[Revert] Revert PR #79240 and #79170

[risemeup1]

PR Category

Environment Adaptation

PR Types

Others

Description

revert PR #79240 和 #79170

是否引起精度变化

否

[CLAassistant]

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[CLAassistant]

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✅ risemeup1
❌ name

---

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[SigureMo]

这块是不是可以清理掉了？

[PaddlePaddle-bot]

🤖 Paddle-CI-Agent | ci_status_monitor | 2026-06-05 22:22:28

CI报告基于以下代码生成（30分钟更新一次）:
PR commit: a145a29 | Merge base: 29ae6bb (branch: develop)

---

1 Required任务 : 42/46 通过

总执行（rerun次数）	总任务	✅ 通过	❌ 失败	⏳ 运行中	⏸️ 等待中	跳过
79(0)	79	73	3	2	0	1

任务	错误类型	置信度	日志
Slice / Slice test	不稳定问题	中	Job
Linux-CPU / Build and test	未知	低	Job

2 失败详情

🟡 Slice / Slice test — 不稳定问题（置信度: 中）

分析器: 通用分析(fallback)

失败用例:

用例	错误摘要
Getitem - forward - Slice - Slice with Step - float16 - paddle	Slice benchmark 对比基线性能下降约 15.5%，触发 slice测试失败

关键日志:

slice测试失败, 存在性能下降case, 失败case性能变化: {'Getitem - forward - Slice - Slice with Step - float16 - paddle': -0.1554505282353383}
File "/paddle/PaddleTest/framework/slice_benchmark/run.py", line 164, in ci_test
  raise Exception("slice测试失败")
Exception: slice测试失败

• 根因摘要: Slice 性能基准单例回退
  日志显示 Paddle Slice benchmark 中单个 float16 slice-with-step forward case 相比基线回退约 15.5%，因此 PaddleTest/framework/slice_benchmark/run.py 在 ci_test() 中抛出异常。已读取 PR 变更文件并搜索相关上下文，本 PR 只修改 NVSHMEM、FlashAttention、FP8、DeepEP 相关 CMake 构建开关，未触及 Slice benchmark、Slice Python API 或 Slice kernel 实现；当前证据更偏向性能基准波动/不稳定，而非本 PR 直接引入的功能回归。

修复建议:

1. 性能基准疑似不稳定，请先 rerun Slice / Slice test 验证。
2. 若 rerun 后持续复现，再针对 Getitem - forward - Slice - Slice with Step - float16 - paddle 做本地复测/性能剖析；当前 PR 暂无明确 Slice 相关代码修复点。

关联变更: cmake/third_party.cmake, paddle/fluid/CMakeLists.txt, paddle/fluid/distributed/collective/CMakeLists.txt, paddle/fluid/pybind/CMakeLists.txt（均为构建开关/DeepEP/FP8/FlashAttention/NVSHMEM 相关，未发现与 Slice benchmark 的直接文件级关联）

⚪ Linux-CPU / Build and test — 未知（置信度: 低）

分析器: 通用分析(fallback)

失败用例:

用例	错误摘要
Test step	Build step 成功后 Test step 失败，退出码为 8；当前未获取到具体失败用例/错误正文

关键日志:

failed_steps: ["Test"]
[FAILURE]: Process completed with exit code 8.
gh run view --log-failed: run 27013811308 is still in progress; logs will be available when it is complete

• 根因摘要: Test 日志暂不可用
  MCP 深度日志未能提取到该 Job 的 error_snippet/step_log，直接拉取 GitHub failed log 时也提示所属 workflow run 仍在进行中，因此目前只能确认是 Linux-CPU 的 Test step 失败，无法定位到具体单测或源码位置。结合 PR diff，暂未发现本 PR 的 CMake 构建开关改动与 CPU Test 失败之间的直接关联。

修复建议:

1. 等待 workflow run 完成后重新触发本分析或 rerun 该 Job，以获取完整 Test step 日志。
2. 置信度较低，当前不建议直接修改代码；需以后续完整日志中的具体失败用例为准。

关联变更: 已检查本 PR 4 个 CMake 变更文件，暂未建立与 Linux-CPU Test 失败的直接关联。

[codecov-commenter]

Codecov Report

❌ Patch coverage is 29.62963% with 19 lines in your changes missing coverage. Please review.
⚠️ Please upload report for BASE (develop@29ae6bb). Learn more about missing BASE report.

Files with missing lines	Patch %	Lines
...addle/distributed/fleet/meta_parallel/dualpipev.py	29.62%	19 Missing ⚠️

❌ Your patch status has failed because the patch coverage (29.62%) is below the target coverage (90.00%). You can increase the patch coverage or adjust the target coverage.

Additional details and impacted files

@@            Coverage Diff             @@
##             develop   #79249   +/-   ##
==========================================
  Coverage           ?   29.62%           
==========================================
  Files              ?        1           
  Lines              ?       27           
  Branches           ?        0           
==========================================
  Hits               ?        8           
  Misses             ?       19           
  Partials           ?        0           

☔ View full report in Codecov by Harness.
📢 Have feedback on the report? Share it here.

