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[Bug]: 全量 UT 在预编译 CustomOps、浮点归约和可选 TensorFlow 导入场景下失败 #358
hedongdong创建于 9月2日
hedongdong
9月2日 评论：
9月2日 评论：
补充处理结论（MoE parity UT）：
test_semantic_difference_documentation 仅在 CPU 上手工构造 float32 softmax 和 top-k 概率归约，没有调用 HyperParallel 的 _compute_load_balance_loss 生产实现。其 assertEqual(megatron_prob_total, 100) 还依赖浮点归约结果与整数精确相等，容易受实现和归约顺序影响；同文件已有公式等价性及负载均衡方向用例覆盖有效行为。
PR #1313 已在提交 90fb789f 中直接删除该说明性、重复用例，未改动业务实现。删除后该测试文件定向执行结果为 6 passed，提交钩子的 pylint、lizard 检查通过。
本 Issue 中另外两个失败继续保留跟踪。
hedongdong
9月2日 评论：
9月2日 评论：
def test_eager_checkpoint_wrappers_receive_swap_inputs(self):
"""Eager full and selective wrappers should receive the configured value."""
for mode in ("full", "selective"):
for swap_inputs in (False, True):
with self.subTest(mode=mode, swap_inputs=swap_inputs):
model = _DiscoveryModel()
with (
patch(
f"{_ACTIVATION_CHECKPOINT_MODULE}._should_use_hf_native_gradient_checkpointing",
return_value=False,
),
patch(f"{_ACTIVATION_CHECKPOINT_MODULE}.ensure_profiler_ops_sac_ignored"),
patch(f"{_ACTIVATION_CHECKPOINT_MODULE}.ensure_fsdp_ops_sac_ignored"),
):
_apply_activation_checkpointing(
model,
mode,
enable_compile=False,
swap_inputs=swap_inputs,
)
for block in self._wrapped_blocks(model):
self.assertIs(block.checkpoint_kwargs["swap_inputs"], swap_inputs)
hedongdong
9月2日 评论：
9月2日 评论：
补充处理结论（Torch Context Parallel NPU ST）：
PR #1313 在修复并重新执行 Debug 门禁后，原有 activation-checkpoint UT 的 TensorFlow SIGSEGV 已消失：构建 #1346 的 UT_TEST 全量通过。随后 Ascend Torch ST 在以下用例中失败：
tests/torch/accuracy/test_llama3_accuracy.py::test_llama3_tp_cp_fully_shard_accuracy
该问题在构建 #1346 和重跑构建 #1347 中连续复现，rank 级错误为：
partial_loss.backward(backward_seed)
-> torch.distributed.nn.functional._AllGather.backward
-> torch.distributed.nn.functional._AlltoAll.forward
-> torch.distributed.all_to_all
RuntimeError: Tensors must be contiguous
根因边界：
TorchPlatform.differentiable_all_gather_concat()当前使用torch.distributed.nn.functional.all_gather()；- HyperParallel 在前向进入 all-gather 前对输入执行了 contiguous 处理，但 PyTorch 的 stock autograd 实现在反向中会把上游梯度拆成 tensor list，再通过 list-based
all_to_all完成归约； - 这些反向梯度分片不保证连续，当前 HCCL/PTA 环境会直接拒绝非连续 tensor，因此仅处理前向输入不能覆盖该路径；
- 两轮失败均发生在 Context Parallel/DTensor 通信路径。PR #1313 的 native 构建、adapter 和 symmetric-memory CMake 修改不会加载或修改该运行路径；同批其余 5 个 Torch NPU ST 均通过。
建议修复方向：
- 在 Torch platform 的 differentiable all-gather 实现中保证反向通信输入连续；
