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拆分 docstring 中斜杠合并参数，消除 griffe 文档警告

值得一读，但价值不在代码逻辑而在工具链约定：这是一个典型的“工具报错驱动的文档规范化”小改动，阅读时建议关注三点——(1) 斜杠合并写法为什么会让 griffe 同时漏掉两个真实参数，这是写 kernel docstring 时最容易踩的坑；(2) 拆分过程中对 `row_ks`/`row_ke`、`cu_seqlen_ks`/`cu_seqlen_ke` 补写 start/end 语义的做法，说明好的拆分应顺带澄清语义而非机械换行；(3) 是否值得在 CI 中把 griffe 警告提升为可见的检查项，以弥补 `ruff` 规则缺位导致的防回归空白。若只关心运行时行为，可以完全跳过本 PR。

为 DSV4.1 共享专家补零对齐，启用 MegaMoE 融合

值得精读，属于「小改动、大收益」的典型性能 PR，建议重点看三个设计点： 1. `pad_weights` 这个复合守卫——它把「能否安全补齐」的判断集中到一个布尔量上，同时决定了后续 scale/权重的补齐方式和 Parameter 存储策略，是整段逻辑的枢纽。 2. 补齐与存储的耦合取舍：`if not pad_weights: gate_up.weight.data = transformed_l1[0]`。为什么在补齐场景必须放弃 0.7 GiB/rank 的存储回收、代价是什么，注释写得很清楚，是理解 vLLM 权重加载后处理（post-load hook 期望 checkpoint 形状）的好样本。 3. 用 uint8 视角对 FP8 张量做 `F.pad`，以及 `unflatten(0, (2, unpadded_size))` 保证 SwiGLU 分割点不变——细节容易踩坑。 对部署方的建议：升级前先核对显存预算，+1.87 GiB/rank 会直接减少 KV cache 空间；对维护者的建议：后续可考虑在补齐完成后释放原始共享专家权重，或增加与真实 DeepGEMM kernel 的数值比对测试，弥补 `FakeDeepGemm` 覆盖不到的布局语义。

DSpark KV 插入改走零查询头 KV-only 算子

值得精读，尤其是要改 KV cache 写入、融合内核或投机解码插入路径的工程师。 优先关注三处设计决策：一是用 `kNumHeadsQPadded == 0` 复用既有三条内核路径而不是新写 KV kernel，收益来自 RoPE 舍入与量化行为天然一致，代价是模板参数与网格逻辑要额外小心；二是把记录宽度从 Python 属性搬到 C++ 侧由 cache 张量形状推导，降低了与 attention 层属性命名的耦合；三是把输入校验从隐式约定改成 wrapper 里的 `STD_TORCH_CHECK`，让错误在算子入口立刻暴露。 阅读时要带着两个坑：网格选择在零查询头下的退化只在 >16k token 单次插入时显现，512/2048 token 的微基准会掩盖它；以及测试只对 dummy-query 基线做逐字节相等，不等于与模型参考实现数值等价。建议后续把与 #55654 重复的 uint8 API 收敛，并补一条 ≥ `NUM_TOKEN_CUTOFF` 的大 token 插入测试，以及 fp8 缺 scale、非法 dtype 的报错路径测试。

长行 top-k 采样过滤提速，B300 长上下文 decode 延迟近半减

值得精读的 kernel 性能优化 PR。三个设计决策值得学习：1）用受控采样把长行 top-k 从“全行扫描 + 精确选择”降为“采样估计 cutoff + 幸存者压缩 + 精确收尾”，正确性由候选数 min/max 双回退兜底，且 stash 溢出从“截断子集”改为“全行精确重试”，这是对 #55314 老问题的根治；2）启用阈值由 B300 crossover envelope 数据驱动（k=512 刻意避开 80K~86K 减速区），而非拍脑袋；3）CUDA graph 场景下用运行时 length 与捕获时 length 解耦，短行在相同 launch 内复用既有精确路径。阅读时重点关注 `threshold()` 的逐字节细化与 `emit()` 的 warp 级压缩原语，以及 `persistent_topk.cuh` 的 `CheckOverflow` 重构如何保持向后兼容。

V4.1 索引器接入稀疏 MQA logits，长上下文提速

值得精读，尤其适合负责长上下文推理性能、KV cache 布局和内核接入的同学。重点关注四处设计决策：一是「一个独立的 `SparseMQAIndexer` 模块 + 独立 backend，而不是在 dense indexer 里加分支」，候选源层与消费者层的语义被清晰切开；二是「所有校验前移到引擎启动、路径上不留任何 PyTorch fallback」，这是评审反复推动的结果，也是这类新内核接入的可复用范式；三是「weights dtype 由融合 Q 核直接产出 bf16」，把 dtype 转换从热路径消灭掉；四是 KV 块的 `block_stride_alignment` 对齐方案，用 0.8% 显存换取 DeepGEMM 分页核的 512B 步长约束。阅读时建议配合 `tests/model_executor/layers/test_mla_short_prefill_indexer.py` 的参考实现一起看，并确认 `_INT32_BIG` 的模块级 `tl.constexpr` 是否已在合入版本修正。

gfx950 新增 K=512 top-k 专用路径，解码提速 2-5 倍

值得精读。核心价值不在代码量而在三个设计点：1）用线程内聚合消除 -inf 直方图原子竞争，是稀疏 mask 场景的通用优化模式；2）由设备端序列长度驱动 split 选择并保证 FULL graph replay 合法，避免 CUDA graph 服务下的形状漂移；3）"构建独立参考实现再与 kernel 输出逐项比对"的测试思想（_assert_exact_topk 不依赖 topk 算子自身）。若你维护 ROCm kernel 或稀疏注意力路径，建议重点看 sampler.cu 的 finalBinFits 与 masked_graph_replay 测试。

ROCm Aiter MLA 支持非因果 draft 解码

值得精读，尤其是维护 ROCm/MLA 后端的同学。建议按三条线索阅读：(1) `AiterMLABackend.supports_non_causal()` 的「Python 签名 + per-arch manifest」双层判定——它说明了 AITER 的 Python 接口与 ASM kernel 表不同步这一结构性问题；(2) `AiterMLAMetadataBuilder` 把 `_decode_causal` 放在 per-ubatch 实例上、而不是扩展共享 `_build_decode` 契约的重构（commit `5d9817e6`），是避免为 AMD 专有需求改动 CUDA 也要实现的接口的好范例；(3) `has_fp8_non_causal_qlen2_kernel` 的白名单，是理解 AITER fp8 dispatch fold 规则的现成材料，也是本 PR 最脆弱的假设。跟进建议：确认 AITER 是否计划暴露能力 API；评估在 CI 中加入 gfx942 fallback 与长 qlen 非因果块的端到端用例。

修复稀疏 MLA 在 DCP/PCP 组合下的崩溃与卡死

值得精读。该 PR 是稀疏 MLA 在 DCP/PCP 组合下稳定性修复的标本案例：建议重点学习 `supports_combination` 的能力契约设计（显式拒绝不支持的组合并给出可执行的回退建议）、Triton JIT warmup key 的覆盖策略（归一化 key + 对齐笛卡尔积）、以及用 monkeypatch 把 `torch.tensor` 替换为抛错函数来证明热路径无设备标量构造的回归测试手法。注意 PR 依赖 open 的 #50791 且携带其原始作者提交（thegoldenflow），后续 main 上 #50791 的合并方式需要跟进，避免重复提交或署名冲突。