🚀 New features to boost your workflow:

• ❄️ Test Analytics: Detect flaky tests, report on failures, and find test suite problems.

[PaddlePaddle-bot]

🤖 Paddle-CI-Agent | pr_review | 2026-06-05 20:17:41

📋 Review 摘要

PR 概述：回退 PR #79240 和 #79170，恢复 deep_ep / FP8 / NVSHMEM 相关 CMake 构建配置原状，修复 deep_ep import 错误。
变更范围：cmake/third_party.cmake、paddle/fluid/CMakeLists.txt、paddle/fluid/distributed/collective/CMakeLists.txt、paddle/fluid/pybind/CMakeLists.txt
影响面 Tag：[Environment Adaptation] [Distributed Strategy]

问题

级别	文件	概述
🟡 建议	paddle/fluid/pybind/CMakeLists.txt:153	使用 CUDA_ARCH_BIN 而非 COMPILED_CUDA_ARCHS，与 collective/CMakeLists.txt 不一致，非 Manual 模式或 sm_100+ 场景下 deep_ep 编译后 pybind 不链接，导致 import 失败

历史 Findings 修复情况

Finding	问题	状态
F1	dualpipev.py 中 get_event_from_calc_stream 等函数为死代码	⚠️ 仍存在（本 PR 未涉及该文件）
F2	CUDA_ARCH_BIN 在非 Manual 模式为空导致 WITH_NVSHMEM 被错误关闭	⚠️ 仍存在（revert 恢复了相同问题代码）
F3	缺少 if(NOT WITH_XPU) 保护，XPU 构建下 NVSHMEM 可用性受 GPU/ARCH 约束影响	⚠️ 仍存在

📝 PR 规范检查

历史缓存的建议针对之前版本（DualPipeV overlap 修复），已不适用于当前 Revert PR，给出新建议如下。

当前标题 [Revert] Revert PR #79240 and #79170 中 [Revert] 不在 Paddle 官方 Tag 枚举（PR Category / PR Types）中，建议替换为官方 Tag。

标题建议（可直接复制）：

• [Environment Adaptation] Revert PR #79240 and #79170

PR 描述建议（点击展开，可直接复制）

### PR Category
<!-- One of [ User Experience | Execute Infrastructure | Operator Mechanism | CINN | Custom Device | Performance Optimization | Distributed Strategy | Parameter Server | Communication Library | Auto Parallel | Inference | Environment Adaptation ] -->
Environment Adaptation

### PR Types
<!-- One of [ New features | Bug fixes | Improvements | Performance | BC Breaking | Deprecations | Docs | Devs | Not User Facing | Security | Others ] -->
Others

### Description
<!-- Describe what you've done -->
Revert PR #79240 和 #79170，修复 deep_ep import 错误。

回退内容：
- cmake/third_party.cmake：恢复 WITH_NVSHMEM / flashattn 原有判断逻辑
- paddle/fluid/CMakeLists.txt：恢复 FP8 模块编译条件
- paddle/fluid/distributed/collective/CMakeLists.txt：恢复 DeepEP 编译
- paddle/fluid/pybind/CMakeLists.txt：恢复 deep_ep pybind 绑定

### 是否引起精度变化
<!-- one of the following [ 是 | 否 ]-->
否

总体评价

本次 Revert 操作目的明确（修复 deep_ep import 错误）。需关注 pybind/CMakeLists.txt 中 CUDA_ARCH_BIN 与 collective/CMakeLists.txt 使用的 COMPILED_CUDA_ARCHS 不一致，在非 Manual 模式或 sm_100+ 架构下存在 deep_ep 编译但 pybind 未链接的风险；历史 F2/F3 问题随 revert 重新引入，建议在后续 PR 中修复。

[PaddlePaddle-bot]

🟡 建议 CUDA_ARCH_BIN 与 collective/CMakeLists.txt 中使用的 COMPILED_CUDA_ARCHS 不一致。

paddle/fluid/distributed/collective/CMakeLists.txt 用 COMPILED_CUDA_ARCHS + 正则 9[0-9]|1[0-9][0-9] 判断是否编译 deep_ep（覆盖 sm90~sm100+），而此处用 CUDA_ARCH_BIN + FIND "90"。当：

1. 非 Manual 模式构建时 CUDA_ARCH_BIN 为空 → deep_ep 已被编译，但此处 pybind 不链接，运行时 import deep_ep 因找不到符号而报错；
2. 目标架构为 sm_100（Blackwell）时，CUDA_ARCH_BIN="100" 不含 "90" → collective 编译了 deep_ep，但 pybind 不链接，同样导致 import 失败。

建议改为与 collective/CMakeLists.txt 保持一致：

string(REGEX MATCH "9[0-9]|1[0-9][0-9]" ARCH_BIN_CONTAINS_GE_90 "${COMPILED_CUDA_ARCHS}")
if(WITH_GPU AND ARCH_BIN_CONTAINS_GE_90)