环境

Atlas 800T A2 / 910B3 / CANN 9.1.0 / Python 3.12 aarch64；torch 2.7.1+torch_npu 2.7.1.post8（tf32 项在 2.7.1/2.9.0 均复现）

问题描述

任务/手册涉及 8 种用法（aot_eager、npugraphs、npugraph_ex、TorchAir-GE、inductor 的 default/mlir/dvm），但：

1. torch.compiler.list_backends() 只返回：
   ['cudagraphs','inductor','npu','npugraph_ex','npugraphs','onnxrt','openxla','tvm']
   —— 实际可直接使用的 aot_eager 不在列表；TorchAir-GE 需经 torchair.get_npu_backend() 获取、Inductor 的 MLIR/DVM 需 options={'npu_backend':...}，也无从在列表体现；
2. 列表里有一个未在文档中说明的 npu 后端，用户不清楚它与 inductor/torchair 的关系；
3. 后端名拼错时（如 npugraph、ge、aoteager）报错为：
   InvalidBackend: Invalid backend: 'xxx', see torch._dynamo.list_backends() for available backends.
   但按提示查到的列表恰恰找不到真正可用的 aot_eager / GE，形成错误指引。

复现

import torch, torch_npu
print(torch.compiler.list_backends())
# ['cudagraphs','inductor','npu','npugraph_ex','npugraphs','onnxrt','openxla','tvm']
torch.compile(m, backend="aot_eager")   # 实际可用但不在上面列表
torch.compile(m, backend="npugraph")    # InvalidBackend，提示去查上面这个不含 npugraphs 全貌的列表

期望

• 文档/list_backends() 输出能覆盖 NPU 全部可用入口（含 aot_eager、GE 获取方式、inductor 子后端），或在报错信息中给出 NPU 专属的后端清单/文档链接；
• 说明 npu 这个注册名对应的具体后端。