v2.7.1

ascend-robot[bugfix][v2.7.1_logs] improve npugraph logs

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CMakeLists.txt	fix: lintrunner --all-files --take NEWLINE -a Co-authored-by: huangjingwei<huangjingwei4@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35871 merge v2.7.1_lintrunner into v2.7.1 fix: lintrunner --all-files --take NEWLINE -a Created-by: huangjingwei Commit-by: huangjingwei Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列\ > 如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容） # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!35871	16 天前
DataParallelComm.cpp	[refactor] eliminate the dependency on libhccl and libopapi when import torch_npu Co-authored-by: liwei386<liwei386@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !31869 merge v2.7.1 into v2.7.1 [refactor] eliminate the dependency on libhccl and libopapi when import torch_npu Created-by: liwei386 Commit-by: liwei386 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [x] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 1、将hccl接口改成运行时加载，消除import torch_npu时对libhccl的依赖 > 2、优化asd初始化逻辑，避免import torch_npu时依赖libopapi算子库 # 【资料变更】 > “不涉及” # 【接口变更】 > “不涉及” # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!31869	2 个月前
DataParallelComm.h	!11232 Register the communication operator adaptation required by data_parallel Merge pull request !11232 from 闫鹏全/master	2 年前
Event.cpp	torch_npu.npu.Event inherits torch.Event, add GetPerStreamQueue in NPUGuardImpl's function Co-authored-by: zhaoyu<nanzhaogang@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !29915 merge v2.7.1-event_stream into v2.7.1 torch_npu.npu.Event inherits torch.Event, add GetPerStreamQueue in NPUGuardImpl's function Created-by: zhaoyu65 Commit-by: zhaoyu Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 > (如有)请关联需求文档/issue链接 - [x] 需求 event/stream等接口对齐社区接入逻辑 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1、将torch_npu.npu.Event修改为torch.Event的子类，和pytorch原生代码行为保持一致； 2、实现NPUGuardImpl::uncheckedGetDevice()； 3、NPUGuardImpl::block()、destroyEvent()支持PerStreamQueue，参考NPUEvent； 4、优化NPUGuardImpl::synchronizeEvent()； # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 1、使用isinstance、issubclass方法校验torch_npu.npu.Event和torch.Event的关系； 2、验证单流单queue场景是否正常； # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!29915	3 个月前
Event.h	torch_npu.npu.Event inherits torch.Event, add GetPerStreamQueue in NPUGuardImpl's function Co-authored-by: zhaoyu<nanzhaogang@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !29915 merge v2.7.1-event_stream into v2.7.1 torch_npu.npu.Event inherits torch.Event, add GetPerStreamQueue in NPUGuardImpl's function Created-by: zhaoyu65 Commit-by: zhaoyu Merged-by: ascend-robot Description: # 【合入来源】 > (如有)请关联需求文档/issue链接 - [x] 需求 event/stream等接口对齐社区接入逻辑 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1、将torch_npu.npu.Event修改为torch.Event的子类，和pytorch原生代码行为保持一致； 2、实现NPUGuardImpl::uncheckedGetDevice()； 3、NPUGuardImpl::block()、destroyEvent()支持PerStreamQueue，参考NPUEvent； 4、优化NPUGuardImpl::synchronizeEvent()； # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 1、使用isinstance、issubclass方法校验torch_npu.npu.Event和torch.Event的关系； 2、验证单流单queue场景是否正常； # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!29915	3 个月前
