已经知道组 WQE、敲 doorbell，接下来要弄清：如果同一个本地发送端点要向不同 rank 发送，每条 WQE 的远端目标在哪里设置？ 本文沿 SHMEM 的 pe → remote_mem_info → WQE 追踪源码，再对照 elastic_dispatch.cpp。关键是分清本地队列、远端寻址元数据，以及 put/write 中容易被误读成 Jetty ID 的内存 tokenId。

截至 2026-07-07，Ascend 950 A5 对多模态生成的公开支持已经不是零，但它更像三层拼图：vLLM-Omni 已把 Ascend NPU、Wan2.2/Qwen-Image 等 diffusion 量化路径写进文档；vLLM-Ascend 主分支出现 A5/950 与 MXFP/W8A8 等后端代码；VeRL-Omni 已能用 vLLM-Omni 做 Ascend NPU rollout，但量化默认仍是空配置，公开 recipe 还没有给出 A5 量化 RL 的性能和精度结论。本文只写可追溯来源，尤其区分“文档支持”“代码路径”“验证效果”和“仍需实测”。