Pull Request已成功合入, 合并人@ascend-robot
(感谢 cuiduo 的贡献)Thanks for your pull-request.
The full list of commands accepted by me can be found at here。
You can get sig-info at here
PR Approval Progress
✅ Congratulations! All modules have met the lgtm and approve requirements.
Module Approval Details
| module | lgtm status | approve status |
|---|---|---|
| test | ✅ zichun_ye, suhaibo (2/2) | ✅ zichun_ye (1/1) |
| torch_npu/utils | ✅ zichun_ye, suhaibo (2/2) | ✅ zichun_ye (1/1) |
💡 Tip:
- Committer can comment
/approveor/lgtm- Commenting
/approveimplies both code review (lgtm) and intent to merge (approve)
CLA Signature Pass
cuiduo, thanks for your pull request. All authors of the commits have signed the CLA. 👍


Linking Issue Notice
@cuiduo , the pull request must be linked to at least one issue.
If an issue has already been linked, but the needs-issue label remains, you can remove the label by commenting /check-issue .


当前仓库存在以下 保护分支 :
| Protected Branch | Version | Release |
|---|---|---|
| master | ||
| v2.7.1-26.1.0 | ||
| v2.12.0-26.1.0 | ||
| v2.11.0-26.1.0 | ||
| v2.10.0-26.1.0 | ||
| v2.9.0-26.1.0 | ||
| v2.12.0 | ||
| v2.11.0 | ||
| v2.10.0 | ||
| v2.9.0 | ||
| v2.7.1 | ||
| ci-test | ||
| sync-pr28113--to-v2.9.0 |
评论 /sync <branch1> <branch2> ... 可将当前 PR 修改同步到其它分支(创建同步 PR):
a) 如果当前 PR 是 Open 状态,同步操作将延迟到 PR 被合并时执行
b) 如果当前 PR 已经 Merged,将立即执行同步操作
注意:
- /sync 命令可以指定同步到多个分支,仅最后一个 /sync 命令生效
- 如果创建的同步 PR 不正确,可通过向同步 PR 的源分支提交轻量级 PR 完善,或使用 /close 命令关闭


Ascend docs pipeline is running...


✅ 跳过 docs ci 检查,没有需要检查的文档文件


变更摘要
此 PR 主要为 NPU 后端初始化过程添加了日志记录能力。在 torch_npu/utils/_dynamo.py 中,patch_inductor_wrapper() 内部的 new_init 方法在解析到 MLIR 或 DVM 后端时,通过 log.info(...) 输出对应的后端运行日志,便于问题定位和运维监控。同时,测试文件 test/_inductor/test_add_sum.py 进行了一处微小清理(删除一行)。
主要改动
- NPU 后端初始化日志: 在
patch_inductor_wrapper()的new_init方法中,当后端解析为"mlir"或"dvm"时,分别添加log.info("Running MLIR backend")和log.info("Running dvm backend")日志输出,帮助开发者追踪实际运行的后端类型。 - 测试文件清理:
test/_inductor/test_add_sum.py删除了一个无用行(-1 行),属于代码清理性质。


代码审查
审查总结
| 优先级 | 数量 | 说明 |
|---|---|---|
| P0 | 1 | log 变量未定义,运行时必定崩溃 |
| P1 | 1 | dvm 后端丢失流恢复调用,行为回归 |
| P2 | 0 | - |
| P3 | 0 | - |
已审查文件:
test/_inductor/test_add_sum.py— 无问题(移除的import torch_npu已在父类模块testutils.py中导入,冗余删除安全)torch_npu/utils/_dynamo.py— 发现 2 个问题(1 个 P0 + 1 个 P1)
整体风险评估: 高风险。P0 问题将导致 mlir/dvm 后端初始化时直接崩溃,P1 问题可能导致 dvm 后端运行时出现流未恢复的异常行为。建议在合入前修复这两个问题。
| 类型 | 数量 |
|---|---|
| 🔴 阻塞 | 2 |
| 🟡 建议 | 0 |
⛔ 需要修改


🔴 Critical
文件 torch_npu/utils/_dynamo.py 中未定义 log 变量——没有 import logging,也没有 log = logging.getLogger(...) 或从其他模块导入。第232行和第237行的 log.info(...) 调用将在运行时触发 NameError: name 'log' is not defined,导致整个 new_init 函数崩溃,inductor wrapper 初始化失败。
建议:在文件顶部添加 import logging,并在模块级别创建 logger:log = logging.getLogger(__name__),或者使用 torch._logging.getArtifactLogger(与 _graph_tree.py 中的模式一致)。


