Pull Request

描述

修复 Autofuse 在 Reduce 相关场景复制或合并子图时的边重连问题：以源节点到克隆节点的 NodeCloneMap 替换按节点名的映射，分别重连数据边和控制边；同时按节点 ID 稳定输出节点顺序，消除调度组结果对容器遍历顺序的依赖。

变更类型

• 🐛 Bug 修复
• ✨ 新功能
• 💄 代码风格更新（格式化，局部变量）
• ♻️ 重构（既不修复错误也不增加功能的代码变动）
• 📦 构建过程或辅助工具的变动
• 📝 文档内容更新

关联的Issue

• 关联并在合并后关闭 #215：修复 Reduce 场景子图复制后的边重连异常。

如何测试

1. 新增或更新 test_schedule_group_partitioner，覆盖调度组分区和图合并后的边重连。
2. 更新 test_optimizer 与 optimize_st，按结果集合验证，覆盖不同调度组顺序。
3. 本次仅整理 PR 元信息，未额外执行构建或测试命令。

核对清单

• 我的代码遵循了项目的代码风格
• 我已对代码进行了自测
• 本次变更无需更新相关文档
• 我在标题中使用了合适的类型标签（如：fix:）
• 我已经详细阅读了贡献指南（CONTRIBUTING.md），并遵守了其中的所有规定，包括但不限于commit message的格式、无效commit的合并等

其他信息

核心问题

图中存在重名节点时，按节点名称做查找/映射/匹配会导致边连接错误或节点丢失。

重名节点的来源：PartitionByNode 中，workspace_pre 和 workspace_post 通过 GetNewNodeName(src_node, dst_node, "Workspace", out_anchor->GetIdx()) 生成名称（reduce_schedule_case_generator.cpp:442-444）。当不同 reduce 节点被分区时，可能产生同名的 workspace 节点。这些重名节点进入图后，后续的克隆、分区操作按名称查找就会出错。

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修改点 1：新增 NodeCloneMap 类型别名

文件: autofuse/inc/graph_metadef/graph/utils/graph_utils.h:59

// 新增
using NodeCloneMap = std::unordered_map<const Node *, NodePtr>;

为什么改：旧方案用 std::unordered_map<std::string, NodePtr> 按节点名做映射。unordered_map 的 key 唯一，重名节点后插入的会覆盖先插入的，导致映射中丢失节点。改用裸指针 const Node * 作 key，每个节点的内存地址天然唯一，不受名称冲突影响。

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修改点 2：新增基于指针的 RelinkGraphEdges 重载

文件: autofuse/graph_metadef/graph/utils/graph_utils.cc:2978-3048 + graph_utils.h:942-947

新增 3 个函数：

• RelinkClonedDataEdges — 按指针映射重连数据边
• RelinkClonedControlEdges — 按指针映射重连控制边
• GraphUtils::RelinkGraphEdges(const NodePtr &node, const NodeCloneMap &node_clone_map) — 公开入口

为什么改：旧的 RelinkGraphEdges（graph_utils.cc:2984）通过 node->GetName() + suffix 在 map 中查找克隆后的新节点。重名场景下查找会命中错误的节点，导致边连到错误目标。新实现用 node_clone_map.find(node.get()) 直接按原始节点指针查找对应的克隆节点，精确无误。

同时显式处理了控制边（RelinkClonedControlEdges），旧实现在同一函数中也处理控制边，新实现拆分为独立函数，逻辑更清晰。

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修改点 3：DoCopyAscNodeAndRelink 改用指针映射

文件: autofuse/graph_metadef/graph/ascendc_ir/core/ascendc_ir.cc:640-653

// 旧
std::unordered_map<std::string, NodePtr> all_new_nodes;
all_new_nodes[dst_new_node->GetName()] = ...;
GraphUtils::RelinkGraphEdges(src_node, "", all_new_nodes);

// 新
NodeCloneMap node_clone_map;
node_clone_map[src_node.get()] = ...;
GraphUtils::RelinkGraphEdges(src_node, node_clone_map);

为什么改：图克隆（CopyFrom）时，如果源图中有重名节点（如 Reduce 分区产生的同名 workspace），按名映射会让后插入的同名节点覆盖先前的，克隆后边的重连会连到错误节点。改用 src_node.get() 作 key，保证每个源节点都能映射到正确的克隆节点。

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修改点 4：PartitionByConnectivity 输出节点收集从 map 改为 vector+sort

