变更摘要

此 PR 引入了一种基于历史执行耗时的用例拆分机制，替代原有的简单轮询（round-robin）分配策略。核心思路是：通过 time_data.json 中记录的各用例文件及类的执行耗时，使用 LPT 贪心算法将用例尽量均衡地分配到多台机器上；同时支持对执行时间较长的「慢文件」（≥300秒）进行类级拆分，以便更细粒度地均衡负载。新增 ci/split_by_time.py 模块实现拆分逻辑，并在 TestMgr 和 exec_ut 中适配类级执行与耗时数据收集。

主要改动

• 新增 split_by_time.py 模块：实现 load_and_validate_time_data（加载并校验 time_data.json）、build_split_units（构建文件级/类级拆分单元）、split_by_time（LPT 贪心算法分配）等核心函数；定义 SLOW_FILE_THRESHOLD = 300.0 作为慢文件阈值，慢文件优先按类拆分，无类级数据时通过 discover_test_classes 用 AST 自动发现 Test 开头的类名。

• TestMgr 新增 test_classes 属性：用于存储类级拆分信息，格式为 {'ut_files': {file_path: [class_name, ...]}, 'op_ut_files': {}}，作为 split_by_time 结果中类级映射的载体。

• exec_ut 支持类级执行与耗时记录：新增 test_classes 参数，当传入类级映射时对每个类单独执行并记录耗时；执行完成后将所有成功用例的耗时数据写入 temp_time_data.json，为后续迭代提供历史数据。

• 主流程切换为基于耗时的拆分：在 access_control_test.py 的 __main__ 中，当存在有效 time_data.json 时调用 split_by_time 进行分配，否则回退到原有的 split_test_files 轮询方式。

代码审查

审查总结

问题分布：P2 × 1，P3 × 3

整体风险判断：中等偏低。核心逻辑（LPT 拆分、类级执行、耗时记录）设计合理且自洽。主要风险集中在 discover_test_classes（AST 发现）的兜底路径上，该路径仅在慢文件（≥300s）且无历史类级耗时数据时触发，触发面有限。load_and_validate_time_data 的校验不完整和 ut_info 格式不一致为健壮性/可维护性问题，不影响正常流程。建议在上线前修复 P2 问题（discover_test_classes 可能匹配 0 条用例），其他 P3 可在后续迭代中收敛。

💬 仅评论

openLiBing可接管PR, PR详情链接:
https://www.openlibing.com/apps/transitionPrDetail?owner=Ascend&repo=pytorch&number=40541&platform=gitcode&codeHostingPlatformFlag=gitcode

/lgtm
/approve