讨论 BSND/TND 时，最容易误判的是把 推理 prefill 支持 当成 训练全链路支持。对 Qwen3.5 这类含 Gated Delta Net 的模型，TND 不只是把 [B, S, N, D] reshape 成 [T, N, D]：训练还要覆盖 backward、recurrent state、cu_seqlens、label / loss mask、old logprob、ref logprob、actor update 和框架并行契约。

本文的结论是：推理 TND 是中等工程量，训练 TND 是大工程量；verl 已经支持 Qwen3.5 RL，但具体 layout 支持取决于 FSDP/Megatron/MindSpeed/vLLM 路径，不能一概而论。

这篇文章记录 AI infra、post-training 和 multimodal serving 方向的每日 PR / issue 雷达。每轮只深入少量 P0/P1 项：优先性能、多模态、调度、attention、padding、KV cache、MTP、NPU / Ascend 相关变化。

VeRL async 的核心问题不是“开异步就一定更快”，而是把 rollout 长尾、训练更新、参数同步和旧样本容忍度放到同一个队列系统里调参。这篇笔记梳理 VeRL 老版 one_step_off_policy / fully_async_policy 与新版 trainer v1 的关系，解释 staleness 的真实语义，并给出 64P、128P NPU 场景下选择训推资源比例的第一轮计算方法。

这篇笔记记录一次很窄的接入设计：在 verl release/v0.8.0 的 Qwen3.5 GRPO + FSDP 路径里，NPU 已经有 RMSNorm、RoPE、MoE GMM 等 patch，但 Gated Delta Net / GDN 仍然落在原始 eager 路径。目标不是改 GRPO 算法，而是给模型 forward 里的 chunk_gated_delta_rule 加一个可配置的 Triton 优先路径。

参考对象是 MindSpeed-MM 提交 5aaf0791d00abcbf5dd16af10091f4391030ad00：它把 Qwen3.5 的 GDN 计算模式显式化为 gdn_compute_mode，并区分 triton、ascendc、eager。本文给出的 verl 方案先接入 Triton，保留 eager 回退；AscendC 自定义算子作为后续扩展。

MindSpeed core_r0.16.0 的 --use-fused-rotary-pos-emb 是普通 RoPE 路径：freqs -> cos/sin -> npu_rotary_position_embedding(x, cos, sin, mode)。torch_npu 另有 npu_rotary_mul、npu_interleave_rope、npu_mrope，其中 npu_mrope 可以覆盖推理侧多模态 MRoPE；这和 Megatron Bridge 的 config.apply_rope_fusion 不是同一个开关。

客户报错 Qwen3VLMultimodalRotaryEmbedding has no attribute get_rotary_seq_len 的直接含义是：Qwen3-VL 的 MRoPE 对象被送进了 Megatron Core 的普通 rope 分支。先修正分支：position_embedding_type="mrope"，apply_rope_fusion=False。如果要用 NPU MRoPE fused，应在 q/k rotary apply 处显式接 torch_npu.npu_mrope，不是打开普通 apply_rope_fusion。

GMM 在 Qwen3.5 MoE 里的接入点是 routed experts 的两次矩阵乘：hidden -> gate/up 和 intermediate -> hidden。shared_expert 仍是普通 Qwen3_5MoeMLP，attention 不动，Dense 版 Qwen3.5 的普通 MLP 也不是替换对象。

PR #2664 的公开 diff 主要是给 mindspeed_mm.fsdp.ops.moe_ops.gemm.grouped_matmul 增加 fused/eager 一致性 UT，并放宽 unpermute UT 容差；它可以作为 GMM wrapper 接口被测试覆盖的证据，不能写成完整功能接入 PR。[^gmm-pr-api][^gmm-pr-files]

MC2 的核心不是异步通信，而是 fused operator 内部的计算/通信切分与流水。MindSpeed-LLM 文档里的典型场景是 TP/SP 下的 matmul + all_reduce/all_gather/reduce_scatter；MindSpeed-MM PR #2480 接入的是 MoE expert parallel 下的 AllToAllv + GroupedMatmul 和 GroupedMatmul + AllToAllv。

本文只记录可迁移信息：PR 改了哪些文件、ep_mc2_forward 怎么跑、迁移前检查什么、怎么验证、哪些结论不能从公开资料直接外推。

MFU / SMA 低不一定说明 kernel 慢，也可能是 rollout、reward、checkpoint、通信、异步队列或 token 分布造成的等待。性能优化的第一步不是开特性，而是建立 E2E 性能模型。