diff --git a/docs/11-bf16-mixed-precision.md b/docs/11-bf16-mixed-precision.md
index 53ff44d..7e2e43c 100644
--- a/docs/11-bf16-mixed-precision.md
+++ b/docs/11-bf16-mixed-precision.md
@@ -76,8 +76,23 @@
 - **dim768 bf16 能跑 per-rank batch 32**（v4 OOM 的触发点）。
 - 测 dim768 **bf16 vs fp32** 的峰值显存 + steady-state tok/s（预期：显存↓、tok/s↑）。
 
-## 实测结果（dash5, 8× RTX 5090, sm_120）
+## 实测结果（dash5, 1× RTX 5090 32GB, sm_120）
 
-> 见 `docs/known-issues.md` KI-2 的 before→after 表（fp32 batch32 OOM → bf16 batch32 fit；显存 A→B；tok/s A→B）。
+**闸门 ① fp32 不回归**：全套测试在原紧容差绿（autograd 15 / structural 5 / GEMM 5 / batched==looped / overfit 27/27 / AdamW GPU bit-exact + host 对 torch / checkpoint 逐位 / DDP 2）。**xserv 闭环**：v3 ckpt 用 T12 代码重导 `model.safetensors` 与 registry **md5 逐位一致**（`b04fc9f9a0c9af04c47d9ca649aea12e`）——export/fp32 数值零漂移。
+
+**闸门 ② bf16 正确性 + 收敛**：
+- **looser-tol（tests/bf16.rs）**：同 fp32 master 跑 fp32 vs bf16——loss rel `1.2e-4`、logits mean rel `2.0e-3` / p99 `6.8e-3`、grad worst scaled-mean `1.0e-2`，无 NaN，grad 仍 fp32（master 未动）。
+- **收敛**：dim768 短训 150 步，bf16-b16 loss 轨迹对住 fp32-b16（step50 `4.40` vs `4.40`、step149 `3.984` vs `3.988`），单调降、无发散。
+
+**闸门 ③ 显存 + 吞吐（dim768/18L/24h×32 ffn2048 seq256, steady-state）**：
+
+| config | per-rank batch | 峰值显存 | tok/s | fits 32GB? |
+|---|---|---|---|---|
+| fp32 | 16 (v4 fallback) | 27.2 GB | 31.5K | ✅ |
+| **bf16** | 16 | **19.3 GB（−29%）** | **35.5K（+13%）** | ✅ |
+| fp32 | 32 | — | — | ❌ **OOM** |
+| **bf16** | **32（甜点区）** | **31.1 GB** | **40.8K** | ✅ **解 OOM** |
+
+→ 同 batch：bf16 显存 −29% / tok/s +13%；**bf16 解 fp32-batch32 OOM**，batch32 达 40.8K tok/s（+29% vs fp32-b16）。KI-2 标 **FIXED**。
 </content>
 </invoke>
diff --git a/docs/known-issues.md b/docs/known-issues.md
index e2a9f23..a99c9f6 100644
--- a/docs/known-issues.md
+++ b/docs/known-issues.md
@@ -7,12 +7,33 @@
 
 ## Open
 
-_(KI-1 fixed in T10. KI-5 **FIXED** in T11——device caching/pool allocator 消掉 per-op cudaMalloc 串行，单卡 ~2.3×、DDP scaling 从 ~1.3× 封顶恢复到 ~5×@8。见下方 Fixed。)_
+_(KI-1 fixed in T10. KI-5 fixed in T11. **KI-2（bf16 混合精度）FIXED in T12**——fp32 master + bf16 linears/激活，dim768 fp32-batch32 OOM 解除（bf16 fits, 31.1/32.6GB），bf16-vs-fp32 同 batch 显存 −29% / tok/s +13%，收敛对住 fp32。见下方 Fixed。)_
 
