变更摘要

此 PR 主要为 torch_npu/_inductor 模块新增 AscendC 后端（aclgraphtree）支持，同时重构后端加载流程，将通用 patch 抽取为 _apply_common_patches()，消除 config.py 对 triton 的硬依赖，使得在没有 triton 的环境中也能正常导入配置模块并使用 AscendC 后端。

主要改动

• 新增 _load_ascendc_backend() 与后端注册：在 __init__.py 中添加 _load_ascendc_backend() 函数，通过 from . import ascendc 触发 AscendC 后端注册，并在 _BACKEND_LOADERS 中绑定 "ascendc" 键，使环境变量 TORCHINDUCTOR_NPU_BACKEND=ascendc 可路由到该后端。
• 抽取 _apply_common_patches() 解耦 triton/mlir 公共逻辑：将原先顶层无条件执行的 patch_has_triton、patch_is_gpu、patch_device_supports_tma、patch_codegen_with_cpp_wrapper、patch_cache_base_get_system 封装到 _apply_common_patches()，仅在 mlir/dvm/triton 后端加载时调用，AscendC 后端不再执行这些 triton 相关 patch。
• 顶层提前执行设备级 patch：npu_patch_meta() 和 register_device_op_overrides_npu() 保持在任何后端加载前无条件执行，确保所有后端（含 AscendC）都能获得 NPU 设备级基础注册。
• config.py 去除 triton 依赖：移除 from triton.runtime.driver import driver，改用 torch.npu.current_device() / torch.npu.get_device_properties() 获取 NPU 硬件参数，将 prop["num_aicore"] 替换为 prop.cube_core_num / prop.vector_core_num，target.arch 替换为 prop.name，使配置模块在纯 AscendC 环境可独立导入。

openLiBing可接管PR, PR详情链接:
https://www.openlibing.com/apps/transitionPrDetail?owner=Ascend&repo=pytorch&number=40263&platform=gitcode&codeHostingPlatformFlag=gitcode

代码审查

审查总结

按优先级统计

• P1: 1 个 — _load_ascendc_backend 引用不存在的 ascendc 包，选择该后端将导致 ImportError
• P2: 1 个 — _load_ascendc_backend 跳过了 _apply_common_patches()，可能缺失 patch_is_gpu() 等关键注册
• P3: 2 个 — 注释不准确、Ascend910B 冗余覆盖

整体风险评估

中等风险。config.py 的 triton 依赖移除修改是正确的，硬件参数获取从 triton driver 切换为 torch.npu API 是可验证的改进。但 __init__.py 中新增的 ascendc 后端注册引用了尚不存在的 Python 包（P1），在 ascendc 包就绪之前选择该后端会直接崩溃。建议将 _load_ascendc_backend 与 ascendc 包的实现一并合入，或在函数中添加明确的可用性检查。

⛔ 需要修改

/lgtm

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