docs: the kernel registry reads as open source, its blob store public

docs/qwen38-bringup-prompt.md

@@ -7,7 +7,7 @@ Rust 在 `kernel-lab` 容器里构建，home 挂在 `/work`；binary 宿主机
 
 ## 这件事为什么重要
 
-kern 卖的是 model-agnostic runtime，但到今天只跑过 Qwen3-4B。这次的目标不只是
+kern 是 model-agnostic runtime，但到今天只跑过 Qwen3-4B。这次的目标不只是
 "跑通"，而是拿到一份可公开的证据：**一个 agent 从零把一个结构完全不同的新模型
 带上 kern，花了多久、改了什么、没改什么。** 整个 session trace 会开源。所以：
 

docs/registry.md

@@ -17,11 +17,11 @@ vendored 的 CUTLASS 核、自己的手写核），每挖一个都要花一次 A
 
 | 事项 | 决定 |
 |---|---|
-| 字节放哪 | HF private 仓库 `Pegainfer/kern-kernels`，`blobs/<sha256>` 平铺、无扩展名，与本地缓存 `~/.cache/kern/blobs/` 同构 |
+| 字节放哪 | HF 公开仓库 `Pegainfer/kern-kernels`，`blobs/<sha256>` 平铺、无扩展名，与本地缓存 `~/.cache/kern/blobs/` 同构 |
 | 事实记哪 | 独立 private Git 仓库的 `index/<family>.toml`（`KERN_INDEX_DIR` 指向该目录），一族一文件，由导入工具生成、CI 检查、人 review |
 | ABI 在哪 | `tools/kernels/abi/<family>.py`，一族一个 Python 模块，输入 index 里的 variant 与形状、输出 manifest op 的 `impl`（今天的 `trtllm_fmha_abi.py` 就是这个形状） |
 | runtime 改什么 | `source` 除 `hf:` 外接受裸 `https://` URL（`hf:` 退化为 URL 模板的语法糖）；modules 全是 registry ref 时不再要求 `--kernels` 目录 |
-| 换主机怎么办 | 改 `source` 标签、重生成 manifest；sha 不变，index 不变。on-prem 交付 = 拷 `blobs/` 目录，不需要任何 registry |
+| 换主机怎么办 | 改 `source` 标签、重生成 manifest；sha 不变，index 不变。离线部署 = 拷 `blobs/` 目录，不需要任何 registry |
 | 不做什么 | 不做查询服务；TOML 里不做模板语言（ABI 留在 Python）；不按模型建索引；runtime 不知道 index 的存在 |
 
 ## 2. Blob store
@@ -49,12 +49,6 @@ runtime 校验的是第三个，前两个换了都不影响运行。同一个 bl
 有了 index 之后翻目录的场景消失，而平铺 sha 换来三件事：镜像是 `rsync`、
 本地缓存目录就是完整的离线分发单元、永远没有重命名与冲突。
 
-**为什么 HF、为什么 private。** runtime 已经会读 `HF_TOKEN` 拉 `hf:`，零改动；
-第三方 cubin（Apache-2.0）与我们自己的 ABI、报告混放在一个仓库里最省事，
-所以整仓 private。网络不是考虑项（海外机器）。等有第一个外部客户，按客户的
-交付形态把 `blobs/` 镜像到自己域名下的对象存储或客户的 OCI 仓库，只改
-`source` 标签。
-
 **许可证。** 再分发 Apache-2.0 的 cubin 要带 NOTICE：每个 family 的 index 记
 `license` 与 `license_blob`（LICENSE 文本的 sha），仓库 README 列全部来源。
 `Pegainfer/kern-qwen38-sm103` 里的 `licenses/LICENSE.trtllm-gen.txt` 就是第一份。
@@ -163,12 +157,10 @@ launch = abi.trtllm_bmm.op(v, n=6144, k=3584, ...)   # v.module 给 {"cubin": "h
 - 模型仓库（`Pegainfer/kern-qwen38-sm103` 一类）以后只放 manifest 与模型自己的
   东西，cubin 一律指向 `kern-kernels`；现有仓库不动，新 manifest 按新写法生成。
 
-## 5. 商业上意味着什么
+## 5. 约定
 
-index 是资产，blob 不是：第三方 cubin 谁都能从 wheel 里拿，我们卖的是"这个
-形状用哪个变体、ABI 怎么摆、测过多少"。index 进 git 意味着它有 review 和历史；
-TOML 已移到独立 private Git 仓库，格式不变；公开仓库保留索引工具与 ABI 代码。blob store
-换主机是标签改写，离线交付是一个目录。继续遵守：不把事实写进 blob 的文件名，不让 runtime 依赖 HF 的任何特性。
+index 进 git，有 review 和历史；TOML 在独立的 Git 仓库（见第 3 节），公开仓库保留索引工具与 ABI 代码。
+blob store 换主机是标签改写，离线部署是一个目录。不把事实写进 blob 的文件名，不让 runtime 依赖 HF 的任何特性。
 
