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• 需求
• 问题单
• issue/工单 #4601
• 重构优化
• 资料更新

【修改方案】

问题现象与根因

Background_Matting 在 torch.compile 的 NPU triton_experimental 后端执行时，reflection_pad2d 和 upsample_bilinear2d 的前反向算子会沿用通用 Inductor decomposition，被展开为通用索引/逐点计算，而没有调用已有的 NPU 原生算子。对于该模型中的大尺寸空间特征图，这会引入额外的索引计算、访存和 kernel 调度开销。

移除 decomposition 后，这四个算子又因为没有可供批量扫描发现的上游 lowering，在 implicit_fallbacks=False 严格模式下无法自动注册 fallback，因此还需要显式注册原生 fallback。

修复方案

1. 在 triton_experimental decomposition 注册阶段移除以下四个算子的通用分解，保留 NPU 原生执行路径：
   • aten.reflection_pad2d.default
   • aten.reflection_pad2d_backward.default
   • aten.upsample_bilinear2d.default
   • aten.upsample_bilinear2d_backward.default
2. 为 aten.upsample_bilinear2d.vec 注册 NPU 兼容的 dispatcher：根据 output_size 或 scale_factors 计算目标尺寸，再转发到 aten.upsample_bilinear2d.default，兼容 F.interpolate 的两种常见调用方式。
3. 新增 EXPLICIT_FALLBACK_LIST，在 _register_npu_inductor_fallbacks() 中显式注册上述四个算子的 native fallback，保证 implicit_fallbacks=False 时同样可编译、执行。
4. 将改动限定在 triton_experimental 后端，不改变默认 NPU Inductor 后端及其他后端的 decomposition/fallback 行为。
5. 新增回归测试，同时检查 fallback 注册、前反向数值一致性及生成代码确实调用 NPU 原生算子。

【资料变更】

不涉及。

【接口变更】

不涉及。仅调整 NPU triton_experimental 后端内部的 decomposition 与 fallback 注册逻辑，对外 API 不变。

【功能验证】

验证环境：Ubuntu 22.04.5 LTS（aarch64）、Ascend 910B2、CANN 9.1.0-beta.1、Python 3.11.15、PyTorch 2.13.0、TorchNPU 2.13.0、Triton 3.2.0。

执行 test/_inductor/test_triton_experimental_regressions.py 中本次新增的 4 个定向用例：

• test_spatial_ops_use_explicit_fallback_list
• test_reflection_pad2d_native_forward_backward
• test_bilinear_upsample_size_native_forward_backward
• test_bilinear_upsample_scale_factor_native_forward_backward

结果：Ran 4 tests in 2.971s - OK。

测试覆盖：

• reflection_pad2d 前向、反向结果与 eager 一致；
• upsample_bilinear2d 的 size、scale_factor 两种入口及其反向结果与 eager 一致；
• 在 implicit_fallbacks=False 下编译、执行成功；
• 生成代码包含上述算子的 torch.ops.aten.*.default 调用，确认走 NPU 原生路径；
• git diff --check 通过。

【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