- 优先使用 HyperParallel 自有 autograd wrapper，在 backward 中对梯度显式 contiguous 后执行 reduce-scatter/all-reduce，而不是依赖 PyTorch stock
_AllGather.backward的 list-based all-to-all； - 补充 CPU/Gloo 的 autograd 正确性测试和 NPU/HCCL 的非连续梯度回归用例；
- 不降低
test_llama3_tp_cp_fully_shard_accuracy的精度断言，也不通过下掉用例规避通信契约问题。
门禁证据：
- #1346：静态检查、ARM/x86 编译、全量 UT、MindSpore ST 均通过；Torch ST 仅该用例失败。
- #1347：复用相同提交重跑 Torch ST，该用例再次以相同
Tensors must be contiguous失败。 - https://log-build.mindspore.cn/job/Hyper-parallel_Atomgit_Gate_Debug_Dongyf/1346
- https://log-build.mindspore.cn/job/Hyper-parallel_Atomgit_Gate_Debug_Dongyf/1347
9月3日 修改了issue 的描述
Checklist
🐛 Describe the bug
PR #1313 使用全量 native wheel 执行 Debug 门禁时，先后暴露出 3 个全量 UT 隔离或稳定性问题，以及 1 个 Torch differentiable all-gather 反向梯度连续性问题。
1. CustomOps 缺失扩展用例依赖运行环境
失败用例：
Debug 构建使用：
hyper_parallel_custom_ops_ms.so已成功构建并打入 wheel。用例本意是验证“预编译扩展缺失时不进行 JIT 编译”，但没有显式模拟扩展不存在，而是依赖安装环境中没有该.so。当全量 native wheel 中存在可加载扩展时，import 成功，预期的ImportError不再发生。处理方式：删除该环境敏感且无法稳定构造缺失场景的用例；保留 loader 成功、加载失败包装和并发模块保护等有效覆盖。
2. MoE parity 用例使用浮点精确相等
失败用例：
该用例在 CPU 上手工构造 float32 softmax 和 top-k 概率归约，没有调用 HyperParallel 的生产实现，并将浮点归约结果与整数 token 数量做精确相等比较。不同 CPU 架构、向量化实现或归约顺序可能产生末位误差；同文件其他用例已经覆盖公式等价性和负载均衡方向。
处理方式：删除该说明性、重复且依赖浮点精确相等的用例，不改动业务实现。
3. Activation checkpoint UT 间接加载 TensorFlow 后 SIGSEGV
失败用例：
导入链：
该用例只验证 eager checkpoint wrapper 的
swap_inputs参数透传，却没有隔离 Hugging Face native gradient-checkpoint 探测路径。门禁环境安装了 TensorFlow，Transformers 对可选后端的模块初始化触发 TensorFlow native extension 加载并崩溃。处理方式：在该组 UT 中 mock
_should_use_hf_native_gradient_checkpointing()返回False，使参数透传测试不再加载无关的 Transformers/TensorFlow 后端。修复后 Debug 构建 #1346 的全量 UT 通过。4. Torch differentiable all-gather 反向传入非连续 Tensor
失败用例：
Debug 构建 #1346、#1347 和 #1348 在 Context Parallel/DTensor 的 backward 路径稳定出现：
根因如下：
TorchPlatform.differentiable_all_gather_concat()使用torch.distributed.nn.functional.all_gather()保留可微语义；_AllGather.backward在当前非 NCCL 路径中通过 list-based all-to-all 归约这些梯度，HCCL/PTA 要求传入 Tensor 连续，因此在通信调用处报错。该问题不是 native adapter、symmetric-memory CMake 或 MegaMoE kernel 引入的编译问题，而是现有 Torch platform differentiable collective 的反向张量布局契约没有覆盖 HCCL 要求。
处理方式：
grad_output转为 contiguous 后再交给 PyTorch 原有_AllGather.backward；补充了 backward 梯度连续性 UT，并通过本地 2 进程 Gloo 前向/反向验证；NPU/HCCL 回归由 PR #1313 的 Debug 门禁继续验证。
Expected behavior
differentiable_all_gather_concat()保证传给后端反向 collective 的梯度 Tensor 连续，同时保持前向结果、rank 顺序和 autograd 语义不变。tests/ut可以完整执行，Torch Context Parallel NPU ST 可以完成 backward。Additional context
Environment info
全量 UT（#1344）：
Torch NPU ST（#1348）：