在使用融合优化器和亲和梯度裁剪时，advisor提示torch_npu内部使用了不亲和的梯度裁剪算子-mstt-AtomGit

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在使用融合优化器和亲和梯度裁剪时，advisor提示torch_npu内部使用了不亲和的梯度裁剪算子 #136

布衣创建于 2025年12月30日关闭于 1月28日

2025年12月30日创建

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Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填)

在训练代码中使用了optimizer = torch_npu.optim.NpuFusedAdamW(g[2], lr=lr, betas=(momentum, 0.999), weight_decay=0.0)和self.optimizer.clip_grad_norm_fused_(max_norm=10, norm_type=2)来进行亲和优化，然后重新进行诊断和advisor分析，但advisor仍提示存在非亲和的梯度裁剪操作，提示trace到的位置位于torch：

/root/.local/share/mamba/envs/torch/lib/python3.11/site-packages/torch_npu/optim/npu_fused_optim_base.py(176): _clip_grad_norm_fused_; /root/.local/share/mamba/envs/torch/lib/python3.11/site-packages/torch_npu/optim/npu_fused_optim_base.py(224): clip_grad_norm_fused_; /root/work/filestorage/zhoufei/hermite/my-ultra/ultralytics/engine/trainer.py(955): optimizer_step; /root/work/filestorage/zhoufei/hermite/my-ultra/ultralytics/engine/trainer.py(682): _do_train; /root/work/filestorage/zhoufei/hermite/my-ultra/ultralytics/engine/trainer.py(291): train; /root/work/filestorage/zhoufei/hermite/misc/config/Ultralytics/DDP/_temp_sfbdsbq6281471058966608.py(13): <module>

Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填)

Atlas 800T A2,8卡910B2
CANN 8.3rc1 + torchnpu 2.8 + pytorch 2.8
ubuntu 2004

Steps to reproduce the issue / 重现步骤 (Mandatory / 必填)

优化器实例化：
optimizer = torch_npu.optim.NpuFusedAdamW(g[2], lr=lr, betas=(momentum, 0.999), weight_decay=0.0)
优化与梯度裁剪：

        self.scaler.unscale_(self.optimizer)  # unscale gradients
        if hasattr(self.optimizer, "clip_grad_norm_fused_"):
            self.optimizer.clip_grad_norm_fused_(max_norm=10, norm_type=2)
        else:
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), max_norm=10.0)
        self.scaler.step(self.optimizer)
        self.scaler.update()
        self.optimizer.zero_grad()
        if self.ema:
            self.ema.update(self.model)