GitLab

新增 VLLM_USE_FUSED_RMS_ROPE 分支，走 fused 路径
注册 torch.ops.vllm.rms_rotary_embedding_fuse（direct_register_custom_op）
cos_sin_cache 自动转 device/dtype 并缓存，避免每次重复拷贝

[qwen3-480b] MoE(TN) configs for nmz TP=8

add VLLM_USE_FUSED_CACHE_QUANT_BMM_MLA to use fused rmsnorm + contiguous + rope(for dpsk-v3) + concat_and_cache_mla + q quant, control bmm(todo) + cat +mla (fp8)

新增环境变量 VLLM_MOE_ROUTER_CAPTURE / DIR / RANK / MAX_LAYERS / NUM_TOKENS_* 用于开关与过滤控制
新增 router_capture.py，支持按 num_tokens 分桶抓取 router logits 并落盘
在 qwen3_moe 中接入抓取逻辑，默认关闭，仅在开启时记录
固定 skip_profile / skip_stack_funcs 为默认启用，避免抓到 warmup/profile 形状
统一配置入口到 vllm.envs，作为运行时基准

  - decode 已开始时不再按 partial prefill 丢弃 sampled token，避免 new_token_ids=[] 循环拖尾

  - 在 post-load hook 中对 w13/w2 做 per-expert Marlin pack，并替换为 packed 参数
  - Marlin fast path 仅接受 packed 权重；未预打包则 fail fast，避免运行时 packing 峰值/不确定性
  - 更新 Marlin wrapper 的入参与 shape 推导（从 packed layout 计算 K/N）

  - repeat_counts/CPU 元数据为 numpy/array-like 时会在 repeat_interleave/.to() 崩溃
  - 统一转换为 CPU torch.Tensor 后再扩展并拷到 GPU