 ---
 
 ## Fixed
 
+### KI-2 · bf16 混合精度（fp32 master）— `FIXED` (T12)
+- **触发点（v4 surfaced）**：dim768 fp32 在单卡 32GB 里 per-rank batch 32（global 256）OOM，被迫降到 per-rank 16。bf16（激活减半）找回 batch-32 甜点区，并加速已 compute-bound 的 dim768 GEMM；附带：xserv 推理 BF16-only，bf16 训练更贴闭环。
+- **设计（标准 AMP，opt-in，[docs/11-bf16-mixed-precision.md](11-bf16-mixed-precision.md)）**：**fp32 master weights** + AdamW/clip/DDP all-reduce 全程 fp32；**bf16 compute**=linears(q/k/v/o, gate/up/down, lm_head)走 `cublasGemmEx`（CUDA_R_16BF in/out, CUBLAS_COMPUTE_32F 累加）+ 激活流 bf16（含 attention probs / logits）；**fp32 稳定**=RMSNorm/QK-norm、softmax、RoPE、cross-entropy 内部 upcast→fp32→downcast。**无 loss scaling**（bf16 8-bit 指数=fp32 动态范围）。关键钩子=autodiff `cast` 算子：前向把 fp32 master leaf 降到 bf16 喂 matmul，**反向把 bf16 grad 升回 fp32** → fp32 leaf 累加 fp32 grad，优化器一行不改。fp32 路径按 dtype 分派、逐字节不变（hard gate）。
+- **正确性（双闸门全绿）**：
+  - **fp32 不回归**：全套在原紧容差绿——autograd 15、structural 5、GEMM 对 cuBLAS 5、batched==looped、overfit 27/27、AdamW GPU bit-exact + host 对 torch、checkpoint 逐位、DDP loss 对单卡 + 跨 rank、**xserv 闭环**（v3 ckpt 用 T12 代码重导 safetensors 与 registry **md5 逐位一致** `b04fc9f9…`）。
+  - **bf16 looser-tol**：同 fp32 master 跑 fp32 vs bf16——loss rel **1.2e-4**、logits mean rel **2.0e-3** / p99 **6.8e-3**、grad worst scaled-mean **1.0e-2**，无 NaN，grad 仍 fp32。
+  - **收敛**：dim768 短训 150 步，bf16-b16 loss 轨迹对住 fp32-b16（step50 4.40 vs 4.40、step149 **3.984 vs 3.988**），单调降、无发散。
+- **显存 + 吞吐（payoff，dash5 1× RTX 5090 32GB, dim768/18L/24h×32 ffn2048 seq256, steady-state）**：
+
+  | config | per-rank batch | 峰值显存 | tok/s | fits 32GB? |
+  |---|---|---|---|---|
+  | fp32 | 16 (v4 fallback) | 27.2 GB | 31.5K | ✅ |
+  | **bf16** | 16 | **19.3 GB（−29%）** | **35.5K（+13%）** | ✅ |
+  | fp32 | 32 | — | — | ❌ **OOM** |
+  | **bf16** | **32（甜点区）** | **31.1 GB** | **40.8K** | ✅ **解 OOM** |
+
+  → **同 batch 16：bf16 显存 27.2→19.3GB（−29%）、tok/s 31.5K→35.5K（+13%）**；**bf16 解 fp32-batch32 OOM**（31.1/32.6GB fit），batch32 达 **40.8K tok/s（+29% vs fp32-b16）**。残留：norm/softmax/CE 的 fp32 upcast 是 transient，但仍占峰值——若 v5 要更大 batch，下一杠杆是 KI-3 激活重计算。
+- **commit**：见 T12 提交链（`cuda: bf16 cuBLAS GemmEx` / `autodiff: bf16 mixed-precision path` / `train: --bf16 flag` / `perf: keep bf16 logits` / 本条）。
+
+---
+
 ### KI-5 · DDP 弱扩展性 — `FIXED` (T11, device caching/pool allocator)
 - **根因（T11 重诊断，all-reduce **不是**瓶颈）**：每个 tape op 输出走 `Tensor::zeros`→`GpuBuffer::alloc`→`cudaMalloc`（同步、进程级串行的 driver 调用）。单进程 thread-per-GPU 下 N rank 每步几百次 alloc 在单 CUDA context 排队串行（`NOCOMM=1` 完全不通信时 fwd+bwd 仍 136→780ms 膨胀 ~6×，`nvidia-smi` 抽样 8 卡只 1–2 张在忙轮流跑）；单卡也吃这笔 per-op alloc。
 - **原拟修复「分桶 all-reduce」经 T11 实测证伪并 revert**：grad all-reduce 每步只占 ~6–7%，融成一发对 1/2/4/8 卡几乎无差（详见下方历史诊断）。
@@ -91,11 +112,6 @@ _(KI-1 fixed in T10. KI-5 **FIXED** in T11——device caching/pool allocator 
 
 ## Deferred（来自 T7，放大后重启）
 
-### KI-2 · bf16 混合精度（fp32 master）— `deferred`
-- T7 延后理由：tiny 规模延迟瓶颈、bf16 改变数值会威胁 fp32 正确性闸门。
-- **重启条件**：模型放大（v2+ `dim≥384`）后 GEMM 渐成 compute-bound，tensor-core 收益显现。需 fp32 master weights + 单独 looser-tol 测试 + 收敛对比。
-- **具体触发点（v4 surfaced）**：dim768 fp32 在单卡 32GB 显存里 per-rank batch 32（global 256）OOM，被迫降到 per-rank 16（global 128）训练。bf16（激活减半）能把 batch-256 的甜点区找回来。这是 v0–v3 tiny 规模延后 bf16 后第一次有 fp32 放不下的硬约束——v5 该先拉的杠杆。
-
 ### KI-3 · 激活重计算（gradient checkpointing）— `deferred`
 - T7 延后理由：单序列、显存不紧。
 - **重启条件**：更大模型 / 更长 seq / 更大 batch 后显存成约束。