LMDeploy v0.16.0：扩展多模态支持，优化FP8与SSM前缀缓存

LMDeploy通过TurboMind及PyTorch后端支持模型推理和服务部署。v0.16.0新增TurboMind对InternVL与Qwen VL视觉编码器的支持，并扩展GLM-5.2、Hy3和Intern-S2-Mobius等模型兼容。版本引入Hopper上的BF16／FP8内核优化、MTP相关支持，并优化和模块化SSM前缀缓存；后者属于既有机制改进，不能表述为首次新增。部署侧拆分API端点与请求预处理，改进引导解码和部分CUDA Graph路径，同时修复跨CUDA流的输入生命周期、KV缓存量化范围及服务请求校验等问题。生产团队应按实际模型与硬件核对支持范围，不能将内核优化直接等同于统一性能提升。