PQC Performance Improvement

This release focuses on platform‑specific performance improvements for our post‑quantum and symmetric implementations:

• ML‑KEM / ML‑DSA benefit from significant speedups on common server platforms:
  • AMD64: new AVX2 vectorized paths (NTT and hot loops).
  • ARM64: new NEON vectorized paths (NTT and common primitives).
• ARM64 SM4‑CTR performance has been improved with platform‑specific tuning (higher throughput on typical workloads).
• No public API/ABI changes; just update the dependency version as usual.

Highlights

• ML‑KEM / ML‑DSA vectorization
  • On AMD64, AVX2 support is detected and used automatically when available.
  • On ARM64, NEON support is detected and used automatically on most modern ARM64 servers and devices.
  • Affected packages: mlkem and mldsa (no change to slhdsa).
• SM4‑CTR on ARM64 with SM4NI support
  • Platform‑specific tuning for SM4‑CTR on ARM64 to improve instruction scheduling and pipeline utilization.
  • Users of SM4 via cipher.BlockMode/Stream benefit transparently.

Compatibility and dependencies

• Minimum Go version: unchanged (1.24+ by default).
• No breaking changes; compatible with existing integrations (e.g., smx509/pkcs7 usage).

本版本主要对后量子密码算法与传统对称算法进行了面向生产环境的平台优化：

• ML‑KEM / ML‑DSA（模块格）在常见服务器平台上获得显著的性能提升：
  • AMD64：新增 AVX2 向量化路径（NTT 与热点循环）。
  • ARM64：新增 NEON 向量化路径（NTT 与常用原语）。
• ARM64 上的 SM4‑CTR 模式进行了专项性能优化（典型负载可获得更高的吞吐）。
• 不含 ABI/公开 API 变更；升级方式为更新依赖版本即可。

优化点说明

• ML‑KEM / ML‑DSA 的向量化
  • 在 AMD64 上检测 AVX2 特性并启用向量化实现（在支持 AVX2 的 CPU 上自动生效）。
  • 在 ARM64 上检测 NEON 特性并启用向量化实现（适用于绝大多数现代 ARM64 服务器与客户端设备）。
  • 涉及的包：mlkem、mldsa（与 slhdsa 无关）。
• SM4‑CTR（ARM64，支持SM4NI扩展）
  • 针对 ARM64 平台的 SM4‑CTR 进行指令调度与流水线相关的性能优化。
  • 作为 SM4 的基础实现的一部分，支持在 Go 标准库的 cipher.BlockMode/Stream 等模式下透明受益。

兼容性与依赖

• 最低 Go 版本要求：与上一版本保持一致（沿用 1.24+ 的要求）。
• 不影响与 smx509/pkcs7 等包的兼容性。