openLiBing可接管PR, PR详情链接:
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变更摘要

此 PR 为昇腾 NPU Inductor 后端的 reduction 算子引入了符号动态形状的分组（grouping）支持。核心思路是：当 reduction 轴为动态（符号）维度时，将其保持为纯循环/分块轴（grid=1），而非拆分为跨程序 grid 轴，从而避免缺少跨核 combine 导致的结果覆盖问题；同时按运行时 reduction 大小进行分桶（bucketing），并为每个桶调优 R0BLOCK_SUB。这一改动使单 kernel 通过 tail mask 循环处理运行时 numel，匹配 CUDA 的 single-kernel 路径，并减少了不必要的回退到 community simt 路径。

主要改动

• 1D 动态 reduction 保持 split=1（torch_npu/_inductor/ir.py）：在 num_splits 中新增对 1D 符号 reduction 轴的特殊判断，当 reduction_ranges 仅有一个符号维度时返回 split=1，使该 reduction 保持单一 Reduction 节点而非退化出多层 split。
• split_axis 决策中排除 1D 动态 reduction 轴（torch_npu/_inductor/codegen/split_tiling.py）：在 select_split_axis 末尾增加 is_1d_dynamic_reduction 检测，对于单一符号 reduction 轴、标量输出的情况，不再将其加入 split_axis，确保 grid=1 从而避免部分结果覆盖标量输出。
• 新增 _dynamic_reduction_tiling_axis 与分组特征构建重构（split_tiling.py）：新增方法识别无 grid split 轴的单一动态 reduction 分块轴；_build_group_features 中仅对实际包含动态轴的组生成分桶特征（_REDUCTION_BUCKETS / _OUTER_BUCKETS），避免全静态组产生不可达的 group id。_build_grouped_meta 重构为处理两种场景：有动态 split 轴的常规路径，以及无动态 split 轴时按 reduction 分块轴分桶的路径。
• 动态 reduction 线性化路径优化（torch_npu/_inductor/codegen/ir.py）：新增 is_linear_dynamic_reduction 函数，检查 indexing 中是否存在符号边界的 ModularIndexing/FloorDiv；在 transform_dims_in_indexing 中，对 A5 平台的动态形状不再一律回退到 community simt，而是先判断是否可线性化——若线性化可行则继续走 simt_template 路径，仅不可线性化时才回退。
• 新增动态形状 1D sum 测试（test/_inductor/test_sum.py）：添加 test_sum_1d_dynamic_shape 和 test_sum_1d_dynamic_shape_group_autotune 两个测试用例，覆盖跨分桶边界的多种动态尺寸，验证单 kernel 在 dynamic=True 及开启 enable_symbolic_shape_group_autotune 下的正确性。

代码审查

审查总结

本次 diff 共审查 4 个文件，以下是审查结论：

按优先级统计：

• P0：0
• P1：0
• P2：0
• P3：3

总体风险评估：低。 该变更逻辑设计合理、边界条件处理周全。核心流程（num_splits → select_split_axis → _build_grouped_meta → _build_group_features）对 1D 动态 shape reduction 的处理一致且正确：split 被抑制（num_splits 返回 split=1）、reduction 轴不被设为 grid split 轴（grid==1），reduction tiling 轴通过 bucketed autotune 按运行时大小调整 R0BLOCK_SUB。is_linear_dynamic_reduction 作为乐观守卫与 Step 3 的 can_split_all 最终安全检查形成双层防护。3 个 P3 建议均为次要改进（未使用参数、类型检查一致性、测试容差），不影响正确性或安全性。

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