【合入来源】

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关联 issue：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2629

【修改方案】

前置pr为：https://gitcode.com/Ascend/pytorch/pull/40289 实现了修改点中的第一点。
本pr为以下修改点的第二点和第三点：

一、Ascend950 NZ 序列化 / D2H / 打印支持

• copy_ 增加 internal_format_opapi: True，内部格式 tensor 进入 op_api 路径；
• aclnn 格式转换归一化：NZ_C0 变体归一化为 FRACTAL_NZ，≥4 字节类型补 FLOAT16 additionalDtype；
• 序列化 FORMAT_INFO 增加 NZ_C0 格式名，支持 C0 变体文件兼容加载；
• 私有格式 tensor 的 __repr__ 补丁：先 .cpu() 触发 d2h + 格式转换再打印。

二、copy_ 内部格式路由修复

aclnnInplaceCopy 按 base format 布局写入，会损坏内部格式存储，在 copy_ 入口按平台分流：

• A2/A3：任一输入为内部格式时回退原生 copy_（原生路径自行处理格式转换），base format 保持 aclnn 路径；
• Ascend950：仅支持 device-to-host —— d2h 先 NZ→ND 转换再走 aclnn，h2d/d2d 遇内部格式报错。

实现细节：入口使用 IsOpInputBaseFormat 判断（legacy 加载的 from_blob tensor 视作 base format、不读 desc，legacy load 恢复可用）；d2h 分支保留 IsBaseFormatType（legacy 保存命中第三部分拦截并抛异常）。

三、GetNpuStorageImplDesc 异常值拦截

legacy 序列化的 _write_file/_set_from_file 使用 at::from_blob 产生 plain c10::StorageImpl tensor，读取 desc 越界（"unknown format type:<垃圾值>"）。GetNpuStorageImplDesc 增加动态类型检查（typeid == NPUStorageImpl），不满足时抛清晰异常：legacy 序列化保存 NPU tensor 不支持，请改用新版 zipfile 序列化。

【资料变更】

不涉及

【接口变更】

不涉及

【功能验证】

新增用例：

• test/npu/test_serialization_format.py：TestCopyFormat（A2/A3：6 格式 × h2d/d2h + 6×6 d2d 全组合）；TestCopyFormatAscend950（A5：base 对照、NZ d2h 遍历 fp16/bf16/i8/i32、NZ h2d/d2d 断言报错）

修复前 → 修复后：

验证结果：

• A2A3 CI用例验证pass
• A5运行CI用例结果如下：

# python test_serialization_format.py
s.[W814 10:14:44.341577560 OptionRegister.cpp:95] Warning: Current device only support allow_internal_format=False, the requested value True is invalid and has been reverted to False. (function operator())
...stensor([[-0.1117, -0.4966,  0.1631,  ..., -1.6592, -1.8770,  0.7373],
        [ 0.9258,  0.9248,  0.1825,  ..., -0.5845,  0.9077,  0.4849],
        [-0.2632, -0.5435, -1.6406,  ...,  2.1074, -0.9932,  1.4082],
        ...,
        [-1.2881,  1.3672,  0.1176,  ...,  0.1048, -1.2842,  0.6128],
        [ 1.0059, -0.3564,  0.5537,  ...,  1.5078, -1.5625, -0.9580],
        [-0.2183, -0.9858, -0.8320,  ..., -0.8965, -2.1719, -0.2754]],
       dtype=torch.float16)
tensor([[-0.4004, -2.3750, -0.2139,  ...,  0.6875, -0.4141, -1.8359],
        [-0.2969,  1.0547,  0.0659,  ...,  0.5430, -0.2002,  0.5039],
        [-0.3945, -0.4844, -1.0078,  ...,  1.7266,  0.2930, -0.4062],
        ...,
        [-2.0625,  0.3613, -0.1099,  ..., -0.2109, -0.5664,  0.9922],
        [ 1.1953, -0.7109,  1.3828,  ...,  1.3125, -0.5039,  1.3359],
        [ 0.5430,  0.5625, -0.0708,  ...,  1.0234,  0.5156,  0.2910]],
       dtype=torch.bfloat16)
tensor([[ 1, -1, -1,  ...,  0,  0,  0],
        [ 0,  1,  0,  ...,  0, -1, -1],
        [ 0,  0, -1,  ...,  0,  1,  0],
        ...,
        [ 1,  0,  0,  ...,  1,  0,  0],
        [ 0,  0,  1,  ...,  0, -1,  0],
        [ 0,  1,  0,  ...,  0, -2,  0]], dtype=torch.int8)
tensor([[ 0,  0,  0,  ...,  0,  0,  0],
        [ 0, -1, -1,  ...,  1,  0, -1],
        [ 0,  0,  1,  ...,  0,  0,  1],
        ...,
        [-1,  1, -2,  ..., -2,  0,  0],
        [ 1,  0, -1,  ...,  0,  0,  0],
        [ 0,  0,  2,  ..., -1,  0,  1]], dtype=torch.int32)
.Warning: The current version of the file storing weights is old, and it is relanded due to internal bug of torch and compatibility issue. We will deprecate the loading support for this type of file in the future, please use newer torch to re-store the weight file.
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OK (skipped=2)

【CheckList】

PR提交人对以下CheckList自检项进行全量自检，自检通过或不涉及，均修改 [ ] 为 [x]

• 代码注释完备，正确记录错误日志
• 代码实现进行了返回值、空指针等校验
• PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等
• PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常