变更摘要

此 PR 为 Ascend 自定义图优化遍（ascend_custom_passes）引入动态形状支持：新增 symbolic_shape_util 工具模块提供三值逻辑（静态真/静态假/不可判定）的符号维度推理能力，并将原有各图优化遍中基于纯 int 的形状比较、范围检查和维度物化逻辑替换为基于该模块的符号感知版本，同时通过环境变量 NPU_INDUCTOR_DYNAMIC_FX_PASS 提供总开关以支持降级回静态行为。配套新增了设备无关的单元测试覆盖符号工具函数和各优化遍的动态/静态/开关边界场景。

主要改动

• 新增 symbolic_shape_util 模块：提供 statically_known_eq/statically_known_geq/statically_known_leq/is_statically_one 等三值逻辑谓词，resolve_size_arg/resolve_size_list 大小参数归一化，materialize_shape 符号形状物化（将 SymInt 转为 aten.sym_size.int 节点），statically_fits_int32 值范围判定，refresh_fake_meta 假量元数据刷新，以及 dynamic_fx_pass_enabled 总开关函数。

• 各图优化遍全面适配符号维度：在 ascend_graph_pass.py 中，fold_expand、view_fold_pass、fold_reduce、cat_to_view_pass、repeat_to_expand_pass、dtype_optimal_pass、fold_iota_arithmetic_pass、pad_slice_fold、cat_slice_cat_fold_pass、fold_sink_view 等遍均将原有的 int 直接比较改为 shapes_statically_equal / statically_known_eq 等三值谓词调用，get_node_shape 调用统一传递 allow_symbolic=True。

• get_binary_fold_result.py 符号化改造：get_node_shape 新增 allow_symbolic 参数控制是否允许返回含 SymInt 的形状；_fold_slice、_fold_slice_scatter 使用 resolve_size_arg 和静态比较谓词替代 isinstance(…, int) 检查；get_pad_dim_and_size 使用 statically_known_eq/statically_known_gt 处理填充参数中的符号边界。

• 移除本地重复的静态/假量工具：从 ascend_graph_pass.py 中移除了本地的 _refresh_fake_meta、_INT32_MIN/_INT32_MAX、_prims_iota_value_range（替换为 _prims_iota_endpoints）以及 import math，统一收敛到 symbolic_shape_util 模块。

• 新增设备无关单元测试：test_dynamic_shape_fx_passes.py 提供 TestSymbolicShapeUtil、TestDynamicShapePasses、TestSwitchAndStaticRegression 三个测试类，覆盖三值逻辑正确性、各优化遍在动态形状下的折叠与不折叠边界、开关关闭后的降级行为以及静态形状回归验证。

代码审查

审查总结

我对全部 4 个变更文件逐一进行了审查：

发现统计：

• P0: 0
• P1: 0
• P2: 0
• P3: 1（低置信度，极难触发，无实际危害）

整体风险评估：此变更质量较高。核心改造路径（从静态 int 比较迁移到三值符号判定）在每一处都保持了保守性——不可判定时拒绝优化而非误折叠。NPU_INDUCTOR_DYNAMIC_FX_PASS 开关提供了完整的回退路径。cat_slice_cat_fold_pass 中补充的末端完整覆盖证明还修复了原静态实现的一个潜在漏判。未发现 P0–P2 级别的正确性、安全性或可靠性问题。

⛔ 需要修改

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https://www.openlibing.com/apps/transitionPrDetail?owner=Ascend&repo=pytorch&number=42443&platform=gitcode&codeHostingPlatformFlag=gitcode

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