 ## 6. 门禁
 

docs/roadmap.md

@@ -56,7 +56,7 @@ kern 在内部 RSI 里是 kernel agent 的反馈环境（`kern test` 裁判、`k
 | 级 | 内容 | 门禁 |
 |---|---|---|
 | R1 ✅ | runtime：module `source` 接受裸 `https://` URL，`hf:` 是它的 URL 模板语法糖；modules 全是 registry ref 时 `Runtime::load` 不要求 kernels 目录；缓存目录（`KERN_CACHE_DIR`）即离线分发单元 | kern-manifest verify 测试覆盖 `https://` 与畸形 URL；预填缓存、断网、无 `--kernels` 下 `kern run examples/qwen3-4b.json` 与有网时逐字同。**2026-09-19 tray14 过**：modules 全改成 `https://blobs.invalid/blobs/<sha>`（无法解析的 host）+ 预填 `KERN_CACHE_DIR`，无 `--kernels`，32 token 与本地 cubin 跑逐字同、0 次 fetch（`~/bench_results/2026-09-19-registry/`） |
-| R2 ✅ | blob store `Pegainfer/kern-kernels`（private，`blobs/<sha256>` 平铺）+ `$KERN_INDEX_DIR/<family>.toml` + `tools/kernels/abi/<family>.py` + `check.py`（CI）；三个预编译核（trtllm fmha ctx、DSL mla decode、flash_kda）与手写核迁入，`handwritten.hw()` / `prebuilt()` 收编为 index 查询，`tools/kernels-bin/` 与生成器里的 nvcc 路径删除 | 重生成的 `examples/k3-*.json` 除 module `source` 外逐字节相同；4 层 TP4 prefill c8/c40/c7 与 EP4 c8/c40+free16 全 exact（同 P 行口径）；`check.py --online` 全部命中。**2026-09-19 tray14 过**：10 个 example 重生成 0 行非 source 差异；43 族 49 变体 53 blob 上传，`check.py` 离线/在线 0 问题；k3_golden 用空 `--cubins` 目录跑 TP4 c8/c40/c7、EP4 c8/c40+free16、decode span8/plain 七项，exact 数与 09-18 逐项相同（span8 的 1 wrong 是同一个近平局）；`~/bench_results/2026-09-19-registry/` |
+| R2 ✅ | blob store `Pegainfer/kern-kernels`（`blobs/<sha256>` 平铺）+ `$KERN_INDEX_DIR/<family>.toml` + `tools/kernels/abi/<family>.py` + `check.py`（CI）；三个预编译核（trtllm fmha ctx、DSL mla decode、flash_kda）与手写核迁入，`handwritten.hw()` / `prebuilt()` 收编为 index 查询，`tools/kernels-bin/` 与生成器里的 nvcc 路径删除 | 重生成的 `examples/k3-*.json` 除 module `source` 外逐字节相同；4 层 TP4 prefill c8/c40/c7 与 EP4 c8/c40+free16 全 exact（同 P 行口径）；`check.py --online` 全部命中。**2026-09-19 tray14 过**：10 个 example 重生成 0 行非 source 差异；43 族 49 变体 53 blob 上传，`check.py` 离线/在线 0 问题；k3_golden 用空 `--cubins` 目录跑 TP4 c8/c40/c7、EP4 c8/c40+free16、decode span8/plain 七项，exact 数与 09-18 逐项相同（span8 的 1 wrong 是同一个近平局）；`~/bench_results/2026-09-19-registry/` |
 | R3 ✅ | 第一个新族 `trtllm_bmm_mxe4m3_mxe2m1_mxe4m3`（flashinfer-cubin 0.6.18 的 trtllm-gen batched GEMM，`siTuGlu` 变体即 K3 的激活）：整族导入、ABI 从 bundle 的 `KernelParams.h` + `flashinferMetaInfo.h` 写、vLLM 容器里 `trtllm_fp4_block_scale_moe` 探针 capture 验证；K3 prefill 的 MoE 换成 allgather(fp8 latent) → CTA 表 → FC1 → FC2 → finalize → reduce-scatter，MegaMoE 留给 decode 形态；`[[pick]]` 由 `kern bench` 对 16k/4 行的 K3 形状扫 tile 变体写入 | 4 层 TP4 prefill 门禁不变；93 层 12.9k 判定点对；16k over 0 < 780 ms（MegaMoE 231 ms 里 GEMM 之外的 86 ms 是靶，新增两次集合通信预算 ~40 ms）。**2026-09-19 tray03 过**：两族 215 变体导入、ABI 移植对 capture 逐字段 0 差异、probe 门禁 `out` 逐位同；`kern bench` 扫 18 对 tile 变体（`k3-prefill-16k-ep4`）写入 pick（tile 128：FC1 0.85 / FC2 0.40 ms 每层，捕获的 tile 64 是 1.23 / 0.58）；4 层 TP4 c40 1/1、c7 6/6，c8 4/5（step 15 是 4 ulp 近平局，逐层对比 MegaMoE 形态：同专家集合的行差 ~5% 即两条路各自的 fp8 中间量化）；93 层 12.9k 单块 2/2、c8 16/17（之前 13/17）；**16k over 0 = 749.5 ms**（之前 780；MoE 本体 231 → ~156，reduce-scatter 多出的 54 ms 是等最慢 rank 的专家负载）；`~/bench_results/2026-09-19-registry/` |
 
 ## 流水线线（PP）