【合入来源】

(如有)请关联需求文档/issue链接
关联 issue: #2338 （https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2338）

• 需求
• 问题单
• issue/工单
• 重构优化
• 资料更新

【修改方案】

请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列
如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容）

1. 新增 torch_npu._inductor.aclgraph_update_plan 模块，在 Inductor codegen 阶段生成 ACLGraph update plan，并在运行期根据 callable 属性解析 new_inputs 到 FA 类算子 actual sequence 参数的映射。
2. 在 NPU Python wrapper、MLIR/DVM wrapper、graph partition 子图 wrapper 中挂载 plan，支持 graph partition 开关下分别写入 call 或 partition_x 函数属性。
3. 在 _graph_tree record/replay 路径消费 update plan，record 后校验 plan 与真实 capture record 的顺序、算子名和可更新 key，replay 前解析为 CPU update input。
4. 将 IFA/IFA v2/FA3 等 npugraph handler 的 actual sequence 更新点改为 UPDATE_SPECS 声明式描述，并由 base handler 统一更新 args/kwargs。
5. 补充 plan 构建、plan 解析、handler 注册、wrapper emit、npugraphify callable 属性保持等单元测试，替换旧的集中测试文件。

【资料变更】

请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写"不涉及"

不涉及对外资料变更。

【接口变更】

请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写"不涉及"

不涉及客户面可见 API 变更；新增 torch_npu._inductor.aclgraph_update_plan 为内部编译与 ACLGraph 运行期协同模块。

【功能验证】

说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤
新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图

已补充并验证以下单测：

1. test/npu/test_aclgraph_update_plan.py 覆盖 plan 构建、输入映射、常量解析、非法 plan 校验。
2. test/npu/test_npugraph_handler.py 覆盖 IFA/IFA v2 handler 的 UPDATE_SPECS 注册。
3. test/_inductor/test_aclgraph_update_plan_compile.py 覆盖 wrapper/graph partition emit、MLIR/DVM wrapper、npugraphify callable 属性保持等非设备单测。
4. 多版本迁移后已在 v2.7.1、v2.9.0、v2.10.0、v2.11.0、v2.12.0、master 分支通过静态检查和不涉及设备的单测验证。

【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