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knowledge/repos/vllm-omni/components/model-executor/_index.md

@@ -60,3 +60,4 @@ sources: []
 
 - [AutoRound NVFP4 method dispatch 合同](rules-autoround-dispatch.md)。
 - [数值精确性与平台可移植性规则](rules-numeric-exactness.md)
+- [Model Executor — NPU KV cache 布局规则](rules-npu-kv-layout.md)

knowledge/repos/vllm-omni/components/model-executor/rules-npu-kv-layout.md

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+title: "Model Executor — NPU KV cache 布局规则"
+created: 2026-10-12
+updated: 2026-10-12
+type: rule
+tags: [vllm-omni, components, model-executor]
+sources: ["PR #8827"]
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+# Model Executor — NPU KV cache 布局规则
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+## VLLM-OMNI-PR8827-CONTIG-KV — NPU K/V 布局按 page padding 判定，patch 以 __code__ 替换全局生效
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+- 触发：修改 `vllm_omni/platforms/npu/platform.py` 的 K/V cache 布局策略、`requires_contiguous_pa_kv_cache` patch 或 `NPUOmniPlatform.__init__` 的 patch 顺序；或 vLLM-Ascend 升级后 Ascend 上 Qwen3-TTS serving 性能回归（#8795）。
+- 强制：contiguous 判定必须实现为 `spec.page_size_bytes == spec.real_page_size_bytes`：unpadded page 保持 vLLM-Ascend 0.30.0 及更早的连续分离 K/V 分配（K、V 各自 contiguous 且 storage 不别名）；padded page 留在 packed 单 tensor 路径，因为 V2 的分离 K/V 分配只支持 unpadded page。
+- 强制：`apply_contiguous_kv_patch()` 必须通过替换 `vllm_ascend.attention.utils.requires_contiguous_pa_kv_cache.__code__` 生效，不得重绑模块属性——这样 `attention.utils`、`worker.model_runner_v1`、`worker.v2.attn_utils` 的按引用导入才同步生效；patch 必须幂等（重复调用不叠加），并在 `NPUOmniPlatform.__init__` 的 `adapt_patch(is_global_patch=True)` 之后调用。
+- 禁止：为统一布局把 padded page 也切到连续分离分配；用属性重绑或层层包装代替 `__code__` 替换，导致部分模块仍执行旧判定或重复 patch 叠加。
+- 验收：`tests/platforms/npu/test_contiguous_kv_cache.py` 加入 `.buildkite/npu/test-npu-ready.yml` 的 `core_model and npu and A3 and omni` lane。v1 case（`NPUModelRunner._allocate_kv_cache_tensors`）断言 double-apply 后 `attention.utils`、`worker.model_runner_v1`、`worker.v2.attn_utils` 三处引用同一函数对象，且 K/V 各自 contiguous、storage 指针不同；v1 不做 fill 隔离。v2 case（`attn_utils._allocate_kv_cache`+`_reshape_kv_cache_v2`）断言 `original(None, None, spec)` 对 unpadded/padded 返回 True/False：unpadded 时 K/V contiguous、storage 指针不同，padded 时返回单 tensor 且 `stride(0)*element_size == page_size_bytes`；fill 隔离（K 填 1、V 填 2 后互不串扰）只在 v2 的两种参数化中断言。导入 runner 前先 import `vllm.v1.worker.gpu.spec_decode.speculator` 与 `vllm_ascend.ops`。^[PR #8827]
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+<!-- kb:rule status=active since=v0.30.0 -->