BENCHMARK DATA

性能数据

量化验证，每一项指标都有据可查

453×

metrics.speedup

metrics.speedupDesc

71.4ms

metrics.latency

metrics.latencyDesc

12.72 dB

SNR

信频核 SNR · 同 Δ 随机 skew 6.19 dB

1371×

GPU Chunked

本轮 GPU chunked · 64k/256/8 vs euler_wide

不同序列长度性能对比

序列长度从1k到64k，本框架始终保持显著优势

441×

45μs

45μs

1k

1.1K×

84μs

143μs

8k

1.3K×

108μs

256μs

16k

1.3K×

216μs

491μs

32k

1.4K×

432μs

958μs

64k

T_ours

T_roof

系数搜索 SNR 对比

css_coeff.json · 只在 Δ∈[0.03,0.125] 取最优

12.7 dB

12.7 dB

CSS free

11.3 dB

11.3 dB

旧 inv/0.5

6.19 dB

6.19 dB

同 Δ 随机 skew

序列长度性能对比表

序列长度	本框架 (μs)	理论屋顶 (μs)	相对倍数	状态
1k	45	45	441×	通过
8k	84	143	1.1K×	通过
16k	108	256	1.3K×	通过
32k	216	491	1.3K×	通过
64k	432	958	1.4K×	击中

参数表

参数	值	含义
schedule / omegas	free / (5.825, 1.916, 0.449)	全局搜索锁定; 不是 S4D-Inv 闭式
Delta / rho / cond	0.125 / 0.882 / 5.39	记忆窗约 8 步
B / dc_scale	全 1/sqrt(d), 再乘 0.570	稳态均值增益 = 1
半群	(A2 A1, A2 b1 + b2)	Hillis-Steele 7 层, 与递推一致
产品核	css_scan_into / last_chunked / pscan	对标核 euler_wide_into / trap_wide_into