GitLab

  - 缺失请求统一延后重新加入，避免同一轮重复写入
  - 抢占恢复用覆盖写入（add_row），正常运行用增量追加（append_row）
  - 保持正常请求的追加语义不变

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

  - 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

新增环境变量开关 VLLM_V1_FAST_TOKEN_ID_COPY（默认关闭）。开启后在 CachedRequestState 中缓存 prompt_token_ids 的 np.int32，并在 add_request 里用 np.copyto 写入 token_ids_cpu，避免长 prompt 场景反复 list->NumPy 转换开销（尤其是抢占/反复进出 batch 时）

新增环境变量 VLLM_V1_USE_REDUCED_TOPK_TOPP_SAMPLER 用于开关控制
扩展 SamplingMetadata，增加 max_top_k 与 has_any_no_top_k
在 InputBatch 侧计算 top-k 的主机端汇总信息，避免 device 同步
更新 Sampler/TopKTopPSampler 传递并使用新参数以启用优化采样

[feat]1.优化ep sequence parallel,区分主模型和mtp逻辑;2.ep sequence parallel添加cudagraph padding到tp_size;3.修复共享专家和deepep combine overlap

- 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