💻 需求背景、当前现状、期望实现的功能内容、具体的设计方案、以及测试方案

需求背景

A5（Ascend950）机器上 TORCH_NPU_USE_COMPATIBLE_IMPL 需默认为 "1"（启用 ACL API 路径，与 GPU 行为对齐），其他型号默认为 "0"（保持缓存路径）。

当前现状

C++ 侧 CheckCompatibleImpl() 通过 REGISTER_OPTION_BOOL_FUNCTION 注册，默认值硬编码为 "0"：

// EnvVariables.cpp:173
REGISTER_OPTION_BOOL_FUNCTION(CheckCompatibleImpl, TORCH_NPU_USE_COMPATIBLE_IMPL, "0", "1")

无论什么机型，未设置环境变量时 CheckCompatibleImpl() 均返回 false。

设计方案

在 torch_npu/__init__.py import 早期阶段，通过 Python ctypes 调用 CANN 库 libascendcl.so 的 aclrtGetSocName() 接口检测 SoC 型号：

def _is_ascend950():
    try:
        import ctypes
        lib = ctypes.CDLL("libascendcl.so")
        lib.aclrtGetSocName.restype = ctypes.c_char_p
        soc_name = lib.aclrtGetSocName()
        if soc_name and soc_name.decode().startswith("Ascend950"):
            return True
    except Exception:
        pass
    return False

仅在环境变量 未设置 时根据 SoC 版本决定默认值：

if "TORCH_NPU_USE_COMPATIBLE_IMPL" not in os.environ:
    os.environ["TORCH_NPU_USE_COMPATIBLE_IMPL"] = "1" if _is_ascend950() else "0"

环境变量在 C++ 扩展加载前设置，CheckCompatibleImpl() 读取时已是正确值，无需修改 C++ 代码。

修改文件：

• torch_npu/__init__.py — SoC 检测 + 环境变量默认值
• test/test_compatible_impl_soc_detect.py（新增）— 4 个测试用例

测试方案

自动化测试：python3 -m pytest test/test_compatible_impl_soc_detect.py -v

替代方案

曾考虑修改 C++ 侧 EnvVariables.cpp 在 CheckCompatibleImpl() 内部判断 SoC 版本，不采用原因：需要额外引入 NpuVariables.h 依赖，且 REGISTER_OPTION_BOOL_FUNCTION 宏框架不适合加运行时逻辑。Python 侧设置环境变量更简洁，C++ 侧无需改动。

补充说明

• 详细设计见 HPC/autoload_soc_detect.md
• 分支：feat/autoload-soc-detect，目标分支 v2.7.1
• MR：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/merge_requests/36613