芯门尽启，双架同舟贯九十一径

[eric8810]

概要

• 落地 Direct Core ML Objective-C++ 后端：FP16 detector range model、91-function recognizer、Apple Silicon ANE/GPU 混合路由与 strict GPU
• 将生产设备策略改为 devicePolicy: open-macos：macOS 15+ 的 arm64 与 x86_64 均可显式请求 Apple provider，不再以设备证据列表作为运行白名单
• 保留 Apple M4 为当前唯一已审阅性能证据，通过 C++/Node 的 deviceValidated 区分正式实证与其他 Mac 的实验兼容
• Intel Mac 使用 Core ML CPUAndGPU，不宣称 ANE；仅接受 cpuPartition: allow，strict GPU-only 模式保持 Apple-Silicon-only
• 接通 schema 1.1 Apple bundle、确定性缓存、整 session CPU fallback、资格工具、npm 0.2.1 六包发布契约和完整执行诊断

支持与证据边界

• Apple Silicon：M1–M3、M4 与后续 arm64 Mac 均开放同一 Core ML 路径；当前只有 M4 具备项目正式质量、placement 与性能证据
• Intel Mac：x86_64 bridge 与集成测试源码已交叉编译通过，运行时以 CPU+GPU 实验路径开放；尚无 Intel 真机数据，因此报告 deviceValidated=false，不承诺加速倍数
• CPU 仍是默认 provider；Apple 必须显式请求。sessionFallback: cpu 继续提供稳定的整 session 回退
• validated-only 仅保留给受控部署与回退测试；npm 生产 bundle 固定使用 open-macos

CI 资源策略

• GitHub Actions 只保留普通跨平台编译、契约和轻量测试
• 不在 CI 运行 Core ML 模型转换、91-function placement、真机质量、性能、缓存或生命周期验收
• 不使用付费 runner 或额外真机资源；需要真实设备证据时在本机或社区设备上运行

M4 Max 本机真机验收

• 91/91 Core ML recognition functions placement 与 tensor parity 通过
• 14 fixtures：字符相似度 99.6484%，detection recall 100%，平均 IoU 99.5508%，critical failure 0
• hello / xfund：P50 加速 2.300× / 2.851×，CPU time 降低 95.91% / 97.67%
• 三次 cold start：7.219 s / 1.275 s / 1.278 s；warm peak RSS 692.14 MiB；bundle 增量 25.42 MiB
• 4 进程空缓存竞争通过；同一 engine 100 页生命周期 RSS 增长 -27.47 MiB
• accepted baseline：5ac8e117…2788；Apple M4 是 evidence，不是运行 allow-list

本次回归验证

• Release native CTest：7/7
• Node CTest：1/1
• Python：29/29
• M4 open bundle 实跑：Core ML ANE/GPU、deviceValidated=true、无 session fallback
• Intel x86_64：Core ML bridge 与 Apple integration 源码交叉编译通过
• 测试专用 validated-only：排除 M4 后稳定回退 ONNX Runtime CPU，canary 保持 HELLO 123
• bundle production contract：open-macos、architectures: [arm64, x86_64]、validatedDeviceFamilies: [Apple M4]
• git diff --check 通过

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