任务背景

本 Issue 用于跟踪以下 PyTorch API 在 Ascend NPU 场景下的 API 一致性验证工作：

• torch.overrides.is_tensor_like
• torch.utils.checkpoint.checkpoint
• torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential

验证目标是检查上述 API 在 NPU Tensor 场景下是否具备对应测试覆盖，并补充上游测试用例在 NPU 环境下的适配。

环境信息

操作系统

• OS：Ubuntu 22.04.5 LTS
• 架构：aarch64

昇腾硬件信息

• NPU：Ascend 910B4
• 设备可见性：torch.npu.is_available() == True
• NPU 设备数量：torch.npu.device_count() == 1

CANN 软件版本

• CANN 环境：/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
• 镜像内可见 CANN：cann-9.1.0-beta.1
• ACL 检查结果：acl.get_soc_name() == Ascend910B4

安装的对应软件版本

本任务针对 5 个 PyTorch 版本分支分别进行验证，对应安装版本如下：

说明：当前环境可从华为 PyPI 源获取 torch_npu 2.11.0rc1 和 torch_npu 2.12.0rc1，因此 v2.11.0 与 v2.12.0 分支采用对应 rc 版本进行本地运行验证。

API 范围

1. torch.overrides.is_tensor_like

   • 验证 NPU Tensor 输入时 torch.overrides.is_tensor_like 返回结果是否正确。

2. torch.utils.checkpoint.checkpoint

   • 验证 torch.utils.checkpoint.checkpoint 在 NPU Tensor 输入下是否能够正常前向计算和反向传播。
   • torch.utils.checkpoint.checkpoint 当前已有相关 NPU 适配，本次验证中继续覆盖该 API。

3. torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential

   • 验证 torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential 在 NPU Tensor 输入和 NPU 模块场景下是否能够正常前向计算和反向传播。

修改方案

本任务仅涉及 test_upstream 上游测试 patch 适配，不修改 torch_npu 功能实现代码，不改变客户可见 API 行为。

计划修改内容如下：

1. 在 test_upstream/test/test_autograd.py.patch 中补充 torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential 相关用例的 NPU 适配：

   • 将测试输入 Tensor 放置到 NPU；
   • 将 torch.nn.Linear 模块迁移到 NPU；
   • 验证 torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential 在 NPU Tensor 输入和 NPU 模块场景下前向计算和反向传播正常。

2. 在 test_upstream/test/dynamo/test_misc.py.patch 中补充 torch.overrides.is_tensor_like 相关用例的 NPU 适配：

   • 将测试输入 Tensor 放置到 NPU；
   • 验证 NPU Tensor 下 torch.overrides.is_tensor_like 返回结果正确。

3. 保留已有 torch.utils.checkpoint.checkpoint 相关 NPU 适配，并在本地验证中同步覆盖。

验证计划

计划分别在以下目标分支提交测试适配 PR：

• v2.7.1
• v2.9.0
• v2.10.0
• v2.11.0
• v2.12.0

每个目标分支均进行对应版本的本地 NPU 运行验证，验证内容包括：

• torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential NPU validation PASSED
• torch.overrides.is_tensor_like NPU validation PASSED
• torch.utils.checkpoint.checkpoint NPU validation PASSED

当前验证结果

已在 Ascend 910B4 NPU 环境完成 5 个目标版本的本地运行验证，结果均通过：

• v2.7.1：PASSED
• v2.9.0：PASSED
• v2.10.0：PASSED
• v2.11.0：PASSED
• v2.12.0：PASSED

测试用例适配说明

经检查，上述 3 个 API 的功能本体不需要新增 torch_npu API 对齐代码。本任务仅补充 PyTorch 官方上游测试用例在 NPU 场景下的适配。

涉及的测试 patch 文件如下：

• test_upstream/test/test_autograd.py.patch
• test_upstream/test/dynamo/test_misc.py.patch

主要适配内容如下：

1. torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential

   • 将测试输入 Tensor 放置到 NPU；
   • 将测试中使用的 torch.nn.Linear 模块迁移到 NPU；
   • 验证 NPU 场景下前向计算和反向传播均可正常执行。

2. torch.overrides.is_tensor_like

   • 将测试输入 Tensor 放置到 NPU；
   • 验证 NPU Tensor 输入下 torch.overrides.is_tensor_like 返回结果正确。

3. torch.utils.checkpoint.checkpoint

   • 当前已有相关 NPU 适配；
   • 本次在本地运行验证中继续覆盖该 API，确认 torch.utils.checkpoint.checkpoint 在 NPU Tensor 输入下前向计算和反向传播正常。

资料检查

已检查 docs/zh/native_apis 中相关 API 的资料支持情况。

以下 3 个 API 在目标版本资料中均已有说明：

• torch.overrides.is_tensor_like
• torch.utils.checkpoint.checkpoint
• torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential

因此本任务不涉及资料补齐，不需要新增 doc PR。

验证方式

本地验证基于 Ascend 910B4 NPU 环境，针对 5 个目标版本分别创建独立 Python 环境，并安装对应版本的 torch 与 torch_npu。

验证内容包括：

1. torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential

   • NPU Tensor 输入；
   • NPU Linear 模块；
   • 前向计算和反向传播通过。

2. torch.overrides.is_tensor_like

   • NPU Tensor 输入；
   • torch.overrides.is_tensor_like 返回 True。

3. torch.utils.checkpoint.checkpoint

   • NPU Tensor 输入；
   • 前向计算和反向传播通过。

各版本验证结果如下：

说明：当前华为 PyPI 源可获取 torch_npu 2.11.0rc1 与 torch_npu 2.12.0rc1，因此 v2.11.0 与 v2.12.0 分支采用对应 rc 版本完成本地运行验证。

相关 PR

测试 PR：

• v2.7.1：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/39482
• v2.9.0：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/39483
• v2.10.0：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/39484
• v2.11.0：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/39485
• v2.12.0：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/39486

提交前审计结果

已完成提交前静态审计：

• 5 个目标版本均已生成独立测试分支；
• 每个测试 PR 仅修改目标 patch 文件；
• 已执行 patch 应用检查；
• patch 不包含整文件删除；
• patch 不包含冲突标记；
• 已确认本次修改不涉及文档变更；
• 已在对应版本 torch / torch_npu 环境中完成本地 NPU 运行验证。

测试 PR 中仅包含以下目标文件修改：

• test_upstream/test/test_autograd.py.patch
• test_upstream/test/dynamo/test_misc.py.patch

验证结论

上述 3 个 API 均已完成 NPU 场景下的一致性验证：

• PyTorch 官方社区已有相关测试用例；
• API 本体不需要新增 torch_npu 对齐代码；
• torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential 相关测试已完成 NPU Tensor 与 NPU Module 适配；
• torch.overrides.is_tensor_like 相关测试已完成 NPU Tensor 适配；
• torch.utils.checkpoint.checkpoint 已在本地验证中同步覆盖；
• 已针对 5 个目标版本分别提交测试适配 PR；
• 5 个目标版本均已完成本地 Ascend 910B4 NPU 运行验证。

CheckList

• 已按 API 维度分析功能、官方用例和适配需求
• 已检查相关测试用例是否涉及 Tensor
• 已完成需要迁移部分的 Tensor NPU 适配
• 已针对各目标版本分别生成独立 patch
• 已执行 patch 应用检查
• 已检查 patch 不包含整文件删除
• 已完成匹配版本运行时复验
• 已确认本任务不涉及资料变更
• 已提交各版本测试 PR
• 已完成提交前静态审计