The official repository of Ascend for PyTorch ecological activities.
| 文件 | 最后提交记录 | 最后更新时间 |
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| 【社区任务】Ascend for PyTorch测试用例解耦（20）交付件 Co-authored-by: JfanLiu<1300083451@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36 merge delivery/test-pruning-op-194193 into master 【社区任务】Ascend for PyTorch测试用例解耦（20）交付件 Created-by: JfanLiu Commit-by: JfanLiu Merged-by: ascend-robot Description: 本次提交为【社区任务】Ascend for PyTorch测试用例解耦（20）交付件，目录名与改造测试文件保持一致，包含解耦交付报告、NPU 测试日志、运行截图，用于任务验收。 ## 任务信息 - 目标测试文件：test/test_pruning_op.py - 场景：场景三（无需解耦改造，NPU 测试通过） - 涉及模块：torch._rowwise_prune（rowwise 稀疏剪枝，CPU only 用例） - 任务 issue：[#20](https://gitcode.com/Ascend/pytorch-ecosystem/issues/20) ## 核心结论 1、本用例无硬件耦合：无 cuda 硬编码、无 CUDA 专属装饰器与调用、无设备参数化，两个 hypothesis 用例全部在 CPU 张量上比对 torch._rowwise_prune 与参考实现，因此按指导书判定为**无需解耦改造**。已按上游规范为 PruningOpTest 补充类属性 hw_classification = HardwareClassification.GENERIC（+7/−1），改造前后用例集合不变（剔除分类属性后 AST 与改动前逐字节一致），不影响原有 CPU/GPU 社区 CI。 2、PyTorch 上游社区 PR：https://github.com/pytorch/pytorch/pull/194193 ，状态：**Merged**（2026-09-14 05:55:30 UTC 合入 main，合入提交 c03c32a426d0）；3 位维护者 Approved，321 项社区 CI 检查无失败。 3、TorchNPU 变更：**无需修改**。本次仅补充上游测试类的硬件分类元数据，不引入新的设备接口与算子调用，也不涉及既有补丁的替换或删除，TorchNPU 侧无需同步变更。 4、NPU 验证：在 A2/A3（Ascend910B3）和 A5（950PR）平台完成自测，共 2 个用例，通过 2，失败 0，跳过 0。全部用例 NPU 验证通过。两平台均以**原生** HardwareClassificationTestLoader 完成分类收集（默认发现 = GENERIC = 2，CPU/ACCELERATOR 均为 0），并完成默认 / GENERIC 筛选 / 未修改源码三种功能运行与 pytest --collect-only 收集比对；NPU 解释器（torch 2.12.0+cpu + torch_npu 2.12.0）侧 unittest 与 pytest 均 2/2 通过。另于 2026-09-17 在两平台复跑 lint（lintrunner 报 ok No lint issues.、CI 同款 RUFF 适配器无 message），lint 未改动目标文件。 | 硬件平台 | 涉及用例数 | 通过 | 失败 | 跳过 | 结论 | | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | | A2 / A3（Ascend910B3） | 2 | 2 | 0 | 0 | 通过 | | A5（950PR） | 2 | 2 | 0 | 0 | 通过 | ## 交付文件清单 | 路径 | 说明 | | --- | --- | | task_20_test_pruning_op/test_pruning_op解耦交付报告.md | 用例硬件解耦交付报告（背景 / 方案 / PR / 验证结果 / lint / 交付 Checklist） | | task_20_test_pruning_op/log/A2-test_pruning_op.log | A2 / A3（Ascend 910B3）完整运行日志（环境自检 + 分类收集 + 四种模式 + pytest 收集 + 两套解释器 + 汇总） | | task_20_test_pruning_op/log/A5-test_pruning_op.log | A5（Ascend 950PR）完整运行日志（同上） | | task_20_test_pruning_op/screenshots/ | 运行结果截图：A2-test_pruning_op.png、A5-test_pruning_op.png | See merge request: Ascend/pytorch-ecosystem!36 | 1 天前 |
| 添加面壁大赛目录，用于归档大赛交付件 Co-authored-by: linhan37<linhan3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !23 merge master into master 添加面壁大赛目录，用于归档大赛交付件 Created-by: linhan37 Commit-by: linhan37 Merged-by: ascend-robot Description: 添加面壁大赛目录，用于归档大赛交付件 See merge request: Ascend/pytorch-ecosystem!23 | 1 个月前 |
| 新增众测社区任务目录 Co-authored-by: linhan37<linhan3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !27 merge master into master 新增众测社区任务目录 Created-by: linhan37 Commit-by: linhan37 Merged-by: ascend-robot Description: [feat] 新增众测社区任务目录 See merge request: Ascend/pytorch-ecosystem!27 | 29 天前 |
简介
欢迎来到Ascend for PyTorch生态专区！
PyTorch-Ecosystem简介
PyTorch Ecosystem是Ascend for PyTorch社区用于支持生态活动的仓库，通过这个仓库对社区任务、生态活动进行信息发布与成果回收。
目录结构
PyTorch Ecosystem的仓库目录结构如下：
ecosystem/
├── README.md # 生态专区总入口说明
├── 01_tasks/ # 社区任务
│ ├── resources/ # 供外部开发者查看或下载的官方资源
│ │ ├── docs/ # 任务指南、技术规范等文档类资源
│ │ └── tools/ # 配套工具脚本、配置模板、补丁包等可执行资源
│ └── 2026/
│ ├── api_consistency/ # API一致性补齐任务
│ ├── torch_npu_public_beta/ # TorchNPU众测任务
│ └── test_case_refactoring/ # 测试用例解耦任务
└── 02_activities/ # 社区生态活动
└── 2026/
│ └── minicpm_competition/ # 面壁大赛
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