diff --git a/H20-TRITON-PLAN.md b/H20-TRITON-PLAN.md
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@@ -178,46 +178,59 @@ argmax 不受影响（token-ids 那次 8 个 token 全对），但 T=1.0 的采
 
 | kernel | 状态 |
 |---|---|
-| `fused_sample_tl` | **未移植**。它自带一套 radix top-k + top-p + 定点累积采样，随机数来自 TileLang 的 `T.rng_init/T.rng_rand`（C++ codegen 里的 Philox）。详见下一节。 |
+| ~~`fused_sample_tl`~~ | **已移植**（见下节），引擎配置下 token 100% 一致。 |
 | `compute_seqlens_k_zos_tl`、`confidence_head_fused_tl`、`dflash_input_store_tl`、`get_accept_result_tl`、`finalize_verification_tl`、`remap_draft_topk_tl`、`get_fused_dflash_get_input_tl` | 未移植，均在 MTP 路径上（`DEEPINFER_USE_NEXTN_DECODE != 0` 时才会构造） |
 
-### `fused_sample_tl` 为什么没有移植（有实测依据，不是「没时间」）
+### `fused_sample_tl` 已移植，但「token 一致」有明确边界
 
-先用探针拿到引擎真实传的参数（`DEEPINFER_PROBE_SAMPLING=1`，异步 D2H，不在 forward 里同步）：
+先解掉了唯一真正的障碍：**随机流**。`T.rng_init/T.rng_rand` 降级成 `curand_init`/`curand`，
+generator 默认 `curandStatePhilox4_32_10_t`。Philox 的混合函数是公开的，但 `curand_init` 的
+seeding 没有文档，所以是**实测反推**的（`scripts/h20_rng_dump.py` dump 真值）：
 
 ```
-temperatures: [1.0, 1.0]
-top_ps:       [0.99, 0.99]
-top_ks:       [-1, -1]
-sample_positions: [4097, 2048]
+key = (seed & 0xFFFFFFFF, seed >> 32)
+ctr = (offset & 0xFFFFFFFF, offset >> 32, subsequence & 0xFFFFFFFF, subsequence >> 32)
+每次 draw 依次取 block 的 4 个 word，然后 ctr.x += 1
 ```
 
-也就是说这是**温度 1.0 + top-p 0.99 的真实核采样**，不是 argmax：`force_topk` 先把 logits 截到 4096，
-然后 `r = rng() % total_mass`，取定点累积质量第一个超过 `r` 的那一列。所以每次抽样都真的用了随机数。
+**subsequence 落在第 3、4 个 counter word，不是第 1 个**（cuRAND 的 subsequence 跨 2^64 个 block）。
+这个细节在 subsequence=0 时完全看不出来、其他情况全错，所以对拍同时覆盖 0 和 4097。
+`scripts/h20_philox_check.py`：5 个 seed（含 2^64-1）× 4 个 subsequence（0/1/2048/4097）
+→ **20/20 bit-identical**。
 
-有两个障碍，都属 TileLang 内部实现：
+采样器本体（单 tile，vocab=4096，与引擎实际构造一致）已移植，A/B 结果：
 
-1. **随机流**。`T.rng_init(seed, seq)` / `T.rng_rand()` 是 Philox，实现在 TileLang 的 C++ codegen 里
-   （`src/cuda/codegen/codegen_cuda.cc`），Python 侧没有等价物。Triton 当然可以自带一个生成器，
-   但那是**另一条流**，温度 > 0 时每一个采样出的 token 都会变。这是行为改变，不是移植。
-2. **归约顺序**。基线专门用 `annotate_layout` 钉死 LSE 累加器的布局，注释写明是为了
-   "preserve the original reduction order for bitwise alignment"；随后概率被量化成 2^31 定标的
-   `uint32` CDF，一个 ulp 的概率差就可能让某一列跨过边界。
+| 配置 | token 一致率 | logprobs |
+|---|---|---|
+| **engine_cfg（top_p=0.99，2644 保留列）** | **128/128 = 100%** | 1e-5 |
+| engine_cfg batch32 | 32/32 = 100% | 1e-5 |
+| top_k=1 / no_cut | 100% | 1e-5 |
+| top_k=128 | 91.4% (117/128) | 1e-5 |
+| top_p=0.5 | 86.7% (111/128) | 1e-5 |
+| top_p=0.9 + top_k=256 | 87.5% (112/128) | 1e-5 |
 
-两者叠加的结果是：Triton 版采样器会**静默产生不同的文本**。所以让 `fused_sample` 留在 TileLang、
-其余全部换成 Triton，是正确的工程选择 —— 每 kernel 的回退机制本来就是为这种情况准备的。运行日志里的
+**保留集合逐列一致，logprobs 差 1e-5（= 行归约顺序不同）。token 在窄 cut 下有 ~10% 不同，
+原因已定量定位，不是实现缺陷：**
 
 ```
-[ops] kernel 'fused_sample_tl' used from 'cuda': 'triton' does not implement it
+r = draw % total,  total = sum(floor(p_i * 2^31))
 ```
 
-就是它在自我报告，而且**这就是完整清单**（非 MTP 路径 19 个 kernel，只有它一个）。
+baseline 的拒采样上界是 `(2^32-1) // total * total`，这个表达式在 `total` 跨过 **2^31** 时
+从 `2*total` **阶跃**到 `1*total` —— 而 `total` 因为概率和为 1 就贴着 2^31。台阶这一侧几乎不拒绝、
+另一侧拒绝约一半，每次拒绝就换到下一个 draw，token 直接变。所以 `total` 差几个单位（归约顺序
+决定的，不可能一致）就会换 draw。**把 total clamp 到 2^31 以下没用**：baseline 自己也会跨过去
+（两个方向都有），clamp 只是把不一致换到别的行（11 → 30）。
 
-要移植它，顺序是：先做一个与 TileLang 流完全一致的 Philox（用固定 seed 对拍 `T.rng_rand()` 的输出），
-再做 radix top-k/top-p 过滤，最后做定点 CDF 与两级搜索。
+结论：采样器本身是对的（分布一致到 1e-5），只是它的随机性与 baseline 在窄 cut 上对不齐。
 
-### 回退提示改成了「使用期」报告
+### 移植过程中踩到的四个坑（每一个第一眼都像别的问题）
+
+1. **Triton 对 uint32 的 `//`、`%`、`<=` 走有符号运算**，4294967295 当 -1。这让 `limit` 变成
+   `2^32 - total`，拒采样决策反了 → 整条 draw 序列错位 → 23% 的行 token 全错。整个 CDF 改用 int64。
+2. **嵌套的运行期 `if` 会产出「分支内赋的值不等于分支外读到的值」**。cut 的组合改用 `tl.where`。
+3. **threshold 取自概率数组却拿去和 logit 比**。排序必须对 logit 做（等价，因为映射单调），
+   再从排好序的 logit 重算质量。
+4. **用除法重新归一化，而不是 baseline 的 log 域**（`lse0 -= log(mass)` 再 `exp(logit*inv + lse0)`）。
+   同数学不同舍入，改成 log 域后一致率从 76% 抬到 91%。
 
-原来的提示在 import 时打印「缺 N 个 kernel」，那是静态计数，看不出运行到底走没走到。现在每个未实现的
-kernel 被包成 `_FallbackNotice`，第一次被**调用**时打印一行。这样「哪些 kernel 还在 TileLang 上」
-是端到端运行自己报出来的，不需要从名字表里推断。