网格搜索前先思考：LLM服务的Floor-First分诊方法

Floor-First提出一种基于残差驱动的LLM服务优化工作流，将每个解码步骤建模为五维资源向量（HBM字节、FLOPs、网络字节、网络消息、KV容量），通过求和与取最大值得到乐观下限与悲观下限区间，无需剖析器即可评估重叠质量。以DeepSeek-V3.2风格671B MoE/MLA模型在16块NVIDIA H20 GPU上验证：TP16解码在~74 FLOP/byte下受KV容量限制，仅支持约70并发8K请求；EP16+DP-attention布局将容量墙提升至~644，但单流延迟比TP慢2.4倍。该方法通过资源墙排序而非点基准比较部署方案，且支持新注意力模块的组合式接入。