数値的等価性

バックエンド同士がビット単位で一致することは決してない。スウォームは測定された許容誤差を一級の契約として扱う。

CUDA、ROCm、Adreno、CPU は同じ演算を異なる縮約順序、FMA 融合、アキュムレータ、超越関数近似で計算します — 結果は演算ごとに約 1e-6…1e-3 ずれ、設計上、決してビット同一にはなりません。やって来るハードウェアで構成されるスウォームはビット一致を要求できないため、Kvasir は代わりに等価性を測定します。

全バックエンド行列が閉じた：二つの GPU バックエンド（CUDA・ROCm）はカーネルソースを共有し事実上ビット同一（cosine 1.0000000000）、一方 GPU↔CPU 対は ~0.9997 で等価だ。CUDA ワーカーと ROCm ワーカーは交換可能、GPU ワーカーと CPU ワーカーは数値的に等価である。

• matmul の縮約順序 — tensor core、MFMA タイル、OpenCL ワークグループ、SIMD レーンがそれぞれ異なる順序で累積します。
• 累積精度 — F16/BF16 格納に F32 か F16 のアキュムレータ。発散幅への最大のレバーです。
• 超越関数近似 — exp（softmax）、silu（swiglu）、rsqrt（norm）はバックエンドごとに異なる多項式/テーブル変種を使います。

• 検証は許容誤差です — 「top-1 一致率 ≥ 99.x%、KL ≤ ε」 — ビット同一性ではありません。
• バックエンドと累積精度はノードの能力として公示され、F32 累積ノードが出力に敏感なランクで優先されます。
• 許容誤差を外れたノードは敏感なランクに不適とマークされるだけで、丸ごと拒否はされません。
• 離散的決定（ルーティング・サンプリング）は単一権威に固定され、連続誤差が離散発散になることはありません。