openLiBing可接管PR, PR详情链接:
https://www.openlibing.com/apps/transitionPrDetail?owner=Ascend&repo=pytorch&number=39175&platform=gitcode&codeHostingPlatformFlag=gitcode

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The full list of commands accepted by me can be found at here。
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PR Approval Progress

✅ Congratulations! All modules have met the lgtm and approve requirements.

Module Approval Details

💡 Tip:

• Committer can comment /approve or /lgtm
• Commenting /approve implies both code review (lgtm) and intent to merge (approve)

CLA Signature Pass

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变更摘要

此 PR 同步自上游 PR-38965，核心目的是在 A5（Atlas A5 / Ascend950）机器上调用 div_ 进行集合通信的 AVG 归约时，显式传入 rounding_mode="trunc" 参数，以适配 A5 硬件对整数除法的取整行为差异，确保计算结果正确。改动集中在 ProcessGroupHCCL::_reduce_scatter_base 方法中，同时配套调整了两个分布式测试文件。

主要改动

• ProcessGroupHCCL::_reduce_scatter_base 添加 A5 平台的 rounding_mode="trunc"：在该函数的后处理回调中，通过 GetSocVersion() 检测当前是否为 A5（Ascend950 及以上）平台；若是，则对 output tensor 调用 tensor.div_(getSize(), "trunc")（使用截断取整），否则沿用原有的 tensor.div_(getSize())（默认取整），以确保 AVG 归约在 A5 上产生正确的整数除商结果。

• 测试文件 test_reduce_scatter_tensor.py 和 test_all_to_all_single.py 配套微调：两个测试文件分别有 +11/-7 和 +1/-1 的小幅变更，用于适配上述 C++ 层的取整模式变化，确保分布式 reduce_scatter_tensor 及相关 all-to-all 单张量通信的测试用例在 A5 平台上验证通过。

🤖 AI Code Review

⚠️ 审查未能完成

本次代码审查执行失败，未能生成结果。

可能原因：

• 请求处理超时
• 网络连接异常

建议：
请稍后重试。如果问题持续存在，请联系管理员。

追踪 ID: task-16403-run-14925

compile

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