GitLab

使用方式P在connector的参数添加："enable_asymmetric_p2p":true,"remote_tp_size":8,"remote_pp_size":1 这3个参数。例：
"kv_connector_extra_config":{"enable_asymmetric_p2p":true,"remote_tp_size":8,"remote_pp_size":1,"proxy_ip":"10.0.1.1","proxy_port":"30001","http_port":"20001"}

解决custom cudagraph模式需要拷贝的问题，这个需要配合dtk进行使用。

See merge request dcutoolkit/deeplearing/vllm!306

vllm：export VLLM_CUSTOM_CACHE=1
dtk：export HIP_KERNEL_EVENT_SYSTENFENCE=1

Marlin W16A16 MoE: 清理未用量化接口与辅助代码,合入算子优化

See merge request dcutoolkit/deeplearing/vllm!298

set VLLM_USE_LIGHTOP_RMS_ROPE_CONCAT=1

移除 fuse_moe_w16a16_marlin.py 中未被调用的量化准备逻辑与相关导入
精简 fused_experts_impl_w16a16_marlin 的未用量化参数，并同步更新 fused_moe.py 调用点
清理 marlin_quant.py 中未被 vLLM 主路径使用的函数与 __main__ 调试入口，仅保留 W16A16 权重打包所需实现
添加MOE_SUM_MUL_ADD、MOE_SUM优化

feat: 为Qwen3 MoE添加RMSNorm和RoPE融合优化与qwen3-480B tp8 moe配置文件

See merge request dcutoolkit/deeplearing/vllm!295

- 新增rms_rotary_embedding_fuse自定义操作
- 添加内核配置文件E=160,N=320
- 通过VLLM_USE_FUSED_RMS_ROPE环境变量控制融合路径

feat: add Marlin W16A16 MoE fast path

See merge request dcutoolkit/deeplearing/vllm!294

- 添加环境变量开关 VLLM_USE_MARLIN_W16A16_MOE（及 fused RMS+RoPE 标志位）
- 增加 W16A16 Marlin 权重重排/缓存逻辑
- 集成 lightop 的 W16A16 MoE fast path，复用打包缓存避免重复 pack 并在 GPU 卸载原布局

fix: 细化量化模型开启融合场景

See merge request dcutoolkit/deeplearing/vllm!292

[feat]零消耗适配宽松mtp

See merge request dcutoolkit/deeplearing/vllm!290

set USE_FUSED_RMS_QUANT=1, USE_FUSED_SILU_MUL_QUANT=1 and  VLLM_SCHED_ENABLE_MINIMAL_INJECTION=1 for dpsk-v3

set VLLM_REJECT_SAMPLE_OPT=1 for dpsk-v3

- 在 InputBatch.refresh_metadata 中为展开后的采样元数据引入 repeat_count 记录重复次数
- 完善元数据刷新逻辑以适配 reject-sampling 优化路径
- 更新 GPUModelRunnerBase，在 batch 处理阶段正确消费新的采样元数据与重复计数

[fix]解决mtp保存draft prob在例如pd分离场景下的OOM问题

See merge request dcutoolkit/deeplearing/vllm!284