变更摘要

该 PR 约束了 Welford 归约在 NPU Inductor 中的使用场景，核心思路是在 var_mean_helper_ 中新增 allow_welford 参数，由各调用方根据语义自行决定是否允许走 Welford 路径。具体而言：独立的 aten.var/prims.var 降级时禁止 Welford（allow_welford=False），以避免 Welford 产生的双归约内核导致从 NPU 线性路径回退；aten.var_mean 和 native_layer_norm 则允许 Welford（allow_welford=True）。同时放宽了 Ascend 950 上 native_layer_norm 对 float16/bfloat16 的回退条件：仅当 enable_welford 为 False 时才回退，否则信任 Welford 路径。

主要改动

• var_mean_helper_ 新增 allow_welford 参数：在 torch_npu/_inductor/lowering.py 中为 var_mean_helper_ 增加 allow_welford 形参，内部判断逻辑由单一的 not npu_config.enable_welford 扩展为 not allow_welford or not npu_config.enable_welford，使得调用方可以显式禁止 Welford。

• aten.var/prims.var 降级禁止 Welford：var_ 函数调用 var_mean_helper_ 时传入 allow_welford=False，防止独立的方差计算被错误转为 Welford 双归约内核，避免从 NPU 线性路径回退。

• native_layer_norm 低精度回退条件收紧：在 Ascend 950 上对 float16/bfloat16 的强制回退逻辑中新增 and not npu_config.enable_welford 条件，当用户显式启用 Welford 时不再回退，同时调用 var_mean_helper_ 显式传入 allow_welford=True。

• 新增单测 test_welford_does_not_change_standalone_var_codegen：验证 enable_welford=True 时，独立的 torch.var + torch.mean 组合不会生成 triton_helpers.welford_reduce / triton_helpers.welford( 代码。

• 新增单测 test_welford_simd_low_precision_codegen：验证在 float16/bfloat16 低精度且 enable_welford=True 时，layer_norm 可正确生成 SIMD 风格的 Welford 代码（包含 vectorized_welford_axis 和 npu_kernel_type: simd）。

openLiBing可接管PR, PR详情链接:
https://www.openlibing.com/apps/transitionPrDetail?owner=Ascend&repo=pytorch&number=43722&platform=gitcode&codeHostingPlatformFlag=gitcode

代码审查

✅ 未发现问题

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