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ROCm 下 DSA 增加纯 torch 哈达玛变换回退

值得精读 `verl/models/mcore/patch.py` 中 `apply_fast_hadamard_transform_shim` 的实现：它展示了一种“模块名级兼容垫片 + 已捕获符号回填”的模式，对处理第三方包硬编码 import 的硬件移植问题很有参考价值。建议在合入后补充针对回填逻辑的单元测试，并在 ROCm CI 上增加 DeepSeek-V4 DSA 的冒烟用例。

更新 AMD GPU FLOPS 数据表格

该 PR 为一次简单的硬件参数修正，改动小且正确性明确，值得快速合并。开发者若涉及 AMD GPU 的性能评测或 MFU 监控，应关注此变更以确保数据准确性。

重构ROCm Dockerfile，引入ccache和全局构建参数，新增README

建议阅读，尤其是对Dockerfile构建最佳实践感兴趣的人。值得关注的决策包括：在构建参数中平衡灵活性与默认值、ccache在Docker中的集成方式。该PR展示了基础设施重构的典型模式：范围隔离、缓存优化、文档同步。

SGLang ROCm 后端开箱即用支持

建议精读讨论中关于 ROCm 设备可见性优先级的部分，对理解 Ray 在 ROCm 上的行为差异非常有价值。设计上值得关注的是将平台特定环境变量迁移到 platform 层的方法。

新增 AMD ROCm 平台后端 PlatformROCm

本 PR 设计清晰，通过类继承与最小化覆写策略为 AMD ROCm 添加了一等平台支持。建议关注以下设计点：1）`PlatformROCm` 继承 `PlatformCUDA` 而非完全从零实现，适用于 API 兼容性高的场景；2）通过 guard 在父类中短路避免误检测；3）在 `rollout_env_vars` 中提供用户可覆写的默认值。该模式可供后续新硬件平台（如 Intel GPU）参考。