coolguyandClaude Opus 4.7
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scripts/librarian_check_citations.py extracts file:line references from inline-code spans across docs/**/*.md and verifies each path exists (and, if cited with a line number, is within range). Skips docs/archive/ and docs/plans/archive/ which are read-only by policy. Caught one real drift in docs/research/optimization_sequencing.md: the note pointed at docs/plans/amp_trainer.md, which had moved into docs/plans/archive/. scripts/librarian-ignore.txt holds fnmatch globs for citations that are intentionally future-tense (planned files described in the plan docs themselves). Used sparingly so the checker stays useful as a drift signal. Updates docs/plans/librarian.md Progress + Next Step. Next concrete step is a thin scripts/librarian.sh orchestrator over both checkers. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Optimization Sequencing
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여러 최적화 lever 사이의 의존성과 권장 진행 순서. 시간 지나면서 update.
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## Pending levers
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| Lever | 어디서 nail되는지 | 현재 상태 |
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| **Model size growth** (hidden ≥ 1024 / layers ≥ 6) | `docs/plans/model_size_experiment.md` | 인프라 미설치 |
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| **Option B** (per-worker interleaved traversal) | plan 미작성 | 미시작 |
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| **AMP** trainer | `docs/plans/archive/amp_trainer.md` (구현 됨, default off) | 모델 키운 후 재측정 |
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| **torch.compile** trainer | `docs/plans/torch_compile.md` | 모델 키운 후 재측정 |
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| **TensorRT** inference | plan 미작성 | 모델 키운 + eval dense 시점 |
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| **Option A re-enable** | 코드 있음 (default off) | 모델 키운 후 또는 Option B 후 |
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| **Julia port** | `docs/research/julia_port_evaluation.md` | Torch.jl 결과 대기 중. Flux FAIL. |
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## 의존성 그래프
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Julia decision (Torch.jl pending)
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├── PASS → port 작업 (큰 분기)
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└── FAIL → Python/Cython 유지
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Option B 인프라 작업
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모델 크기 실험 (200 iter × 4 config)
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AMP 재측정 compile TensorRT Option A
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재측정 (eval-heavy) 재활성
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## 권장 순서와 사유
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**1. Julia 결정 확정 (지금 진행 중)** — Torch.jl criterion 4 결과 도착하면 Julia GO/NO-GO 자동 판정. 이게 "어떤 런타임 위에서 최적화하나"를 결정.
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**2. 인프라 최적화 먼저, 모델 크기 실험 뒤에** — 핵심 원칙.
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- 모델 크기 실험은 1회성 아님. 4 config × 200 iter = 800 iter의 한 번이 아니라 **여러 변수 바꾸면서 다회 재측정**.
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- 인프라 1.3× 빨라지면 모든 미래 학습 실험에 복리 적용. 모델 크기 실험만의 누적 절약 + 그 후 ablation/seed 다중 실행 + selectivity 연구 등 전부 혜택.
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- 거꾸로 가면 (모델 크기 → 최적화) 모델 크기 실험 다시 돌려야 할 때 기존 측정값이 인프라 다른 상태에서 나온 거라 비교 신뢰도 낮음.
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**3. AMP/compile/TRT는 모델 키운 후** — 이건 doc 곳곳에 이미 박힘. 작은 모델에서 dispatch 오버헤드 > kernel 이득. `docs/performance.md` "Post-A Optimization Calculus" 참조.
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**4. Option A 재활성은 옵션 B 또는 모델 키움 후** — `docs/performance.md` "Option A Bench Result" 참조.
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## 현재 진행 상태 (2026-05-07)
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- ⏳ Julia Torch.jl criterion 4 측정 중
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- ⏸ Option B: plan 미작성, Julia 결과 후
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- ⏸ 모델 크기 실험 인프라: 미시작
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- ✅ Cython 봇 (~2.55× on opponent_act)
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- ✅ Option A 코드: 머지됨, default off
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- ✅ AMP 코드: 머지됨, default off
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## 결정 점들
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언제 이 doc 다시 보는가:
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- Torch.jl 결과 들어올 때 (Julia 트랙 closed/branched)
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- Option B plan 작성 시점
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- 모델 크기 실험 결과 받을 때 (downstream lever 4개 모두 trigger 결정)
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