Private APIs

torch

API名称	是否支持	限制与说明
torch.foreach_maximum	是	支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64
torch._foreach_pow	是	支持bf16，fp16，fp32，int32
torch._foreach_pow_	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32，int32
torch._foreach_tanh	是	支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool
torch._foreach_tanh_	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32
torch._foreach_copy_	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128
torch._foreach_addcdiv	是	支持bf16，fp16，fp32
torch._foreach_div	是	支持bf16，fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool
torch._foreach_norm	是	支持bf16，fp16，fp32
torch._chunk_cat	是	支持bf16，fp16，fp32
torch.split_with_sizes_copy	是	支持fp16，fp32，uint8，int8，int16，int32，int64，bool
torch._foreach_add	是	支持bf16，fp16，fp32，int32，bool
torch._foreach_lerp	是	支持bf16，fp16，fp32
torch.ops.aten._to_copy.default	是	支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128
torch._scaled_mm	是 暂不支持Ascend 950DT	支持fp8模式下ScalingType为tensorwise，rowwise和BlockWise1x128，mxfp8模式下ScalingType为BlockWise1x32的排布，mxfp8遵循aclnnQuantMatmulV5要求（scale_a和scale_b详见约束说明） 仅支持PyTorch 2.7.1以上版本
torch._scaled_mm_v2	是 暂不支持Ascend 950DT	支持fp8模式下ScalingType为tensorwise，rowwise和BlockWise1x128，mxfp8模式下ScalingType为BlockWise1x32的排布，mxfp8遵循aclnnQuantMatmulV5要求（swizzle_a和swizzle_b必须为None，scale_a和scale_b详见约束说明） 仅支持PyTorch 2.10.0以上版本
torch._scaled_grouped_mm	是 暂不支持Ascend 950DT	支持fp8模式下ScalingType为rowwise，mxfp8模式的排布，mxfp8遵循aclnnGroupedMatmulV5要求（scale_a和scale_b详见约束说明） 仅支持PyTorch 2.7.1以上版本
torch._scaled_grouped_mm_v2	是 暂不支持Ascend 950DT	支持fp8模式下ScalingType为rowwise，mxfp8模式的排布，mxfp8遵循aclnnGroupedMatmulV5要求（swizzle_a和swizzle_b必须为None，scale_a和scale_b详见约束说明） 仅支持PyTorch 2.10.0以上版本

torch.amp

API名称	是否支持	限制与说明
torch.amp_foreach_non_finite_check_and_unscale	是	支持fp16，fp32
torch._amp_update_scale_	是 暂不支持Ascend 950DT	支持fp32

torch.cuda

API名称	NPU形式名称	是否支持	限制与说明
torch.cuda.reset_accumulated_host_memory_stats	torch_npu.npu.reset_accumulated_host_memory_stats	是 暂不支持Ascend 950DT	此接口自PyTorch2.9.0版本开始修改为公开接口
torch.cuda.host_memory_stats_as_nested_dict	torch_npu.npu.host_memory_stats_as_nested_dict	是 暂不支持Ascend 950DT	此接口自PyTorch2.9.0版本开始修改为公开接口

torch.distributed

API名称	是否支持	限制与说明
torch.distributed._functional_collectives.reduce_scatter_tensor	是	支持bf16，fp16，fp32，int8，int32，int64
torch.distributed._reduce_scatter_base	是	支持fp16，fp32，int8，int32，int64
torch.distributed.all_reduce_coalesced	是	支持fp16，fp32，uint8，int8，int32，int64，bool，complex64
torch.distributed._functional_collectives.AsyncCollectiveTensor	是	支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int32，int64，bool，complex64，complex128

torch.distributed.nn

API名称	是否支持	限制与说明
torch.distributed.nn.all_reduce	是	支持fp16，fp32，uint8，int8，int32，int64，bool，complex64

torch.distributed.tensor

API名称	是否支持	限制与说明
torch.distributed.tensor._redistribute.redistribute_local_tensor	是	支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int32，int64，bool
torch.distributed.tensor.DTensor._local_tensor	是	支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int16，int32，int64，bool，complex64，complex128
torch.distributed.tensor.placement_types._StridedShard	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32，fp64，uint8，int8，int32，int64，bool 此接口自PyTorch2.11.0版本开始修改为公开接口

torch.distributed.fsdp.fully_shard

API名称	是否支持	限制与说明
torch.distributed.fsdp._fully_shard._fsdp_api.ReduceScatter	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32，int32，int64 仅支持PyTorch 2.9.0以上版本
torch.distributed.fsdp._fully_shard._fsdp_collectives.DefaultReduceScatter	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32，int32，int64 仅支持PyTorch 2.9.0以上版本
torch.distributed.fsdp._fully_shard._fsdp_collectives.ProcessGroupAllocReduceScatter	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32，int32，int64 仅支持PyTorch 2.9.0以上版本
torch.distributed.fsdp._fully_shard._fsdp_collectives.foreach_reduce	是 暂不支持Ascend 950DT	支持bf16，fp16，fp32 仅支持PyTorch 2.8.0以上版本

torch.fx

API名称	是否支持	限制与说明
torch.fx.proxy.ParameterProxy	是 暂不支持Ascend 950DT	-
torch.fx.passes.split_module.split_module	是 暂不支持Ascend 950DT	-
torch.fx.passes.regional_inductor.regional_inductor	是 暂不支持Ascend 950DT	仅支持PyTorch 2.10.0以上版本 此接口自PyTorch2.12.0版本开始修改为公开接口