Graph.cpp	[bugfix][v2.7.1_logs] improve npugraph logs Co-authored-by: y30062407<handsome0324@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37130 merge v2.7.1_logs into v2.7.1 [bugfix][v2.7.1_logs] improve npugraph logs Created-by: yangch0324 Commit-by: y30062407 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [x] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列\ > 如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容） 补全 NPUGraph 框架全链路日志，覆盖 C++ 核心层、Python 图树管理层、Python 单图层以及内存池层，共 12 个修改点： **1. C++ capture_begin 补全录制完成状态日志（NPUGraph.cpp）** 在 capture_begin() 返回前输出 model_ri_ 句柄、capture 设备、内存池 ID、stream 地址、capture mode，用于排查录制阶段的内存池冲突和 stream 配置错误。 **2. C++ capture_end 补全录制结束状态日志（NPUGraph.cpp）** 在 capture_end() 返回前输出 model_ri_ 句柄和 has_graph_exec 标志，用于确认录制是否成功完成。 **3. C++ reset 添加图销毁日志（NPUGraph.cpp）** 在 reset() 函数的图资源释放路径中输出 model_ri_、capture_dev、mempool_id，用于追踪图对象生命周期和排查内存泄漏。 **4. C++ super_kernel_scope_begin/end 添加日志（Graph.cpp）** 在 pybind11 绑定层 _super_kernel_scope_begin / _super_kernel_scope_end 调用前后输出 scope_name，用于排查超核优化的 scope 配对问题。 **5. Python NPUGraph 对象生命周期日志（graphs.py）** 在 NPUGraph.__init__() 和 NPUGraph.reset() 中添加日志，输出 graph_id 和 auto_dispatch 状态，与 C++ 层日志联动形成完整的图生命周期视图。 **6. Python NPUGraphTreeManager 初始化与 shutdown 日志（_graph_tree.py）** 在管理器构造函数完成和 shutdown() 入口/出口添加日志，输出 device、pool ID、stream 信息，追踪设备级图树生命周期。 **7. Python NPUGraphNode 录制完成日志（_graph_tree.py）** 在 _record() 返回前输出图节点录制结果（输出数量、非静态输入数量、静态输入索引数量），用于排查录制异常。 **8. Python check_invariants 失败日志（_graph_tree.py）** 在三种 invariant check 失败分支（CudagraphManagedIdxMismatch / ExpectedDeadIndicesBeforeGraph / StaticInputIdxMismatch）添加日志，输出不匹配的具体信息，用于排查频繁 re-record 的根因。 **9. Python checkpoint 细节日志（_graph_tree.py）** 在 apply_checkpoint_execution_state_in_allocator() 中添加 live_storages 数量和待释放内存指针数量的日志，用于排查 checkpoint/restore 流程中的内存一致性问题。 **10. C++ NPUCachingAllocator 图池操作日志（NPUCachingAllocator.cpp）** 在 5 个图内存池接口添加日志： - beginAllocateToPool：输出新建/复用池的 mempool_id 和 use_count - endAllocateToPool：输出结束录制的 mempool_id - releasePool：输出 use_count 降为 0 时的 mempool_id - getCheckpointState：输出 checkpoint 时的 head_blocks 数量 - setCheckpointPoolState：输出恢复的 segments 数量和释放的 allocations 数量 **11. Python graph context manager 异常日志增强（graphs.py）** 在 graph.__exit__() 的异常分支中补充输出 graph_id、stream、pool、device 信息，帮助快速定位 capture 失败上下文。 **12. Python 图树状态机转换日志（_graph_tree.py）** 在 record_function / execute_node / run_eager 中设置 ExecutionState 后添加状态转换日志，输出新状态、节点 ID 和 generation，完整追踪状态机转换历史。 **日志级别原则：** - 所有新增日志均为 DEBUG 级别，不影响生产环境性能 - 已有 ERROR/WARNING 级别日志仅在内容上增强（修改点 11），不新增 INFO/WARNING/ERROR 日志 # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图  **验证场景：** 1. 在 NPU 设备上使用 torch.compile 以 "npugraphs" backend 运行模型训练/推理 2. 设置环境变量 TORCH_CPP_LOG_LEVEL=0 TORCH_NPU_NPUGRAPH=DEBUG 启用 NPUGraph C++ 日志 3. 设置 Python logging 级别为 DEBUG：torch._logging.set_logs(npugraph=logging.DEBUG) **验证方法：** 1. 检查 capture 阶段日志：确认 [NPUGRAPH][Capture] begin / begin done / end / end done 完整输出，model_ri、mempool_id、capture_dev 正确 2. 检查 replay 阶段日志：确认 [NPUGRAPH][Replay] 输出 model_ri 和 device 3. 检查图树日志：确认 [NPUGRAPH-TREE][Manager] / [Node] / [State] 系列日志按预期输出 4. 检查 checkpoint 日志：在 warmup → recording 切换时确认 [NPUGRAPH-TREE][Checkpoint] 日志输出 live_storages 和 dead_ptrs 数量 5. 检查 invariant 日志：确认仅在 re-record 触发时有 [NPUGRAPH-TREE][Invariant] 输出 6. 检查图对象生命周期：确认 [NPUGRAPH][Lifecycle] 日志在 graph 创建和 reset 时输出 7. 检查图池日志：确认 NPUCachingAllocator beginAllocateToPool / endAllocateToPool / releasePool 配对输出 8. 检查 capture 失败场景：确认 [NPUGRAPH] ERROR — capture failed 日志包含 graph_id / stream / pool / device 信息 **测试用例：** 本修改仅在已有日志路径中添加 DEBUG 级别日志，不改变任何业务逻辑。使用现有 CI 全量测试用例验证无回归即可。 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!37130	8 小时前
