fix(python/sglang): FlashInfer kv_indptr issue

[hxkwan]

FlashInfer kv_indptr 缓冲区污染导致 CUDA Graph Replay 崩溃

1. 错误现象

使用 --dense-as-sparse --attention-backend minicpm_flashinfer 部署模型，推理运行一段时间后，
Scheduler 在 CUDA Graph Replay 阶段抛出异常：

tvm.error.InternalError: Error in function 'PrefillSplitQOKVIndptr':
  kv_indptr[9]34891 - kv_indptr[8]36606 should be non-negative

FlashInfer 要求 kv_indptr 数组是单调非递减的（作为 CSR 格式的索引指针），
但实际传入的值在位置 8 处为 36606，位置 9 处为 34891，出现了递减（差值 -1715），违反了约束。

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2. 错误根因

2.1 背景：共享缓冲区设计

在 init_cuda_graph_state() 中，系统预计算了一个 flashinfer_kv_indptr 缓冲区，
其值为 [0, K, 2K, 3K, ..., (max_bs*2)*K]（K = num_sparse_topk_tokens），
存储在 self.decode_cuda_graph_metadata["flashinfer_kv_indptr"] 中。

CUDA Graph 捕获时，FlashInfer 的 BatchDecodeWithPagedKVCacheWrapper 通过
paged_kv_indptr_buffer=kv_indptr_view 参数将该缓冲区的切片作为内部缓冲区
wrapper._paged_kv_indptr_buf。两者指向同一块 GPU 内存。

2.2 污染链条

                       ┌─────────────────────────────────────┐
                       │  decode_cuda_graph_metadata          │
                       │  ["flashinfer_kv_indptr"]            │
                       │  预计算值: [0, K, 2K, 3K, ...]       │
                       └──────────┬──────────────────────────┘
                                  │ 同一块 GPU 内存
                                  ▼
                       ┌─────────────────────────────────────┐
                       │  wrapper._paged_kv_indptr_buf       │
                       │  (FlashInfer wrapper 的内部缓冲区)    │
                       └──────────┬──────────────────────────┘
                                  │
         ┌────────────────────────┼──────────────────────────┐
         │  CUDA Graph 前 (replay_prepare)                    │
         │  读取该缓冲区 → wrapper.begin_forward()             │
         │  期望值: [0, K, 2K, ...]                           │
         └────────────────────────┬──────────────────────────┘
                                  │
         ┌────────────────────────┼──────────────────────────┐
         │  CUDA Graph 中 (captured forward)                  │
         │  FlashInferKernel.forward() 调用                    │
         │  convert_sparse_page_table_to_flashinfer()         │
         │  → 原地覆写该缓冲区为动态的 per-request 值           │
         │  覆写后值: [0, 3201, 7103, ...] (不再是等差数列)     │
         └────────────────────────┬──────────────────────────┘
                                  │
         ┌────────────────────────┼──────────────────────────┐
         │  下一轮 replay_prepare                              │
         │  读取已被污染的缓冲区                                │
         │  → 传入 wrapper.begin_forward()                     │
         │  → FlashInfer 检测到 kv_indptr 非单调递增 → 报错     │
         └────────────────────────────────────────────────────┘

具体代码路径：

1. replay_prepare (init_forward_metadata_replay_cuda_graph, line ~1774):
   调用 wrapper.begin_forward(kv_indptr_view, ...) 读取预计算缓冲区

2. CUDA Graph replay (FlashInferKernel.forward, line ~344):

   kv_indptr = wrapper._paged_kv_indptr_buf  # 指向预计算缓冲区！
   convert_sparse_page_table_to_flashinfer(
       params.page_table, params.cache_seqlens,
       kv_indptr, kv_indices, kv_last_page_len  # 原地覆写 kv_indptr！
   )

   该函数根据每个请求实际的 sparse page table 重新计算 kv_indptr，
   覆写后的值取决于各请求的实际 token 分布，不再是等差 [0, K, 2K, ...]。

3. 下一轮 replay_prepare 再次读取同一缓冲区时，看到的是上一轮被动态覆写的值，
   这些值可能非单调递增，导致 FlashInfer 的 plan() 函数校验失败。

2.3 为什么"用了一会儿之后"才报错

• 第一轮 decode 使用的是干净的预计算值，begin_forward() 通过校验
• Graph replay 中 convert_sparse_page_table_to_flashinfer() 污染缓冲区
• 第二轮 decode 的 begin_forward() 才看到被污染的值
• 是否触发报错取决于被污染的值是否恰好非单调递增——
  只要不同请求的 topk 页面分布产生了非单调的 cumsum 就会触发

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3. 修改方法

核心思路

保存一份预计算值的只读副本（flashinfer_kv_indptr_original），
在每次 wrapper.begin_forward() 调用前，从副本恢复缓冲区的预计算值。

修改文件

python/sglang/srt/layers/attention/minicpm_backend.py（共 3 处修改）

修改详情

修改 1：init_cuda_graph_state() — 保存只读副本

  "flashinfer_kv_indptr": precomputed_kv_indptr,
+ "flashinfer_kv_indptr_original": precomputed_kv_indptr.clone(),

新增一个 .clone() 副本，该副本不会被任何 wrapper 引用，因此不会被 CUDA Graph
中的 convert_sparse_page_table_to_flashinfer() 覆写。

修改 2：init_forward_metadata_capture_cuda_graph() — 捕获前恢复

  kv_indptr_view = self.decode_cuda_graph_metadata["flashinfer_kv_indptr"][:sparse_bs + 1]
+ kv_indptr_view.copy_(
+     self.decode_cuda_graph_metadata["flashinfer_kv_indptr_original"][:sparse_bs + 1]
+ )

多个 batch size 的 CUDA Graph 按顺序捕获，前一次捕获的 forward 会污染缓冲区，
影响后续捕获。加上恢复可保证每次捕获都使用干净的预计算值。

修改 3：init_forward_metadata_replay_cuda_graph() — 每次 replay 前恢复

  kv_indptr_view = self.decode_cuda_graph_metadata["flashinfer_kv_indptr"][:sparse_bs + 1]
+ kv_indptr_view.copy_(
+     self.decode_cuda_graph_metadata["flashinfer_kv_indptr_original"][:sparse_bs + 1]
+ )
  ...
- kv_indptr_view[sparse_real_bs:].fill_(kv_indptr_view[-1])
+ kv_indptr_view[sparse_real_bs:].fill_(kv_indptr_view[sparse_real_bs])

恢复后，填充 padding 区域的值改为使用 kv_indptr_view[sparse_real_bs]
（即 sparse_real_bs * K，恢复后的正确值），而非 kv_indptr_view[-1]
（在未恢复的情况下可能是被污染的值）。