🧂 Salt OS · 同心圆

同一个圆心：一台开机只有一个 AI 的手机。前两环芯片先会「打分」（每个历史字跟当前字有多相关），又会「分权重」（把分数变成一串加起来正好是 1 的归一化权重）。但权重本身还只是数字——真正要用的是：拿这串权重去「加权」每个历史 token 的信息（V，值向量），再求和。这一步就是注意力加权 V，做完它，一次完整的注意力（QK^T → Softmax → ×V）就在芯片上闭合了。本环给芯片造一台加权引擎。

延续「端上算力紧凑、全部定点、不用浮点」的主线：
· 权重是上一环 softmax 产出的 Q8（256 = 1.0）；
· V 是 INT4（-8..7），4 个 lane；
· 每个槽位做 w × V[lane] 乘累加（32bit 有符号），全部槽位累完再 (acc + 128) >> 8 四舍五入，把数拉回原来的量级——即 out = Σ wᵢ·Vᵢ / 256。
引擎自己内建遍历：核喊一声 start，硬件从槽位 0 走到 n-1，同时读权重和 V，逐 lane 乘累加。历史有多长，对软件透明。

新增 rtl/attn_av.sv：权重读端口 + V 读端口（双读，同拍取）+ 遍历 FSM——

IDLE  → 收 start，清 4 个 lane 累加器
ISSUE → 同一拍发 权重地址 & V 地址
CAP   → 收回两者，acc[l] += w × V[l]
ROUND → 全部槽位走完，(acc+128)>>8 一次输出 4 个 lane
DONE  → 拉高 done，y_out 保持有效

min_bus.sv 挂载加权引擎，并给权重 RAM 加了一路读端口、把 KV 读端口改成三方分时复用（算分引擎 > 加权引擎 > 核）。新映射：

0x060 → AV_START   写 1 → 触发加权 V（硬件遍历全部槽位乘累加）
0x064 → AV_OUT0    读注意力输出 lane0（32bit 有符号）
0x068 → AV_OUT1    读 lane1
0x06C → AV_OUT2    读 lane2
0x070 → AV_OUT3    读 lane3
0x074 → AV_BUSY    读加权引擎忙闲（含刚下发那拍，无空窗）

最小系统的语义简化（如实说明）：KV Cache 每个槽位只有一个 32bit 载荷，本环把它当作 V 来加权——它同时也是前两环算分用的 K。一个字先承载 K/V，后续圈再把 K/V 拆成双份。

这一环最能看出注意力的意义：第 4 个 token 最相关，拿到 251/256 ≈ 98% 的权重，于是加权求和的结果几乎就等于第 4 个 token 的 V——输出 [4,4,4,4]。换成权重均匀（各 1/4）就得到四个值的平均，也验证了另一条路径。屏幕 = 0x04040404 = 67372036——证明芯片能算出注意力的输出向量。

本环走完一整圈：目标 → AI 要「按相关度取用历史信息」 → 硬件用归一化权重加权 V 并四舍五入输出 → 输出≈最相关槽位 V / 均匀权重取平均 / 负值有符号 / 空上下文全部跑通 → 回到目标。至此一次完整的注意力（QK^T → Softmax → ×V）在芯片上闭合了——大模型心脏里的那块「注意力」，从打分、到分权重、到取用信息，三层都在自研芯片上跑通。下一步，注意力输出要送进前馈网络（FFN 的两个矩阵），继续往一个完整 Transformer 块走。离一台本地跑大模型的手机，又近一圈。