Co-authored-by: hongbolv <33214277+hongbolv@users.noreply.github.com> Agent-Logs-Url: https://github.com/hongbolv/vllm/sessions/497bdb7e-19e8-425c-8418-f10efc6114cc
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@copilot DP = 4,实际上是起4个进程，然后每个进程处理一个inference的prompt，是这样的吗？ |
是的，基本正确。具体来说：
与 TP=4 的区别：TP 是把一个模型切分到 4 张卡上共同推理一个请求；DP 是每张卡上放完整模型，4 张卡并行处理不同的请求。 |
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@copilot DP = 4是无法跑起来目前的30B模型的，请把最后一个设置DP = 4的commit 删除掉。 |
The 30B model cannot run with DP=4 currently. Revert to the single-process TP=4 configuration. Co-authored-by: GitHub Copilot Co-authored-by: hongbolv <33214277+hongbolv@users.noreply.github.com> Agent-Logs-Url: https://github.com/hongbolv/vllm/sessions/8b9eb8bc-bc3b-4c33-a211-c264fc818b32
Done in commit |
@copilot 目前设置环境是4 x B60, 当max_model_size = 1024 and max_tokens =128时，系统正常运行；而当max_model_size = 1024 and max_tokens = 256时，系统运行失败， 完整log如下：
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Based on hardware testing on 4x Intel Arc Pro B60: - max_model_len=1024 + max_tokens=128 runs successfully - max_model_len=1024 + max_tokens=256 causes KV-cache exhaustion across the 4 concurrent requests Lower both values to the known-working configuration and document the constraint in comments. Co-authored-by: GitHub Copilot Co-authored-by: hongbolv <33214277+hongbolv@users.noreply.github.com> Agent-Logs-Url: https://github.com/hongbolv/vllm/sessions/88544d82-8600-422c-a7a4-38b63ea201ad
Fixed in commit |
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@copilot 需要里仔细分析上述现象的原因，不是要你更改配置。 |
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@copilot 第一个错误是10:12:46出现“ |
Worker-0 先死，CCL 错误是结果，不是原因。 根据时间戳和错误来源可以确定因果方向： 事件序列：
关键判断依据：
真正的根本原因是 Worker-0 的异常退出，而不是 CCL 通信失败。Worker-0 为什么死？可能的原因：
要确认 worker-0 的直接死因，需要查看在
先后顺序已确认：VllmWorker-0 先死，CCL 错误是连锁反应。 根据你提供的时间戳，事件链如下： 因果关系：
所以 CCL 错误不是原因，而是结果。 真正未解决的问题是：VllmWorker-0 为什么崩溃？ 需要找 worker-0 进程（pid=9798）在
运行时可以加 |
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@copilot 你这种按照log的时间顺序确定因果关系一定合理吗？有没有可能CCL的log和vLLM的log顺序会颠倒呢？ |
你的质疑完全合理——纯靠时间戳顺序断定因果确实存在风险。 日志顺序可能颠倒的情况确实存在 这里有 5 个进程同时写标准输出/错误：EngineCore (9514)、Worker-TP0 (9798)、TP1 (9799)、TP2 (9800)、TP3 (9801)。Python logging 和 C++ oneCCL 的日志走不同的 I/O 路径（Python logging framework vs C++ 但是有一点可以作为更可靠的判断依据 无论日志顺序如何，CCL 的报错发生在 真正无法排除的另一种可能 你的担心是对的：有可能 worker-0 内部先触发了一个 CCL 错误（例如 all-reduce 超时或 XPU kernel crash），CCL 异常导致 worker-0 进程崩溃，然后 EngineCore 才监测到 worker-0 死亡并打印那条 Python ERROR。如果 CCL 的 C++ 日志在 worker-0 侧还未来得及刷新到终端，就会看到 EngineCore 的 Python 日志先出现，造成"顺序颠倒"的假象。 结论 不能单凭时间戳顺序确定因果关系。目前能确定的是：root cause 在 worker-0 内部，但 worker-0 死于 CCL 内部异常还是死于其他原因（XPU 驱动崩溃、OOM、Python 未捕获异常），需要找到 worker-0 进程自身的最后几行输出才能判断。如果 worker-0 的任何输出（Python traceback 或 CCL/SYCL error）在那条 EngineCore ERROR 之前存在，那才是真正的根本原因。
这个质疑完全合理，时间戳顺序确实不能作为因果关系的唯一依据。原因如下： 时间戳顺序的局限性
为什么结论依然成立（基于结构分析，而非时间顺序） 关键不在于时间戳，而在于 CCL 错误出现的代码路径： 如果是 CCL 通信（all-reduce）先失败导致 worker 崩溃，错误会出现在 所以无论时间戳顺序如何，从调用栈结构看，CCL 错误发生在进程关闭阶段，而非主动通信阶段——这支持"worker 先崩，CCL 是善后"的结论。当然，这个分析也并非 100% 确定，仍需 worker-0 崩溃前的最后日志来最终确认根本原因。 |
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@copilot trace back的log如下： |
这条日志揭示了一个关键信息：