Graph.h	[2.7.1][refactor]CANN ACL headers decouple Co-authored-by: Dring<17737727613@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36004 merge v2.7.1 into v2.7.1 [2.7.1][refactor]CANN ACL headers decouple Created-by: Dring Commit-by: Dring Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2042 > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [✓ ] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [✓ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列\ > 如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容） cann已开源，PTA在编译过程中动态获取CANN头文件，避免本地保存的头文件与CANN开源版本存在差异导致上层应用编译异常。  核心逻辑： 2.10以下分支保留开源头文件中没有的头文件，2.10以上分支原头文件全部删除，拉取的开源头文件进行复制覆盖 2.10以上分支检查 third_party/acl/inc/acl/ 是否已有内容，有则跳过（幂等） 按优先级复制头文件到 third_party/acl/inc/acl/（先 runtime，后 ge 覆盖，再super_kernel.h） 删除临时目录 # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图 编包成功，没有本地文件找不到的头文件符号  安装成功 初始化无报错：  # 【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 See merge request: Ascend/pytorch!36004	13 天前
MemPool.cpp	!19150 support npugraph and mempool Merge pull request !19150 from jiangpengfei/master	1 年前
Module.cpp	Use AclrtRepairError in restart device Co-authored-by: zhaoyu65<nanzhaogang@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !37122 merge repair into v2.7.1 Use AclrtRepairError in restart device Created-by: zhaoyu65 Commit-by: zhaoyu65 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [x] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 [#2181](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2181) PTA故障快恢restart device流程需要适配aclrtRepairError # 【修改方案】 ## 1. 高层概览 (TL;DR) * **影响范围:** 🔄 **中等** - 重构了 NPU 设备错误恢复机制，增加了 CANN 版本兼容性检测。 * **关键变更:** * ✨ 新增 get_device_error_info() 公共 API，将设备错误信息获取功能从匿名命名空间导出。 * 🔧 重构 THNPModule_restart_device_wrap 函数，根据 CANN 版本选择不同的错误恢复策略。 * 📦 新版本 CANN 使用 AclrtRepairError 进行错误修复，旧版本保持原有 UCE 内存修复逻辑。 --- # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 验证OK # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!37122	2 天前
Module.h	【fix】move recovery log macro to NPURecovery.h and delete C10_NPU_API of GetEnvLogger func Co-authored-by: zhaoyu<nanzhaogang@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !34713 merge v2.7.1-log into v2.7.1 【fix】move recovery log macro to NPURecovery.h and delete C10_NPU_API of GetEnvLogger func Created-by: zhaoyu65 Commit-by: zhaoyu Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 [#1811](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1811) - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1、将故障快恢模块的日志宏单独放在新建的文件NPURecovery.h里，取消用C10_NPU_API宏修饰GetEnvLogger函数； 2、修改了因为CI配置的CodeCheck_lintrunner检查出的代码规范问题； # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 验证OK  # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!34713	27 天前
NPUPluggableAllocator.cpp	add record_stream sanitizer Co-authored-by: bellatan<tanmei2@huawei.com> Co-authored-by: hb_hubin<hubin79@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !35835 merge v2.7.1_record_stream_sanitizer into v2.7.1 add record_stream sanitizer Created-by: bellatan Commit-by: bellatan;hb_hubin Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [x] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列\ > 如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容） # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图 本地验证 1. test/npu/test_sanitizer.py  2. test/npu/test_sanitizer_record_stream.py  3. test/test_npu_sanitizer.py  4. test/test_sanitizer_pluggable_allocator.py  5. ci结果 ·UT_ARM_A2_Part_01：test/test_npu_sanitizer.py，pass  ·UT_ARM_A2_Part_02：test/npu/test_sanitizer.py，pass；test/test_sanitizer_pluggable_allocator.py pass  ·UT_ARM_A2_Part_03：test/npu/test_sanitizer_record_stream.py，pass  # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!35835	13 天前
