【合入来源】

如有社区issue，请关联issue链接
请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）

• 需求
• 问题单 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2182
• issue/工单
• 重构优化
• 资料更新

【修改方案】

1. 将 aten::_to_sparse 和 aten::_to_sparse.sparse_dim 加入 NPU supported 注册，避免 dense NPU Tensor 转 sparse 时走 CPU fallback。
2. 新增 NPU 侧 _to_sparse 实现，复用 at::native::dense_to_sparse，使 sparse tensor、indices、values 保持在输入 Tensor 所在 NPU 设备上。
3. 新增非默认 NPU 设备场景 UT，覆盖输入位于 npu:1 时 to_sparse 结果的 device 和数值一致性。

【资料变更】

不涉及。

【接口变更】

不涉及。

【功能验证】

• 已在 v2.7.1 环境完成 torch_npu 编包并安装验证，torch_npu.__version__ 为 2.7.1.post5。
• 已确认 aten::_to_sparse 和 aten::_to_sparse.sparse_dim 的 PrivateUse1 dispatcher 注册到 RegisterNPU.cpp [kernel]，不再走 CPU fallback。
• python -m pytest test_ops.py -v -k test_multiple_devices_to_sparse_npu_float32：1 passed。
• python -m pytest test/test_sparse_coo.py -v -k test_sparse_to_sparse_non_default_npu_device：1 passed。
• v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 目标分支已完成 cherry-pick，无冲突；未分别编包验证。

补充验证：

• 已在 fix_to_sparse_master 分支完成编译并安装生成的 torch_npu-2.13.0-cp311-cp311-manylinux_2_28_aarch64.whl。
• 通过临时 C++ 扩展直接调用新增 AOT shim aoti_torch_npu__to_sparse，在当前 device 为 npu:0、输入 tensor 位于 npu:1 的场景下验证返回 sparse tensor、indices、values 均保持在 npu:1，且 to_dense() 与输入一致。
• 测试结果：PASS aoti_torch_npu__to_sparse device=npu:1 nnz=3。

【CheckList】

PR提交人对以下CheckList自检项进行全量自检，自检通过或不涉及，均修改 [ ] 为 [x]

• 代码注释完备，正确记录错误日志
• 代码实现进行了返回值、空指针等校验
• PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等
• PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常