sgl-project/sglang

融合 sigmoid 和类型转换到 append 内核

值得阅读。该 PR 展示了如何通过内核融合消除小内核启动开销，设计思路清晰，且通过条件编译确保 CUDA 路径不受影响。对于理解 AMD 共享专家融合路径的优化方向有参考价值。

修复 AMD CI 流水线 stage-c 门控缺失

值得合并，逻辑清晰，改动小且经过 NVIDIA 工作流验证。可快速合入。

允许 cutedsl 使用 modelopt_mixed 量化

建议阅读 PR body 中对 `modelopt_mixed` 配置形状的分析，了解不同 ModelOpt 检查点的结构差异。此 PR 修改简洁，适合作为理解 SGLang 量化与 MoE 后端交互的入门案例。

回退导致 IMA 崩溃的 KV cache 池改动

建议审慎合入，后续应在修复 IMA 的根因后以正确方式重新实现 indexer 容量优化。同时建议补充针对 DSA 模型 + indexShare 场景的回归测试。

为扩散DiT模型启用Breakable CUDA Graph

该PR是扩散推理性能优化的关键里程碑，核心架构设计（BCG Runner + Prompt Padding）具有较高参考价值。建议团队阅读 `runner.py`、`breakable_cuda_graph.py` 和 `prompt_padding.py` 理解整体机制。未来添加新模型时务必参考已有padder实现，并在CI中添加对应BCG回归测试。

修复解码崩溃，清除 pending_reqs 并防御空 receiver

值得快速合入。修复明确且测试充分，使用 `id()` 进行身份比较的设计决策值得类似场景参考。

集中进程级资源单例到 ctx.resources，引入命名槽位和租约

该 PR 值得精读，尤其关注如何通过数据类 + _FlagGroupBase 将散落的运行时状态集中管理，并实现测试友好的 override 机制。对于构建大型推理引擎的资源管理层有很好的参考价值。

迁移 MoE/DP 运行时状态到类型化标志组

值得仔细阅读 runtime_context.py 和 test_module_state_ratchet.py，了解如何通过类型化标志组和 AST 回归测试管理运行时状态。这是清理遗留技术债的典范，类似模块（如 speculative decoding 中的状态）可借鉴此模式。