NPUPluggableAllocator.h	add graph api extension for pluggable allocator Co-authored-by: ltcs11<litangshengsheng@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !31794 merge v2.7.1 into v2.7.1 add graph api extension for pluggable allocator Created-by: ltcs11 Commit-by: ltcs11 Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1574 - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 新增pluggable allocator自定义函数注册（已有自定义函数接口，仅新增注册功能，原调用会报错，新增后如有已注册接口则调用接口，未注册继续报错） 1. begin_allocate_to_pool_fn_ 2. end_allocate_to_pool_fn_ 3. release_pool_fn_ # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 不涉及，CUDA Pluggable Allocator并无此类测试 # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!31794	2 个月前
NPURecovery.h	【fix】move recovery log macro to NPURecovery.h and delete C10_NPU_API of GetEnvLogger func Co-authored-by: zhaoyu<nanzhaogang@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !34713 merge v2.7.1-log into v2.7.1 【fix】move recovery log macro to NPURecovery.h and delete C10_NPU_API of GetEnvLogger func Created-by: zhaoyu65 Commit-by: zhaoyu Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [ ] 需求 - [ ] 问题单 - [x] issue/工单 [#1811](https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/1811) - [ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 1、将故障快恢模块的日志宏单独放在新建的文件NPURecovery.h里，取消用C10_NPU_API宏修饰GetEnvLogger函数； 2、修改了因为CI配置的CodeCheck_lintrunner检查出的代码规范问题； # 【资料变更】 不涉及 # 【接口变更】 不涉及 # 【功能验证】 验证OK  # 【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] - [x] 代码注释完备，正确记录错误日志 - [x] 代码实现进行了返回值、空指针等校验 - [x] PR标题正确使用类型标签，如：feat、fix、refactor、docs、test等 - [x] PR持续集成流水线（CI）执行通过，代码检查无异常 See merge request: Ascend/pytorch!34713	27 天前
Stream.cpp	!24627 [feat] support high priority stream Merge pull request !24627 from xudaohong/v2.7.1-1	8 个月前
Stream.h	!20261 [feat] aclGraph task group Merge pull request !20261 from xudaohong/master	1 年前
Stress_detect.cpp	[2.7.1][refactor]CANN ACL headers decouple Co-authored-by: Dring<17737727613@163.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !36004 merge v2.7.1 into v2.7.1 [2.7.1][refactor]CANN ACL headers decouple Created-by: Dring Commit-by: Dring Merged-by: ascend-robot Description: <!-- PR描述模板更新日期：20260203 --> # 【合入来源】 > <font color="red">**如有社区issue，请关联issue链接**</font>\ https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2042 > <font color="red">**请勿携带内部流程信息（需求链接、问题单、内部issue等）**</font> - [✓ ] 需求 - [ ] 问题单 - [ ] issue/工单 - [✓ ] 重构优化 - [ ] 资料更新 # 【修改方案】 > 请描述修改内容的具体实现，涉及哪些组件之间进行交互，可以用1、2、3、...进行罗列\ > 如果是需求或者重构类的PR，需要补充详细设计文档（说明上下游组件关系、时序图、类图、DFX能力等内容） cann已开源，PTA在编译过程中动态获取CANN头文件，避免本地保存的头文件与CANN开源版本存在差异导致上层应用编译异常。  核心逻辑： 2.10以下分支保留开源头文件中没有的头文件，2.10以上分支原头文件全部删除，拉取的开源头文件进行复制覆盖 2.10以上分支检查 third_party/acl/inc/acl/ 是否已有内容，有则跳过（幂等） 按优先级复制头文件到 third_party/acl/inc/acl/（先 runtime，后 ge 覆盖，再super_kernel.h） 删除临时目录 # 【资料变更】 > 请确认是否涉及资料变更。如涉及，需要在PR中体现，并简要说明修改内容。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【接口变更】 > 请确认是否涉及跨代码仓或者客户面可见的接口变更。如涉及，需要详细说明接口以及对应的变更内容，同时需要在资料中体现。如不涉及，需填写“不涉及” 不涉及 # 【功能验证】 > 说明测试场景，测试方法。如果本次测试方式与常规单元测试不同，请详细说明您的测试步骤\ > 新增/变更内容是否已新增/适配UT测试用例看护，并补充测试自验证截图 编包成功，没有本地文件找不到的头文件符号  安装成功 初始化无报错：  # 【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 See merge request: Ascend/pytorch!36004	13 天前
Stress_detect.h	!23428 Support p2p detect Merge pull request !23428 from 王超/v2.7.0_stresshccl	9 个月前
memory_snapshot.cpp	!23601 add segment_pool_id in memory snapshot Merge pull request !23601 from 郭光浩/v2.7.1	9 个月前
memory_snapshot.h	!12205 [3/N][memory_snapshot][feat] add flamegraph visualization Merge pull request !12205 from 杜金航/master	1 年前