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修复 ROCm CUDA graph capture 时 CPU query offset 被清除

值得精读，尤其是关注 ROCm CUDA graph capture 细节的开发者。该 PR 揭示了一个隐藏在共享 metadata 状态下的时序问题，并提供了最小化的修复方案，展示在性能和安全捕获之间的权衡。可作为处理类似共享状态清理问题的参考案例。

优化 GDN 元数据构建重复 mask 计算

该 PR 是一个小范围性能优化，逻辑清晰，风险低，值得合并。但建议补充相关单元测试以覆盖 spec decode 边界情况，防止未来回归。

整合 CP 注意力算子到统一目录，纯重构无行为变更

值得阅读：一是 cp_common.py 如何把 symmetric-memory 探测、能力门控、workspace 生命周期拆成可复用层，这是后续 prefill fused ops 的公共底座；二是 dcp.py 的模块内组织（LSE combine、Q/KV gather、manager 分区）可作为 CP 算子标准布局参考。对维护者：合并前建议用工具核对 diff 确认为纯移动（如 git diff --word-diff 对比重命名后文件），并安排一次 DCP 模式精度回归。值得跟踪该 PR 的 follow-up（prefill pcp fused ops）。

DeepSeek 骨干双向注意力嵌入模型支持，启用非 MLA 路径

该 PR 值得关注，尤其适合要新增 encoder-only 变体的模型维护者阅读：它展示了「HF 配置字段驱动注意力类型 + 全局 MLA 开关短路 + registry 复用已有因果模型实现」的组合套路，且与 Qwen2/Qwen3 双向 embedding 的处理方式一脉相承。不过运行时数值验证尚未自动化，建议在后续补一条针对双向 DeepSeek embedding 的回归测试。

FlashMLA sparse 的 fp8 路径接入 DCP 与 MTP 推测解码

值得精读。这是 DCP 落地到 sparse MLA 后端的代表作品，重点关注三点设计决策： 1. **(0, -inf) 单位元中和**：用一句简洁的数值语义（`0 * NaN = NaN`）解释了为什么空行必须显式中和，并且用单元测试把行为钉死，这种“用测试固化数值不变量”的做法值得借鉴。 2. **fail-closed 守卫的写法**：把 DCP 支持限制在已验证的配置子集内（ag_rs、mixed-batch、head-envelope 一致），宁可拒绝也不静默损坏，是硬件后端特性的稳妥落地方式。 3. **与 #46076 的分工**：indexer 机制上游化后本 PR 主动砍掉自研部分，只保留 backend 侧接线，最终 diff 仅 3 个文件，收敛得非常干净。 建议阅读顺序：`flashmla_sparse.py` 的 builder 守卫 → `_forward_fp8_kv_mixed_batch` → `test_fp8_mixed_batch_dcp_neutralizes_empty_rows`。

在现有 Granite 实现上新增 SWA/MoeSWA 模型变体支持

值得精读。这是一个「如何在最小侵入下扩展现有模型支持新 checkpoint 变体」的可复用范例：用统一 config 解析 helper 替代复制模型文件，借助 Attention 层已有的 per_layer_sliding_window / sinks 能力，并用 hf_to_vllm_mapper 吃掉新旧 checkpoint 命名差异。重点看三处：granite_layer_attn_params 的默认值设计（保证旧 checkpoint 零影响）、sinks 的 TP 分片加载语义（sharded_weight_loader(0) 的用法）、以及 hmellor 关于嵌套 rope_parameters 与权重加载复用的两条 review 交锋。若团队后续要支持类似逐层注意力的模型（Llama4 风格），这份实现可作为参考基线。

Sparse MLA mask 向量化 128-bit 加载，B200 mask 开销降约 35%

值得精读，尤其是 `dense_mask_mod` 这段 cute 写法：`assume` + `flat_divide` + `autovec_copy` + `recast_tensor` 的组合是 CUTLASS 编程模型里做对齐向量加载的范式，可复用到其他 mask 或 packed 数据内核；“由 shape 函数统一保证对齐 + 测试固化不变量”的做法也值得借鉴。另一个关注点是 `_build_topk_mask` 的返回语义变化，合入后留意其他消费方。

新增 CPU AMX 高性能 MLA 后端并修复共享 MLA 两个 bug

值得精读。建议重点看三点：(1) `AMXMLAMetadataBuilder.build` 把每 step 不变的张量计算提升到 builder 一次完成，避免逐层重复，是 CPU 后端性能设计的典型套路；(2) `mla_attention.py` 中 `is_amx_bmm_enabled` 分支与 `process_weights_after_loading` 委托 impl 的模式，可平滑扩展到其他自研 bmm 后端；(3) commit 历史中关于 fused_qkv_rope 被丢弃的排查过程，展示了 torch.compile 与自定义 op 融合的兼容性陷阱，对后续 CPU 算子设计有直接借鉴价值。