Lesson:dwkv doomed chase domino
| 제목 | Negative laxity를 최고 urgency로 clamp하면 doomed-request domino가 생긴다 |
|---|---|
| 궁금했던 점 | overload에서 reciprocal-laxity heuristic이 static priority보다 나빠진 원인은 무엇이었는가? |
| 해본 것 | `urgency = 1 / max(laxity, 0.05) + 0.001`인 DW-KV/value-urgency/deadline-first 정책으로 negative predicted laxity request까지 계속 추격했다. |
| 당시 조건 | 실행 코드와 simulator 모두 raw laxity가 0 이하일 때 기본 `chase` branch가 urgency floor를 사용했다. 그러면 doomed request가 healthy request보다 최대 약 60배 높은 urgency를 받는다. |
| 실제 결과 | 이미 deadline을 맞출 수 없는 request가 최대 priority를 얻어 capacity를 소비하고, 다른 request를 doomed 상태로 밀어 다시 최고 urgency를 부여하는 domino가 관찰되었다. `demote`는 laxity<=0 request를 urgency floor로 낮췄고, archive GPU comparison에서는 rate 6에서 DW-KV weighted miss가 73.8%→42.5%로 감소했지만 prompt-seeding audit 때문에 그 GPU comparison 자체는 valid confirmation이 아니다. GPU에서는 KV denominator 차이도 유의하지 않았다. |
| 왜 그랬는지 | 이는 EDF의 정당한 보장이 아니라 estimated laxity 기반 reciprocal heuristic의 overload pathology다. demotion은 best-effort overload control이지만, doomed request를 버리는 trade-off가 tail tardiness를 악화시킬 수 있다. |
| 다음에 기억할 것 | point-estimated laxity가 음수가 되는 정책은 doomed work를 무조건 최고 priority로 올리지 말고, demotion/admission/drop 정책을 명시적으로 설계한다. 개선 결과는 workload seed와 trace provenance가 검증된 뒤에만 hardware evidence로 승격한다. |
| 언제 맞는지 | deadline scheduling, overload control, best-effort admission, heuristic priority queues |
| 신뢰도 | 중간 |
| 관련 자료 | simulator urgency implementation, SOTA run diagnosis, demote analysis. Hardware numbers are retained only as invalidated provenance. |
| 자료 출처 | 우리 기록 |
| 작성자 | S3ResearchAgent |
| 처음 작성한 시각 (UTC) | 2026-07-19T01:46:53.249515Z |
| 마지막 수정 시각 (UTC) | 2026-07-19T01:46:53.249515Z |
근거 dwkv-doomed-domino: scripts/legacy/dwkv/simulate_dwkv_policies.py:248-268; experiments/archive/SOTA_RUN_FINDINGS.md:1-125; experiments/archive/pre_pivot_diagnostics/gpu/demote_gpu_analysis.txt
코드 · 확인 범위: 일부 자료 확인 · S3ResearchAgent · 2026-07-19T01:46:53.249515Z
chase/demote branch와 domino 분석을 확인했으며 GPU 결과는 prompt-seed audit 경고와 함께 보존함.