文件: autofuse/optimize/task_generator/schedule_group_partitioner.cpp:68-82

// 旧
std::map<std::string, ::ascir::NodeView> name_to_output_nodes;
// ... name_to_output_nodes.emplace(node->GetName(), node);
for (const auto &name_and_node : name_to_output_nodes) { node_order.emplace_back(name_and_node.second); }

// 新
std::vector<AscNodePtr> output_nodes;
// ... output_nodes.emplace_back(node);
node_order = std::move(output_nodes);
std::sort(node_order.begin(), node_order.end(), CompareByNodeId);

为什么改：两个原因：

1. 避免重名输出节点被去重丢失：std::map<std::string, ...> 的 key 唯一，重名输出节点会被去重。丢失输出节点后，该节点所在的连通分量不会被遍历到，最终 visited.size() != num_nodes 检查失败（schedule_group_partitioner.cpp:102-109），图分区直接报错。改用 vector 保留所有输出节点。

2. 保证确定性排序：直接用 vector 会导致遍历顺序不确定（取决于图中节点排列），违反编码红线规则 5（图改写结果必须确定）。因此用 CompareByNodeId（按 GetOpDesc()->GetId() 排序）保证确定性的遍历顺序。旧实现靠 std::map 的 key 排序（按名称字典序），现在名称不可靠，改用 OpDesc ID 排序。

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修改点 5：AddConnectedNodes 和 MergeGraphs 改用指针映射

文件: autofuse/optimize/task_generator/schedule_group_partitioner.cpp:155,268,271,312,316

// 旧
std::unordered_map<std::string, af::NodePtr> all_new_nodes;
all_new_nodes[dst_new_node->GetName()] = dst_new_node;
GraphUtils::RelinkGraphEdges(src_node, "", all_new_nodes);

// 新
af::NodeCloneMap node_clone_map;
node_clone_map[asc_node.get()] = dst_new_node;
GraphUtils::RelinkGraphEdges(src_node, node_clone_map);

为什么改：与修改点 3 相同的原因。子图构建和图合并过程中，如果连通分量内有重名节点，按名映射会导致边重连错误。

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修改点 6：新增 DoCopyAscNodeOutputTensorAttr 函数

文件: autofuse/optimize/task_generator/reduce_schedule_case_generator.cpp:53-77

// 旧调用（PartitionByNode 中）
DoCopyAscNodeTensorAttr(src_node, load_node);   // 复制 src_node 的所有输出
DoCopyAscNodeTensorAttr(src_node, store_node);

// 新调用
DoCopyAscNodeOutputTensorAttr(src_node, load_node, out_anchor->GetIdx());   // 只复制指定输出
DoCopyAscNodeOutputTensorAttr(src_node, store_node, out_anchor->GetIdx());

为什么改：旧函数 DoCopyAscNodeTensorAttr（第 34-51 行）遍历 src_node->outputs() 的所有输出，逐个复制到 dst_node 的对应索引：

for (size_t i = 0U; i < src_node->outputs().size(); i++) {
    auto tensor_attr_group = op_desc->MutableOutputDesc(i)->GetOrCreateAttrsGroup<...>();
    *tensor_attr_group = src_node->outputs[i].attr;
}

但 load_node 和 store_node 是单输出节点（只有 1 个 output）。当 src_node（reduce 节点）有多个输出时，i 会超过 load_node/store_node 的输出数量，MutableOutputDesc(i) 越界访问。

新函数 DoCopyAscNodeOutputTensorAttr 只将 src_node 的第 src_output_index 个输出的属性复制到 dst_node 的第 0 个输出，避免越界：

const auto output_desc = op_desc->MutableOutputDesc(0U);  // dst_node 的第 0 个输出
*tensor_attr_group = src_node->outputs[src_output_index].attr;  // src_node 的指定输出

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修改点 7：3 处节点匹配从名称比较改为指针比较

文件: autofuse/optimize/task_generator/reduce_schedule_case_generator.cpp，3 个函数各 1 处

// 旧（PartitionByNode:460, PartitionLoad:507, PartitionScalar:531）
if (peer_in_anchor->GetOwnerNodeBarePtr()->GetName() == dst_node->GetName())

// 新
if (peer_in_anchor->GetOwnerNodeBarePtr() == dst_node.get())

为什么改：这 3 处逻辑是遍历 src_node 的下游节点，判断哪个 peer 是目标节点 dst_node，以执行 RemoveEdge(src->dst) + AddEdge(load->dst)。旧实现通过名称比较判断，当图中存在与 dst_node 同名的其他节点时，会误判为匹配，导致：

