已关闭
[Bug-Report|缺陷反馈]: 【易用性】 pypto.loop_unroll 配合 unroll_list>1 时 RegisterCopy pass 寄存器拷贝路径选择错误导致静默数据损坏（token[1..N-1] 损坏、token[0] 正确）；上游未修复仅知识库提供 workaround #3195
liuxiaoxiao11创建于 9月1日关闭于 9月7日
9月1日 添加了label：bug-report
9月2日 将 songle1 设为负责人
9月3日 添加了label：Passes
9月3日 issue类型由 任务 改变为 缺陷
9月3日 将 hwwangmingjun 设为负责人
9月3日 将 seu_chang 设为负责人
9月3日 移除了负责人 hwwangmingjun
9月3日 移除了负责人 KaiqiJin
KaiqiJin
9月3日 评论：
9月3日 评论：
@seu_chang 麻烦帮忙看下unrolllist的问题
LiuChang
9月7日 评论：
9月7日 评论：
附件中提供的用例执行之后报错：CHECK_OP(dstShape.size() == srcShape.size()) << "Assemble: src and dest requires same shape";
pypto.assemble(src, offsets, dst) 的语义是“把 N 维小张量 src 写入 N 维大张量 dst 的 offsets 位置”——要求 src 和 dst 维度数（秩）相同，它不会自动把低维 src 升维。
提供的复现脚本里：
- x 是 (8, 4) 的 2D 张量，idx 是 loop_unroll 产生的 SymbolicScalar
- x[idx, :] 走 tensor.py:329-334：先把整数索引转成 slice(idx, idx+1) 做 view（得到 (1, 4)），再 reshape 把长度为 1 的维压掉 → 返回 1D 张量 shape (4,)
- 所以 row = pypto.add(x[idx,:], x[idx,:]) 是 1D (4,)
- pypto.assemble(row, [idx, 0], y)：src 秩 = 1，dst y 秩 = 2 → 2 != 1 → 检查失败
使用： row = pypto.add(x[idx:idx+1, :], x[idx:idx+1, :]) —— 用 slice 切行，报错消失。
并没有出现文中所述Register Copy相关的问题。
与ISSUE中所述吻合：
复现状态：NPU 最小复现因 kernel 语法复杂性未达成（触发 F00003 而非 RegisterCopy 损坏）。
LiuChang
9月7日 评论：
9月7日 评论：
开发者你好，此issue计划关闭，如有问题欢迎继续讨论
9月7日 issue状态由 待办的 改变为 已完成
9月7日 关闭了 issue
Thanks for sending an issue! Please fill in the following template to help quickly solve your problem.
Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填)
pypto.loop_unroll 配合 unroll_list 参数（unroll 因子 > 1）时，C++ 编译管线的 RegisterCopy pass 对 tensor 的寄存器拷贝逻辑存在 bug：某些 unroll 配置下 tensor 的 Copy 路径选择错误，导致数据写入位置偏移。表现为循环展开后 token[0] 结果正确，但 token[1..N-1] 数据损坏（静默，无报错）。
知识库（pypto-precision-debug SKILL.md:274）明确记录：
Issue #223, #341 - RegisterCopy pass 在处理 unroll 场景时，对 tensor 的寄存器拷贝逻辑存在 bug，某些 unroll 配置下 tensor 的 Copy 路径选择错误，导致数据写入位置偏移。设置 unroll_list=[1] 可关闭循环展开，规避此问题。
该 bug 在两处知识库引用：pypto-precision-debug/SKILL.md:38,274 和 pypto-op-lint/checks/d1_framework.py:1336。上游 pypto 仓未修复此 bug，仅有 workaround（unroll_list=[1] 关闭循环展开）。
Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填)
服务器/NPU 型号: Ascend910 (16 devices)
PyPTO 版本/Commit: 0.2.1 (pip) / 源码 HEAD 41b340b76
CANN 版本: 9.2.0 (V100R001C25B114)
Python 版本: 3.11.15
操作系统: Huawei Cloud EulerOS 2.0 (aarch64)
Steps to reproduce the issue / 重现步骤 (Mandatory / 必填)
source /home/operation/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh && export TILE_FWK_DEVICE_ID=0
cd issues/issue-10 && python repro_loop_unroll.py（最小复现触发 F00003，非 RegisterCopy bug）
知识库核查：查看 pypto-precision-debug/SKILL.md:38,274 确认 Issue #223/#341 引用
lint 核查：查看 d1_framework.py:1336 确认 lint 中的已知问题提示
上游核查：git -C /home/l00605417/pypto log --oneline origin/master --all --grep="RegisterCopy|unroll" 确认无修复
Describe the expected behavior / 预期结果 (Mandatory / 必填)
RegisterCopy pass 应正确处理 unroll 场景下的 tensor 寄存器拷贝，unroll_list > 1 时不应导致数据损坏。在 bug 修复前，loop_unroll 接口应在 unroll_list > 1 时发出警告提示已知 bug 和 workaround。
Related log / screenshot / 日志 / 截图 (Mandatory / 必填)
知识库引用（pypto-precision-debug/SKILL.md:274）：
依据参考：Issue #223, #341 - RegisterCopy pass 在处理 unroll 场景时，对 tensor 的
寄存器拷贝逻辑存在 bug，某些 unroll 配置下 tensor 的 Copy 路径选择错误，导致数据
写入位置偏移。设置
unroll_list=[1]可关闭循环展开，规避此问题。NPU 复现尝试（issues/issue-10/evidence_npu_attempt.log）：
ERROR: RenderedParserError: ErrCode: F00003, RuntimeError: CHECK FAILED:
dstShape.size() == srcShape.size() - Assemble: src and dest requires same shape
（此为 kernel 语法问题，非 RegisterCopy bug 本身）
上游 git log（issues/issue-10/evidence_upstream_check.log）：
3788ac5a7 fix(machine): Stop raising stitch_function_max_num with unroll in non-memory-driven mode
5e9a4e545 fix(machine): Rollback unroll_list and stitch_max_num, while maintaining with memory-driven operations
无 RegisterCopy 修复提交
Special notes for this issue/备注 (Optional / 选填)
复现状态：⚠️ 部分确认。知识库（Issue #223/#341）确认 bug 存在并提供 workaround；NPU 最小复现因 kernel 语法复杂性未达成（触发 F00003 而非 RegisterCopy 损坏）。
上游核对（2026-09-01，HEAD 41b340b76）：上游有 4 个 unroll 相关提交但均不涉及 RegisterCopy pass 修复。归入结局 ②：上游至今没写。
仓分类：pypto（C++ RegisterCopy pass），pypto-gym（附——知识库文档化 workaround）。完整证据目录：issues/issue-10/README.md。c3f3f8f4df99488784078ce4b72918e2.zip