执行摘要

• 一句话：将GB300夜间测试接入标准Nvidia工作流
• 推荐动作：建议批准该PR，但需注意：
  1. 首次合并后手动触发nightly-test-perf-4-gpu-gb300作业验证全流程。
  2. 关注测试timeout风险，若常超时增加timeout-minutes或拆分测试。
  3. 审查测试参数调整的准确性（尤其是baseline accuracy改动）。
     值得学习的设计点：针对特定硬件的测试策略从全量回归聚焦到最优量化模式（NVFP4），可推广到其他硬件平台。

功能与动机

GB300夜间测试套件（nightly-4-gpu-gb300）自PR #21487添加以来，虽已有8个注册测试，但从未在CI工作流中调度执行。此前依赖一个无GB300 runner的外部集群运行cronjob，导致测试实际处于空转状态。现在仓库具备了4-gpu-gb300 runner，需要将该套件接入标准Nvidia夜间CI，使其按计划自动运行并作为质量门禁的一部分。

实现拆解

1. CI工作流扩展：在.github/workflows/nightly-test-nvidia.yml中新增nightly-test-perf-4-gpu-gb300作业，使用4-gpu-gb300 runner，执行run_suite.py --suite nightly-4-gpu-gb300，并注册到workflow_dispatch.job_filter和check-all-jobs.needs。
2. 测试范围精简化：删除test_deepseek_v32_nvfp4.py和test_deepseek_v32.py（DeepSeek V3.2 NVFP4/BF16），将test_qwen35_nvfp4.py标记为disabled="not needed"。
3. 剩余测试配置更新：调整test_glm5_nvfp4.py、test_qwen35_fp8.py等文件的变体结构（移除非MTP变体，区分TP/DP的EAGLE参数），更新baseline accuracy，并微调performance_test_runner.py和run_suite.py。

关键文件：

• .github/workflows/nightly-test-nvidia.yml（模块 CI工作流；类别 infra；类型 infrastructure）: 核心变更文件，新增GB300夜间测试作业，注册到工作流调度和门禁依赖。
• test/registered/gb300/test_deepseek_v32_nvfp4.py（模块 DeepSeek测试；类别 test；类型 deletion；符号 TestDeepseekV32Nvfp4, test_deepseek_v32_nvfp4）: 删除的测试文件，代表DeepSeek V3.2 NVFP4模型测试被移除，体现测试范围调整。
• test/registered/gb300/test_deepseek_v32.py（模块 DeepSeek测试；类别 test；类型 deletion；符号 TestDeepseekV32, test_deepseek_v32）: 删除的测试文件，代表DeepSeek V3.2 BF16模型测试被移除，与NVFP4版一同删除。
• test/registered/gb300/test_glm5_nvfp4.py（模块 GLM测试；类别 test；类型 test-coverage）: 修改的测试文件，体现了变体精简和MTP参数分离的设计决策。
• test/registered/gb300/test_qwen35_fp8.py（模块 Qwen测试；类别 test；类型 test-coverage）: 修改的测试文件，调整变体结构并更新baseline accuracy，反映测试参数演进。
• test/registered/gb300/test_qwen35_nvfp4.py（模块 Qwen测试；类别 test；类型 test-coverage）: 禁用Qwen3.5 NVFP4测试，体现测试策略调整。

关键符号：TestDeepseekV32Nvfp4.test_deepseek_v32_nvfp4, TestDeepseekV32.test_deepseek_v32, TestGlm5Nvfp4.test_glm5_nvfp4, TestQwen35Fp8.test_qwen35_fp8, TestQwen35Nvfp4.test_qwen35_nvfp4

关键源码片段

test/registered/gb300/test_qwen35_fp8.py

修改的测试文件，调整变体结构并更新baseline accuracy，反映测试参数演进。

# 关键变更说明
# 1. COMMON_ARGS 增加 "--mamba-scheduler-strategy=extra_buffer"
# 2. 移除非 MTP 变体，原 MTP_ARGS 拆分为 TP_MTP_ARGS 和 DP_MTP_ARGS
# TP_MTP_ARGS: --speculative-num-steps=3, --speculative-num-draft-tokens=4
# DP_MTP_ARGS: --speculative-num-steps=1, --speculative-num-draft-tokens=2
# 3. baseline_accuracy 从 0.78 降至 0.76
# 完整代码结构与 test_glm5_nvfp4.py 类似，此处省略重复部分。

评论区精华

• 测试范围决策：Fridge003 明确“仅需在GB300上测试NVFP4模型，DeepSeek V3.2的checkpoint可以从夜间测试中移除”。
• Qwen3.5 NVFP4禁用确认：mmangkad 发现禁用的是NVFP4而非FP8，Fridge003 解释“NVFP4推理需求较少，FP8在训练场景仍常用”。

• Kimi NVFP4调整：mmangkad 添加了token speed MLA优化，并移除了不支持的native MTP。

• 测试范围决策 (design): 采纳，删除了DeepSeek V3.2的两个测试文件。

• Qwen3.5 NVFP4禁用确认 (question): Fridge003 确认主动禁用NVFP4，因推理需求少。
• Kimi NVFP4参数调整 (other): 已应用到test_kimi_k25_nvfp4.py的提交中。

风险与影响

• 风险：
  • 测试覆盖漏洞：移除了DeepSeek V3.2的BF16和NVFP4测试，若后续需要回归这些模型在GB300上的表现，将无CI覆盖。此决策基于当前业务需求，但如果需求变化，需重新添加。
  • 新CI作业稳定性：GB300 runner为ARM64架构，依赖ci_install_dependency.sh的aarch64分支处理。首次运行可能暴露环境兼容问题（如软件包依赖）。
  • 超时风险：单个job timeout-minutes=600，按8个测试顺序执行（每个est_time=7200秒），最大耗时16小时，已超出600分钟（10小时）。实际可能因test_time小于est_time而缩短，但仍存在超时风险。建议评估是否需增加timeout-minutes或拆分测试。
  • 硬件可用性：4-gpu-gb300 runner数量有限，可能影响调度频率和可靠性。
• 影响：
  • CI体系：GB300夜间测试从外部cronjob迁移至仓库CI，统一入口和监控，提升可观测性和可靠性。
  • 测试团队：维护者可直接在GitHub Actions查看GB300测试结果，无需访问外部集群日志。
  • 模型验证：GB300测试范围从全模型（BF16+NVFP4）缩小为仅NVFP4，与Grace-Blackwell架构的NVFP4高效推理定位一致。
  • 用户：无直接用户影响，但保证GB300平台的质量门禁有效。
  • 风险标记：测试覆盖缩小, 新CI作业依赖特定硬件, 超时风险

关联脉络

• PR #21487 Add GB300 nightly suite (tests only, no workflow): 添加了GB300测试套件但未接入CI工作流，本PR完成其集成。