🟠 High Priority
原始代码中 mlir 和 dvm 后端共享同一个代码块,均执行了 device_id = torch_npu.npu.current_device() 和 torch_npu._C._recovery_all_npu_stream(device_id) 进行流恢复。变更将 or 条件拆分为两个独立 if 块后,dvm 分支(第235-237行)仅保留了 _NpuBackendScope 上下文进入和新增的日志输出,丢失了流恢复调用。而 mlir 分支(第230-234行)仍保留了完整的流恢复逻辑。PR 标题为"add_npu_backend_init_log",意图仅为添加日志,表明这是拆分条件时意外遗漏。若 dvm 后端依赖流恢复,将导致运行时行为异常(如流未正确恢复导致的死锁或数据竞争)。
建议:在 dvm 分支中补回 device_id = torch_npu.npu.current_device() 和 torch_npu._C._recovery_all_npu_stream(device_id) 调用,与 mlir 分支保持一致;或者如果确认 dvm 确实不需要流恢复,请在代码注释中说明原因。


| 阶段 | 任务名 | 状态 | 详情 |
|---|---|---|---|
| 编译构建 | Build_X86 | ✅ | >>> |
| Build_ARM | ✅ | >>> | |
| Build_LibTorch_x86 | ✅ | >>> | |
| Build_LibTorch_ARM | ✅ | >>> | |
| Build_X86_torchair | 🛑 | >>> | |
| Build_ARM_torchair | 🛑 | >>> | |
| patch_test | 🛑 | >>> | |
| 恶意代码检查 | Antipoison | ✅ | >>> |
| 编码安全与规范检查 | CodeCheck | ✅ | >>> |
| check_error | ✅ | >>> | |
| CodeCheck_lintrunner | ✅ | >>> | |
| 开源片段检查 | SCA | ✅ | >>> |
| 开发者测试 | UT_X86_Part_01 | 🛑 | >>> |
| UT_X86_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A3_Part_01 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A3_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_01 | 🟨 | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_02 | 🟨 | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_03 | ✅ | >>> | |
| UT_inductor_Part_01 | 🛑 | >>> | |
| UT_inductor_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_inductor_Part_03 | 🛑 | >>> | |
| UT_inductor_Part_04 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_01 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_03 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_04 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A2_Select_Part_01 | 🟨 | >>> | |
| UT_ARM_A2_Select_Part_02 | ✅ | >>> | |
| 流水线 | PR-pipeline_pytorch | 🟨 | >>> |
- compile、compile_inductor、compile_torchair : 运行流水线
- retry : 重试流水线所有失败子任务
- retry <任务名> : 仅重试指定失败子任务
- stop : 停止流水线


compile


Ascend docs pipeline is running...


✅ 跳过 docs ci 检查,没有需要检查的文档文件


Ascend docs pipeline is running...


✅ 跳过 docs ci 检查,没有需要检查的文档文件


| 阶段 | 任务名 | 状态 | 详情 |
|---|---|---|---|
| 编译构建 | Build_X86 | ✅ | >>> |
| Build_ARM | ✅ | >>> | |
| Build_LibTorch_x86 | ✅ | >>> | |
| Build_LibTorch_ARM | ✅ | >>> | |
| Build_X86_torchair | 🛑 | >>> | |
| Build_ARM_torchair | 🛑 | >>> | |
| patch_test | 🛑 | >>> | |
| 恶意代码检查 | Antipoison | ✅ | >>> |
| 编码安全与规范检查 | CodeCheck | ✅ | >>> |
| check_error | ✅ | >>> | |
| CodeCheck_lintrunner | ✅ | >>> | |
| 开源片段检查 | SCA | ✅ | >>> |
| 开发者测试 | UT_X86_Part_01 | 🛑 | >>> |
| UT_X86_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A3_Part_01 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A3_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_01 | ✅ | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_02 | ✅ | >>> | |
| UT_ARM_A2_Part_03 | ✅ | >>> | |
| UT_inductor_Part_01 | 🛑 | >>> | |
| UT_inductor_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_inductor_Part_03 | 🛑 | >>> | |
| UT_inductor_Part_04 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_01 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_02 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_03 | 🛑 | >>> | |
| UT_DIST_ARM_Part_04 | 🛑 | >>> | |
| UT_ARM_A2_Select_Part_01 | ✅ | >>> | |
| UT_ARM_A2_Select_Part_02 | ✅ | >>> | |
| 流水线 | PR-pipeline_pytorch | ✅ | >>> |
- compile、compile_inductor、compile_torchair : 运行流水线
- retry : 重试流水线所有失败子任务
- retry <任务名> : 仅重试指定失败子任务
- stop : 停止流水线


/approve


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【合入来源】
【修改方案】
【资料变更】
【接口变更】
【功能验证】
【CheckList】