1. 项目背景
某推理优化团队在对vLLM进行深度优化时发现了几个奇怪的现象：
第一，同一个模型、同一张A100上，enforce_eager=False（开启CUDA Graph）时的TPOT是38ms，enforce_eager=True（Eager模式）是52ms——差了37%。但团队不知道为什么Graph能快这么多。
第二，团队尝试用torch.compile进一步优化模型forward，但在vLLM的Continuous Batching环境下，torch.compile的重编译（recompilation）频繁触发——因为batch大小持续变化，每次变化都触发一次图编译，编译耗时反而超过了运行收益。
第三，团队发现vLLM的MoE Kernel（fused_moe_kernel）在某些专家组合下快得惊人，但在另一些组合下又变慢——后来发现是"算子融合"程度不同导致的。
痛点：现代GPU的性能优化早已超越"手写CUDA Kernel"的阶段。编译优化（torch.compile+ Inductor）、图捕获（CUDA Graph）、算子融合（Fused Kernel）——这三项技术能否在vLLM的动态batch场景下发挥效果，取决于对它们的工作原理和适用边界的深刻理解。盲目开启"优化开关"可能适得其反。
本章将深入vLLM的编译优化体系，理解CUDA Graph的捕获/复用/回退机制、torch.compile在
