当前PR是否有AI参与:

• 否
• 是

1. AI Agent 平台：Codex。
2. AI 模型：GPT-6。
3. Prompt 上下文：按仓库 .agents/skills/ops-tilelang-torch-compile/SKILL.md，为五个 Multimodal API 增加固定形状 torch.compile / npugraph_ex 支持，并进行 Ascend NPU AUTO、PTO 实机验证。

PR功能描述 / 为什么需要这个合入:

为 attn_rel_h_rel_w、bmp_to_patches、prepare_image_attn_pos_id、replace_input_embeds、shuffle_image_tokens 增加 torch.library.custom_op 与 fake 实现，使它们可在固定形状下进入 torch.compile(..., backend='npugraph_ex', fullgraph=True, dynamic=False)。

• 将元信息验证与 NPU 环境检查、TileLang JIT/launch 分离。fake 只推导元数据，不读取设备 Tensor 数据。
• 前三个 API 返回新 Tensor；后两个保持写入 input_embeds、返回 None 的契约，并准确声明 mutates_args。
• attn_rel_h_rel_w 改为由 PyTorch 显式分配输出并传入 TileLang 内核（out_idx=None）。原先由 TileLang 自动分配输出时，该环境在 ACL Graph 捕获后读取输出元数据发生段错误；数值计算与内核调度保持一致。
• 新增独立参考结果、同存储更新、同规格新存储、输出及副作用、schema/fake、ACL Graph 捕获/重放测试；覆盖位置 ID 的 single/owner/flat 路径、窗口 1/2、BMP 翻转与归一化分支，以及替换后重排的同图组合。

该PR关联的issue

无。

希望检视人员了解:

• 保留五个公开 API 的签名和返回语义；未注册自动 autograd，也未声明动态 shape 支持。
• fake 使用显式的 total_seqlens_vit、total_patches 等参数确定输出形状；调用方须保证这些参数与设备上的前缀和数据一致。
• shuffle_image_tokens 的每张图 token 数需满足现有交错排列契约；本 PR 沿用已有内核数学逻辑。
• 验证环境：Python 3.12.3、PyTorch 2.10.0、torch_npu 2.10.0、TileLang 0.1.15+cpu.git194c1b89、CANN 9.3.0、Ascend NPU；PTO 使用已安装的 PTOAS 0.66 配套环境。

改动类型 / Change Type

• Bug 修复 / Bug Fix（ACL Graph 捕获时的输出分配）
• 新功能 / New Feature
• 性能优化 / Performance
• 代码重构 / Refactoring
• 文档更新 / Documentation
• 测试相关 / Test
• 其它 / Other

测试信息 / Testing

在 /home/l00947271/ops-tilelang-multimodal-compile 中，加载 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh，分别设置 TILELANG_DEFAULT_TARGET=auto 与 pto，执行：

OMP_NUM_THREADS=1 OPENBLAS_NUM_THREADS=1 OPS_TILELANG_TEST_LEVEL=0 \
python -m pytest tests/multimodal/test_dsocr.py tests/multimodal/test_image_embed_ops.py \
  -m 'not benchmark' -x -q --tb=short

日志保存于 /home/l00947271/multimodal_compile_validation_20261110/auto-final.log、pto-final.log。

• 单元测试通过 / UT passed
• 集成测试通过 / ST passed（未执行独立系统级集成测试）
• 人工验证通过 / Manual verified（NPU 数值、副作用和 ACL Graph 事件）

检查清单 / Checklist

• 代码符合规范 / Code follows style guide
• 测试添加并通过 / Tests added and passed
• 文档已更新 / Docs updated if needed（公开 API docstring 已描述行为）
• 无硬编码敏感信息 / No secrets hardcoded
• 提交信息符合规范 / Commit message follows convention