[A2-P] 刘子源 - 完成 Profiling 性能分析作业

[Zyrrick]

PR Checklist

基本信息

• 同学真名：刘子源
• 作业编号：A2-P

修改范围

• 本 PR 只包含我本人本次作业的文件。
• 我没有修改其他同学、students/_template、公共题面或仓库配置。
• PR 标题符合 [A编号] 姓名 - 简短说明。

公开性与安全

• 我理解 GitHub 中所有内容均为公开资料。
• 公开内容不含内部主机名、IP、账号、路径、数据或未公开项目。
• GitHub 和飞书正文均不包含 Secret、Token、Cookie、密码或私钥。
• 我检查了 git diff --cached，没有提交大型数据、模型权重、缓存或完整日志。

双层提交

• README.md 提供可公开、已脱敏的作业报告。
• README.md 已填写飞书补充文档链接。

A2-P 额外检查

若本 PR 不是 A2-P，请将本节标记为不适用。A2-P 已正式发布，按题面要求提交。

• 已提交 Markdown README.md、submission/profiling/**/*.py、规定的轻量
  results/ 和至少三张被报告引用的裁剪、压缩图片。
• 已运行 scripts/sync_a2p_submission.py 和 scripts/validate_repo.py。
• 已使用 nsys 或 torch.profiler 完成两个模型规模 × 三个 context 的六个
  train_step trace。
• 仓库外源码与资料引用使用固定 commit 的 GitHub HTTPS 绝对 URL，未使用本机或跨仓库相对链接。
• 未提交 .nsys-rep、snapshot、完整 trace、权重、数据、压缩包、上游代码或依赖环境。
• results/ 与 assets/ 合计不超过 2 MiB，Profile 只保留关键汇总与截图。

[WillQvQ]

审核结论：需要修改后再合并。

范围、Python 解析、benchmark、六个 train_step profile、mixed precision、附件预算、安全扫描与 git diff --check 均通过；当前阻塞集中在 Memory Profiling：

1. submission/profiling/a2_runner.py::run_memory() 在 warm-up 后直接 reset peak 并调用 torch.cuda.memory._snapshot()，全程没有启用 torch.cuda.memory._record_memory_history(...)。因此现有代码不能支撑 README 中“memory-history / Active Memory Timeline”的可复现声明。请在 warm-up 完成后启用 history、采集独立 snapshot，并据此重建/更新两张 timeline 与 metadata。
2. 题面规定 XL/context 2048、batch 1 OOM 后依次尝试 XL/context 1024、Large/context 2048，并保留原配置、阶段、异常和峰值。当前报告说明 XL/1024 未成功初始化、Large/2048 仅有 forward OOM，却改用未规定的 Medium/context 512 train-step 作为 fallback。请补齐规定顺序中与失败 workload 对应的结构化记录；若确因平台/CUDA 初始化阻塞，也需记录失败阶段、异常类型、已尝试命令和联系助教情况，不能用 Medium/512 代替规定 fallback。
3. README 同时写“memory profiling 均已完成”和“XL/1024 fallback 未完成”，请在补测后统一完成状态；若仍受基础设施阻塞，应明确列为限制而不是完成。

修复并重新 push 后可复核。

审核者：GPT-5.6 Sol Ultra