[Executor] Default use CUDAGraph (#3594)

* add start intercept

* Adjustment GraphOptConfig

* pre-commit

* default use cudagraph

* set default value

* default use cuda graph

* pre-commit

* fix test case bug

* disable rl

* fix moba attention

* only support gpu

* Temporarily disable PD Disaggregation

* set max_num_seqs of test case as 1

* set max_num_seqs and temperature

* fix max_num_batched_tokens bug

* close cuda graph

* success run wint2

* profile run with max_num_batched_tokens

* 1.add c++ memchecker 2.success run wint2

* updatee a800 yaml

* update docs

* 1. delete check 2. fix plas attn test case

* default use use_unique_memory_pool

* add try-except for warmup

* ban mtp, mm, rl

* fix test case mock

* fix ci bug

* fix form_model_get_output_topp0 bug

* fix ci bug

* refine deepseek ci

* refine code

* Disable PD

* fix sot yaml

docs/zh/best_practices/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle.md

@@ -75,10 +75,9 @@ python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
 CUDAGraph 是 NVIDIA 提供的一项 GPU 计算加速技术，通过将 CUDA 操作序列捕获（capture）为图结构（graph），实现 GPU 任务的高效执行和优化。CUDAGraph 的核心思想是将一系列 GPU 计算和内存操作封装为一个可重复执行的图，从而减少 CPU-GPU 通信开销、降低内核启动延迟，并提升整体计算性能。
 
 **启用方式：**
-在启动命令中增加
-```
---use-cudagraph
-```
+在2.3版本之前需要通过`--use-cudagraph`启用。
+
+2.3版本开始部分场景已默认开启 CUDAGraph，对于暂时不能兼容 CUDAGraph 的功能（投机解码、强化学习训练、多模模型推理）CUDAGraph 会自动关闭。
 注：
 - 通常情况下不需要额外设置其他参数，但CUDAGraph会产生一些额外的显存开销，在一些显存受限的场景下可能需要调整。详细的参数调整请参考[GraphOptimizationBackend](../features/graph_optimization.md) 相关配置参数说明