【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
• issue/工单
• 重构优化
• 资料更新

关联社区 issue：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1962

【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）

本 PR 将 v2.10.0 分支中已验证的 DVM 相关能力迁移到 v2.12.0，为 inductor 增加 DVM 后端和融合支持。

1. 引入 DVM 第三方依赖并接入构建，仅在 .gitmodules 中新增 DVM submodule，保留目标分支已有 submodule 配置。
2. 新增/迁移 DVM inductor 代码，包括 mlir_fusion、graph_fusion、DVM op emitter、decomp、codegen、工具函数和相关测试。
3. 新增 DVM C++ pybind 接口，并在 _C 初始化阶段注册 torch_npu._C.dvm 相关绑定。
4. 调整 torch_npu._inductor 后端加载逻辑，支持 npu_backend=dvm；DVM 后端复用 MLIR patch 与 codegen backend 注册流程。
5. 调整 dynamo/inductor wrapper，使 mlir 与 dvm 路径通过 NPU backend scope 生效，覆盖初始化与调用阶段。
6. 补充 DVM 相关 UT 与 public bindings 清单，覆盖后端加载、kernel、graph fusion、mlir fusion 等场景。

【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。

【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”

涉及 torch_npu._inductor 的后端选择能力扩展：

1. 支持通过 torch._inductor.config.npu_backend = "dvm" 选择 DVM 后端。
2. 支持通过 torch.compile(..., options={"npu_backend": "dvm"}) 选择 DVM 后端。
3. 支持通过环境变量 TORCHINDUCTOR_NPU_BACKEND=dvm 选择 DVM 后端。
4. 新增 torch_npu._C.dvm C++ pybind 绑定，供 DVM Python 侧构图与运行调用。

【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

已完成本地静态验证：

1. git diff --check origin/v2.12.0
2. 对相对 origin/v2.12.0 变更的 Python 文件执行 python -m py_compile
3. 已在 PR 评论中发送 compile 触发编译流水线

新增/迁移测试覆盖：

1. DVM kernel 基础能力测试
2. DVM graph fusion 测试
3. DVM mlir fusion 测试
4. DVM public bindings 清单校验

【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