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修复 GPU 同步检查包装器在 torch.compile 下的崩溃

值得精读，尤其是正在做 Dynamo/Inductor 集成或维护 compile 相关测试的工程师： 1. 关注 `_active_check_mode` 的短路顺序修正——它揭示了“ContextVar 读取本身就是图断点”这一常被忽视的约束；同一模式可套用到其他在追踪期读取 ContextVar / threading.local 的调试代码。 2. 关注 `_torch_to_in_graph` 的设计：`allow_in_graph` 需要可弱引用对象，因此“Python wrapper 转发原始 C++ 描述符”是通用手法；建议顺手评估 `_checked_cuda` / `_checked_copy_` 是否需要同样处理，避免下一个模型再次踩坑。 3. 关注测试隔离决策链：先解决显存残留，再解决 fork 与 CUDA 初始化的冲突，最终落到 `method="spawn"`；任何新增 compile-heavy 多模态用例都应默认带上该装饰器。 4. 评审时无需重复核对模型输出正确性（作者已说明生产改动只改 debug wrapper 控制流），但应确认 cherry-pick 到 v0.30.0 后是否需要重跑等价门禁。

ReLU2 与静态 FP8 量化融合为单个 Triton 内核

**值得精读**，尤其是两类读者：做量化内核的工程师应重点看 `relu2_fp8_quant.py` 中如何用「显式 bf16 往返 + 倒数乘法 + NaN 重注入」把自定义 Triton 内核与既有编译产物对齐到逐字节一致，以及作者如何用全 BF16 编码空间扫掠来证明这一点；做框架契约的工程师应重点看 `quant_activation.py` + `base_linear.py` 如何用 `requires_unquantized_input` 把「层上有旁路消费者」表达成能力位，而不是在模型里特判。需要注意两点：一是所有性能数字要区分「内核边界」（可靠，6 倍级）与「端到端」（欠功率，+1.34% 且解码区间跨零）；二是 LoRA 场景的融合抑制是这次契约泛化的副作用，若有 LoRA 服务性能敏感场景，建议后续补一组 LoRA 开启/关闭的对比数据。

Gemma3n 稀疏 GELU 接入 Triton 融合内核

值得精读，尤其是三处设计决策：(1) kernel 中 dtype roundtrip 的必要性论证——用 ablation 数据（14/24 FP16、21/24 BF16 超差与数百至数千处 mask 不一致）证明“为对齐 native 舍入而牺牲部分算力”是正确取舍；(2) `@triton_op` + `wrap_triton` 让 `torch.compile` 保持对 kernel launch 的可见性，并用 standalone AOT 回归守护上下游依赖不被裁掉，这是 IR 算子接 Triton 的可复用范式；(3) warp 启发式与 spill 的权衡，以及在缺乏全局最优解时“保留现状 + 记录 TODO”的工程判断。后续建议：补一轮 H100/L40S 等架构的 warp/spill 验证再考虑是否扩大默认启用范围；与 #41903 收敛同一 op 的 IR 注册避免重复；把 `d=32768` 的 spill TODO 转成独立 issue 跟踪。

Breakable CUDA 图仅接管 PIECEWISE 路径，FULL 恢复标准捕获

值得精读。两个设计决策尤其值得关注：（1）wrapper 的 runtime_mode 门控如何同时服务 MRV1（严格匹配）与 MRV2（默认 match-any），一份代码两种契约；（2）load_model 中“内层 breakable 先装、外层 FULL 再套”的独立 if 结构，如何在不显式依赖 mode 枚举的情况下吸收 drafter 与后期模式升级两类边界情况。结合 review 评论与 #55095 阅读，可以完整理解 vLLM 当前 CUDA Graph 捕获层的演进脉络。

为 NVFP4 量化模型启用 FlashInfer 加法 RMSNorm 融合内核，减少内核启动次数并提升性能。

这是一个有价值的功能性改进，值得关注。它展示了如何将外部优化的内核（FlashInfer）通过模式匹配和算子封装，无缝集成到 vllm 的编译器优化流水线中。对于关注 NVFP4 量化模型性能优化，或对 torch.compile 融合 pass 设计模式感兴趣的工程师，建议精读 `vllm/compilation/passes/fusion/rms_quant_fusion.py` 中的 `FusedAddRMSNormNvfp4QuantPattern` 类及其注册逻辑，以及 `fix_functionalization.py` 中对应的功能化处理。

为 SarvamMLA 模型启用 torch.compile 支持，通过添加编译装饰器和动态维度声明。

这是一个标准且低风险的功能使能 PR。虽然改动很小（+11 行），但它为 SarvamMLA 模型正式引入了重要的性能优化路径。对于关注 vLLM 编译支持和 Sarvam 模型的工程师，此 PR 值得快速浏览，以了解如何为 MLA 架构模型配置 `torch.compile`。其设计决策（复用 DeepSeek-V2 的配置）清晰合理，可以直接采纳。

移除 Qwen3.8-Flash-Next NVIDIA 路径的 torch.compile 依赖，改用可中断 CUDA 图。

此 PR 值得精读，因为它不仅修复了一个重要的生产问题（FP8 OOM），还展示了如何将模型执行路径从 `torch.compile` 的隐式优化迁移至更显式、可控制的 CUDA 图捕获模式。关键的设计决策包括： 1. **选择性 eager break**：仅在需要运行时元数据（如 `attn_metadata`）的函数上使用 `@eager_break_during_capture`，而不是在整个模型前向传播中。 2. **缓冲区地址稳定性**：通过确保 `ngram_context` 和 `query_start_loc` 缓冲区在捕获和重放期间使用相同的内存地址，避免了 CUDA 图的重新捕获。 3. **参数传递重构**：将 Q/K 投影提前到 `Qwen4ExpQSAAttention.forward` 中，使 `QSAIndexer.forward` 接收预投影的 `projected_qk`，简化了数据流。 推荐关注以下文件：`vllm/models/qwen4_exp/nvidia/qsa.py`（QSA 注意力路径的重构）、`vllm/models/qwen4_exp/nvidia/model_state.py`（缓冲区稳定性逻辑）和 `vllm/models/qwen4_exp/nvidia/ple_layer.py`（PLE 层的 eager break 添加）。

移除跨模块的未使用 fake 实现，清理 torch.compile 适配代码。

此 PR 是一个典型的、大规模的代码清理（cleanup）工作。对于希望了解 vllm 如何管理自定义操作与 torch.compile 集成、或对代码库健康度感兴趣的工程师，值得快速浏览其变更模式。对于维护者，建议结合 CI 结果确认无回归后合并。其价值在于执行而非设计创新。