• 删除了不该删的边
• 在错误的节点上添加新边

改用指针直接比较 == dst_node.get()，精确匹配目标节点对象本身，不受重名干扰。

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修改点 8：测试适配——从按索引断言改为按集合断言

文件: autofuse/tests/st/optimize/optimize_st.cpp + autofuse/tests/ut/optimize/test_optimizer.cpp

8a. ConcatFirstDim 测试适配

// 旧：按索引断言 schedule_groups[0] 和 [1] 的 axis 名称
EXPECT_EQ(axis_names_0, expected_0);
EXPECT_EQ(axis_names_1, expected_1);

// 新：用 set<set<string>> 收集所有 group 的结果，不依赖顺序
std::set<std::set<std::string>> axis_name_groups;
// ... 收集所有 group
EXPECT_EQ(axis_name_groups, expected_axis_name_groups);

为什么改：修改点 4 将输出节点排序从按名称字典序改为按 OpDesc ID。这导致 schedule_groups 的顺序可能变化（不再保证 schedule_groups[0] 对应某一组）。旧的硬编码索引断言不再可靠，改用集合比较，不依赖顺序。

8b. EliminateSizeVar 测试适配

// 旧：按索引逐个断言 schedule_groups[0..6] 的 SizeVar 数量
EXPECT_EQ(schedule_groups[0]...GetAllSizeVar().size(), 4UL);
EXPECT_EQ(schedule_groups[1]...GetAllSizeVar().size(), 5UL);
// ... 7 个

// 新：用 set<size_t> 收集所有数量，与预期集合比较
std::set<size_t> size_var_counts;
// ... 收集
const std::set<size_t> expected_size_var_counts{4UL, 5UL, 6UL, 7UL, 8UL, 9UL, 10UL};
EXPECT_EQ(size_var_counts, expected_size_var_counts);

为什么改：同上，group 顺序不再确定。

8c. NodeCacheMarkerConcat 测试适配

// 旧：按固定索引路径断言
EXPECT_EQ(schedule_results[1].schedule_groups[1].impl_graphs.size(), 3UL);
const auto &impl6_brc0 = impl_graphs[2].FindNode("brc0");

// 新：遍历所有 schedule_result、group、impl_graph 查找目标节点
bool found_cached_brc0 = false;
// ... 遍历查找
EXPECT_TRUE(found_cached_brc0);

为什么改：同上，索引顺序不再确定，改为遍历查找。

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修改点 9：新增重名节点 UT

文件: autofuse/tests/ut/optimize/task_generator/test_schedule_group_partitioner.cpp

9a. DuplicateWorkspaceNames_CopyAndPartitionKeepEdges

构造含两个 workspace 节点的图，手动将两个 workspace 重命名为同名 "workspace"，然后：

1. copied_graph.CopyFrom(graph) — 验证克隆后 workspace 边正确（一个 workspace 有 Data 输入，另一个有 Load 输出）
2. PartitionByConnectivity(graph) — 验证分区后边仍正确

9b. DuplicateWorkspaceNames_PartitionDoesNotDropComponents

构造两个独立连通分量（data0→workspace0, data1→workspace1），将两个 workspace 重命名为同名，验证分区后仍得到 2 个子图（不被去重为 1 个）。

为什么新增：直接复现重名节点场景，回归验证修复效果。符合编码红线通用规则 7（不做无关重构）和测试规范（Bug 修复必须有复现用例）。

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修改点总结

#	修改点	根因	修复方式
1	新增 NodeCloneMap	名称映射重名覆盖	改用指针作 key
2	新增 RelinkGraphEdges 重载	按名查找克隆节点出错	按指针查找
3	DoCopyAscNodeAndRelink 改用指针	同 #1	同 #1
4	输出节点收集 map→vector+sort	重名输出节点被 map 去重	vector 保留全部 + ID 排序
5	AddConnectedNodes/MergeGraphs 改用指针	同 #1	同 #1
6	新增 DoCopyAscNodeOutputTensorAttr	多输出节点属性复制到单输出节点越界	只复制指定输出索引
7	3 处名称比较→指针比较	重名节点名称匹配误判	指针直接比较
8	4 个测试适配	group 顺序变化	改用集合断言
9	新增 2 个重名节点 UT	无复现用例	构造重名场景验证