这是 vLLM 的 crash dump 机制——当 worker 异常退出后，EngineCore 在 但关键问题是：这段 log 仍然没有显示 worker-0（pid=9798）自身的最后几行输出，而那才是 root cause 所在。 要找到真正的 root cause，需要专门过滤 worker-0 的输出： VLLM_LOGGING_LEVEL=DEBUG python examples/xpu_qwen_moe_demo.py 2>&1 | \
grep -E "(Worker_TP0 pid=9798|9798:)" | tail -50或者在运行时将各 worker 日志分开： VLLM_LOGGING_LEVEL=DEBUG python examples/xpu_qwen_moe_demo.py 2>&1 | \
tee /tmp/full.log | grep "Worker_TP0 pid=9798" > /tmp/worker0.log &
# 等程序结束后
tail -30 /tmp/worker0.log如果 worker-0 在崩溃前没有任何 Python traceback 或 SYCL/XPU error 输出，那几乎可以确定是 XPU 驱动级别的静默崩溃（signal kill 或 kernel fault），此时需要查看系统日志： dmesg | tail -50 # 看是否有 GPU/SYCL 相关的 kernel oops
这条日志揭示了重要信息，但它本身不是 Python traceback，而是 vLLM 的错误诊断转储机制。
这是 vLLM 的 时间线： log 截断的关键内容丢失 你的 log 在
要找到根本原因，仍需要 worker-0（pid=9798）在崩溃前的最后输出。尝试在 log 中搜索： # 在完整 log 文件中搜索 worker-0 的最后输出
grep "pid=9798" /tmp/run_256.log | tail -20
# 或搜索 SYCL/XPU 错误
grep -i "sycl\|xpu\|abort\|signal\|killed\|oom" /tmp/run_256.log如果 worker-0 死亡前没有任何 Python 或 SYCL 错误输出，则高度怀疑是底层 XPU 驱动级别的静默崩溃（driver fault / hardware error），这类问题通常只能通过系统日志（ |
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@copilot Got the dmesg when the case failed. |
这个 dmesg 已经给出了明确的根本原因： Worker-0 死于 Intel Level Zero GPU 驱动的 Segfault 关键证据：
事件完整链路（现在可以确认）：
结论：这是 建议：
根本原因已确认：Intel XPU 驱动 ( 关键证据： 事件链：
结论：这是 建议：
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@copilot libze_intel_gpu.so是user space的库，为什么在dmesg中出现呢？ |
这是 Linux 内核的标准 segfault 报告机制。 当进程发生段错误时，内核会拦截 SIGSEGV 并记录故障现场——无论故障发生在哪个内存区域（用户态代码、libc、还是任何其他 .so）。内核通过检查进程的虚拟内存映射（ 所以这行 dmesg 的含义是：
这是 Linux 内核的正常行为。 当用户态进程发生 segfault（SIGSEGV）时，内核本身会将这个事件记录到内核日志（dmesg/ring buffer）中——不管崩溃发生在用户态代码还是用户态共享库里。内核在处理 page fault 时会解析进程的内存映射（ 具体来说，dmesg 中的那行日志：
所以 dmesg 中出现用户空间库名是完全正常的——内核一直都会记录用户态 segfault，这正是确认崩溃发生在 |
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@copilot libze_intel_gpu.so是的源代码是什么？ |
主仓库：https://github.com/intel/compute-runtime 该库实现了 Intel 的 Level Zero（L0）API，是 oneAPI 软件栈的底层 GPU 运行时层。在安装 Intel GPU 驱动后，它以 如需针对
具体来说：
崩溃地址 # 用 addr2line 工具解析（需要带调试符号的版本）
addr2line -e /path/to/libze_intel_gpu.so.1.14.37020 0x6ff168或者向 Intel 提交 bug report 时附上这个偏移量，Intel 工程师可以用内部符号表定位到具体代码行。 |
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@copilot 整个crash的stack是flashattention2->sycl->level zero->libze_intel_gpu.so->Xe kernel driver->HW这个调用路径吗？详细阐述一下 |
这个调用路径基本正确，但有几处需要修正： 实际崩溃调用路径 关键修正：不是 FlashAttention2 在 XPU 上使用的不是 Dao-AI 的原版 FlashAttention2（那是 CUDA 实现）。XPU 路径是：
崩溃发生在 libze_intel_gpu.so 内部
dmesg 显示的 segfault 发生在 UMD 内部（不是在 xe 内核驱动或硬件层），说明 UMD 在处理某次 L0 API 调用时触发了内部的非法内存访问——这是驱动 bug，不是硬件故障。 xe 内核驱动的 Engine Reset 这 4 条 BCS（Blitter Command Streamer）reset 是 UMD 崩溃后内核驱动的连锁恢复动作，不是独立的硬件错误。
调用路径基本正确，但有几处需要澄清： 实际的调用层次（从上到下）： 几点重要说明：
总结：crash 根因在 |
Adds
examples/xpu_qwen_moe_demo.py, a demo for running Qwen3-30B-A3B on 4x Intel Arc Pro B60 XPU devices using Tensor Parallelism (TP=4).Changes Made
tensor_parallel_size=4.TORCH_COMPILE_DISABLE=1(Triton unavailable on XPU) andenforce_eager=Trueare set; model loaded infloat16withmax_model_len=4096.gpu_memory_utilization=0.95is used;num_gpu_blocks_overrideis omitted so vLLM computes the block count automatically from available VRAM.llm.generate()call.📱 Kick off Copilot coding agent tasks wherever you are with GitHub Mobile, available on iOS and Android.