GitLab

  - 在 C++ 算子中移除 query/key/residual 的 contiguous 强校验
  - 对非连续输入使用工作张量执行计算（优化路径与 fallback 路径统一）
  - 计算完成后将结果 copy_ 回原张量，保持 in-place 语义
  - 移除 qwen3 / qwen3_moe Python 前向中的 q、k.contiguous() 预处理

  launch_opt_rms_rope 增加 rot_dim=64/128 分发路径
  放宽 supports_qwen3_opt 条件，允许 rot_dim=64 进入优化分支
  qwen3 / qwen3_moe 将 q_bias、k_bias 参数统一为 q_residual、k_residual
  qwen3_moe 的自定义 op 注册增加重复注册保护"`

  - 在 vLLM _C 扩展中新增 rms_rotary_embedding_fuse（注册 op + CUDA kernel），减少对 LightOp 的硬依赖
  - 新增环境变量 VLLM_FUSED_RMS_ROPE_BACKEND=auto|vllm|lightop，auto 优先走 vLLM，缺失时回退 LightOp
  - 更新 Qwen3 / Qwen3-MoE 的 fused 路径按后端选择执行
  - 补充 tc_opt benchmark 结果解析脚本 benchmarks/tc_opt/test/parse_bench_results.py

增加环境变量开关，禁用 Marlin W16A16 MoE 路径
强制 Triton 且权重已是 Marlin packed 时给出明确报错
Marlin 支持探测改为 best-effort（不再依赖 VLLM_USE_LIGHTOP）

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

for qwen3, VLLM_USE_FUSED_RMS_ROPE=1 (default)

  - 使用 get_moe_cuda_marlin_config_w16a16(status) 判断 W16A16 Marlin MoE 是否可用
  - 在 FusedMoE 初始化阶段计算并缓存 _marlin_w16a16_moe_enabled，满足条件时强制 use_nn_moe=False
  - 权重加载后按缓存结果进行一次性 Marlin pack；运行时按 packed 标记走 Marlin fast path
  - 删除 envs.py 中 VLLM_USE_MARLIN_W16A16_MOE 环境变量定义与解析逻辑

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

set VLLM_USE_PD_SPLIT=1
update moe_align_block_size

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）

 - fused_experts_impl 增加 VLLM_USE_MARLIN_W16A16_MOE fast path：首次对 w1/w2 做 Marlin pack 后缓存，避免重复 reorder；并将原始
    权重 offload 到 CPU，降低 GPU 双份驻留
  - envs 补齐环境变量 VLLM_USE_LIGHTOP_MOE_SUM_MUL_ADD
  - 更新 fuse_moe_w16a16_marlin.py 的报错提示为 VLLM_USE_LIGHTOP=1

add indexer_k_cache_kernel

实现了用于优化张量计算的 rms_mrope_fuse 和 rms_mrope_fuse_fake 方法
更新了 forward：在满足条件时走新的 M-RoPE 融合路径
增强了 Qwen3MoeModel 对动态参数维度的支持，以适配该功能