# 【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）** - [x] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 将 NPU Caching Allocator 对齐到上游 CUDA 实现，补齐 Allocator Trace Tracker 回调机制，并将 mempool 关联方式从间接反查改为直接存储。 1. 新增 `AllocatorTraceTracker` 回调机制（NPUCachingAllocator.h + .cpp） - 新增 `AllocatorTraceTracker` 类型、虚方法、`trace_trackers_` 成员、公共接口层转发及便捷函数，与 CUDA 接口对齐 2. `record_trace` 支持 tracker 回调分发（NPUCachingAllocator.cpp） - 入口条件改为 `!record_history && trace_trackers_.empty()`，构造 TraceEntry 后遍历 `trace_trackers_` 调用回调 3. `TraceEntry` 新增 `mempool_` 字段（NPUCachingAllocator.h） - 构造函数新增 `MempoolId_t mempool = {0, 0}` 参数，新增 `MempoolId_t mempool_` 成员 4. `PrivatePool` 改为直接存储 mempool ID（NPUCachingAllocator.cpp） - 新增 `id` 成员，构造函数接受 `MempoolId_t id` - 新增 `BlockPool::owner_MempoolId()` 方法 - 新增 `create_or_incref_pool` / `get_private_pool`，重构 `beginAllocateToPool` / `endAllocateToPool` 5. 所有 `record_trace` 调用点补齐 `mempool_id` 参数（NPUCachingAllocator.cpp） - 8 处调用点传入 `block->pool->owner_MempoolId()` 6. `NPUWorkspaceAllocator` 补齐 `TraceEntry` 构造参数（NPUWorkspaceAllocator.cpp） - 3 处构造补齐 `MempoolId_t{0, 0}` 7. `NPUPluggableAllocator` 补齐接口（NPUPluggableAllocator.h + .cpp） - 新增 `attachAllocatorTraceTracker` override，`TORCH_CHECK(false)` 拒绝调用 8. 新增测试 - C++ 扩展注册回调统计 SEGMENT_ALLOC/FREE 事件，Python 测试验证两种场景下回调正确触发 # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 test/npu/test_allocator_trace_tracker.py # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常