[issue1] DeepEP internode_ll SM/QP 预算公式复现与扫描工具

src/code/issue1/README-2026.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Issue 1 单机可完成部分：DeepEP SM/QP 预算模型
+
+`sm_qp_budget.py` 是 DeepEP V2 `ElasticBuffer.get_theoretical_num_sms()` 与
+`get_theoretical_num_qps()` 的独立复现，保留以下关键逻辑：
+
+- 用组合数估计 top-k 命中的不同 EP/scale-out rank 数；
+- 显式累计 SM read/write、RDMA、NVLink 归一化流量；
+- 识别瓶颈链路并由每 SM 读写带宽反推 SM 数；
+- 乘 1.25 安全系数、偶数对齐、4 SM 下限和设备上限；
+- direct QP=`min(num_sms, 9)`，hybrid QP=`num_sms*16+1`，最后受已分配 QP 限制。
+
+对照源码：`deepseek-ai/DeepEP` commit
+`dd758caf451848bd150e1046af3d0a73e5fff38d` 的
+`deep_ep/buffers/elastic.py`。
+
+```bash
+python -m pytest src/code/issue1/test_sm_qp_budget.py
+python src/code/issue1/sm_qp_budget.py
+```
+
+默认输出 1/2/4/8 节点、top-k 1/2/4/8 的 JSON 与 CSV。带宽参数是可替换输入；
+最终仍需在目标 DeepEP 多机环境扫描 SM 数，验证预测值能保持实测最优带宽的 95% 以上。
+

src/code/issue1/results/sm_qp_budget.csv

@@ -0,0 +1,17 @@
+nodes,ranks,topk,expected_distinct_ranks,bottleneck,raw_sms,recommended_sms,recommended_qps,sm_saved_vs_fixed_24
+1,8,1,1.0,nvlink,10.285714285714286,14,129,10
+1,8,2,1.8888888888888893,nvlink,10.285714285714286,14,129,10
+1,8,4,3.375462718138551,nvlink,10.285714285714286,14,129,10
+1,8,8,5.432551281938457,nvlink,10.285714285714286,14,129,10
+2,16,1,1.0,rdma,5.0,8,129,16
+2,16,2,1.9523809523809526,rdma,4.915789473684211,8,129,16
+2,16,4,3.720404925587369,rdma,6.003590161090127,8,129,16
+2,16,8,6.750925436277102,rdma,8.76938854208264,12,129,12
+4,32,1,1.0,rdma,3.0,4,65,20
+4,32,2,1.9841269841269842,rdma,2.591591591591592,4,65,20
+4,32,4,3.904761904761905,rdma,2.689954839275614,4,65,20
+4,32,8,7.555555555555557,rdma,3.450977290315941,6,97,18
+8,64,1,1.0,rdma,2.428571428571429,4,65,20
+8,64,2,2.0,rdma,1.9579831932773104,4,65,20
+8,64,4,4.0,rdma,1.8357467379870638,4,65,20
+8,64,8,8.0,rdma,2.036205912506329,4,65,20