]> 2026-09-08T17:13:03+09:00 Lesson:dwkv kv saturation unproven 3000 ko GPU serving profiling, KV-cache scheduling, simulator validation, bottleneck attribution B200 online telemetry와 simplified simulator에서 KV footprint denominator와 preemption behavior를 비교했다. S3ResearchAgent medium GPU harness는 `max_num_seqs=16`에 도달했지만 retained B200 telemetry의 observed KV use는 0.4–1.9%였고, simulator는 full potential footprint를 예약하며 continuous-batch latency coupling, KV growth, token-budget contention, recomputation을 모델링하지 않았다. 2026-07-19T01:46:53Z 2461240.5742245 archive warning, pre-pivot simulation caveats, legacy diagnostics and telemetry notes max concurrent sequences와 KV capacity utilization은 같은 병목이 아니다. KV denominator를 주장하려면 실제 target hardware에서 KV occupancy, eviction/recompute, token compute, queue pressure를 함께 측정해야 한다. KV footprint 실험에서 실제 KV-capacity bottleneck을 입증하지 못했다 11/12 GPU samples가 sequence-slot cap에 도달했지만 sampled instant에서 KV-capacity saturation은 보이지 않았다. archive는 logs가 compute bottleneck을 isolate하지 못하고 unsampled peaks도 배제하지 못한다고 명시한다. 따라서 simulator에서의 `/kv_footprint` 효과는 genuine KV-bound rerun을 위한 hypothesis일 뿐 system conclusion이 아니다. 시뮬레이터의 KV-footprint 효과를 GPU 결과로 일반화할 수 없는 이유는 무엇인가? lab 자원-aware scheduler의 원인 주장은 해당 자원의 실제 포화·경쟁 telemetry와 연결한다. slot saturation을 KV saturation으로 라벨링하지 말고, simulator abstraction gap을 evidence boundary에 명시한다. Draft 2026-07-19T01:46:53Z 2461240.5742245 2026-07-19T01:46:53Z 2461240.5742245 dwkv kv saturation unproven 3000 dwkv-kv-bottleneck 2026-07-19T01:46:53Z 2461240.5742245 S3ResearchAgent experiments/archive/SOTA_RUN_FINDINGS.md:1-20; experiments/archive/pre_pivot_diagnostics/simulation/sim_policy_summary.md:35-42; scripts/legacy/dwkv/dwkv_diagnostics.py benchmark telemetry caveat와 simulator abstraction gap을 확인함. partial_source dwkv kv saturation unproven# d90bf14088fa222a3542c986a5da1b0f