External Cannbot Graph Torch Npugraph Ex Knowledge

npugraph_ex 模式（aclgraph）

模式概述

npugraph_ex 模式采用 Capture & Replay 方式，将算子任务下沉到 Device 执行，减少 Host 调度开销。该模式为试验特性，仅面向推理场景。

核心规则

1. 先读文档再生成代码：根据用户需求从映射表找到对应文档，获取文档内容后再生成代码。不要凭记忆编造参数或 API。
2. 最小化配置：只设置用户需要的选项，其余保持默认。
3. 标注来源：生成代码后告知用户参考了哪个文档。
4. 术语统一：对外统一使用"npugraph_ex 模式"。代码中使用 config.mode = "npugraph_ex"（"reduce-overhead" 已废弃）。

文档获取方式

本 skill 是 npugraph_ex 文档映射和知识检索的权威入口。获取文档时采用 刷新优先、缓存兜底：不能因为 ~/.cache 已存在就默认文档是最新。

TorchAir 主知识源

TorchAir 文档是 npugraph_ex 的主知识源，目录：https://gitcode.com/Ascend/torchair/tree/master/docs/zh。

docs/zh/ 下的一级边界：

• overview.md — 简介（概念、架构总览）
• npugraph_ex/ — npugraph_ex（aclgraph）模式全部文档
• custom_op_graph/ — 自定义算子入图
• appendix/ — FAQ、ATen API 清单、常见案例与定位

获取规则：

1. 缓存不存在时必须 sparse clone：

   git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://gitcode.com/Ascend/torchair.git ~/.cache/torchair-docs
   git -C ~/.cache/torchair-docs sparse-checkout set docs/zh
   

2. 缓存存在时优先刷新远端：

   git -C ~/.cache/torchair-docs fetch --depth 1 origin master
   git -C ~/.cache/torchair-docs merge --ff-only FETCH_HEAD
   git -C ~/.cache/torchair-docs sparse-checkout set docs/zh
   

3. 刷新成功后读取文档：

   read_file("~/.cache/torchair-docs/docs/zh/{path}")
   

4. 刷新失败时才读缓存：网络失败、远端不可达或用户明确要求离线/快速响应时，可以读取本地缓存，但回复中必须说明“当前使用本地缓存，可能不是最新”。

5. TTL 平衡建议：普通代码生成/配置指导可在上次刷新未超过 24 小时时直接读缓存；用户明确要求最新文档、涉及 API 行为变化、版本差异或新能力时，忽略 TTL，必须尝试刷新。

PyTorch NPU 辅助知识源

PyTorch NPU 文档来自 Ascend/pytorch 仓库（非 TorchAir），用于交叉验证 torch_npu / NPU 底层 API（stream、event、device、内存管理、单算子写法、自定义算子适配、Native API 签名等）。它不是独立场景入口。

HiAscend 官方在线文档入口用于版本导航和在线交叉验证，不替代下方 Ascend/pytorch sparse checkout、本地安装源码或用户环境源码。用户明确要求最新/特定产品版本、版本差异、API 支持度、环境变量、故障处理或 TorchAir 图模式导航时，可先查看：

• Ascend Extension for PyTorch 26.0.0：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2600/index/index.html

1. 缓存不存在时按固定分支拉取：

   git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse -b v2.7.1 https://gitcode.com/Ascend/pytorch.git ~/.cache/pytorch-npu-docs
   git -C ~/.cache/pytorch-npu-docs sparse-checkout set docs/zh/framework_feature_guide_pytorch docs/zh/native_apis docs/zh/environment_variable_reference torch_npu/npu
   

2. 缓存存在时优先刷新 v2.7.1 分支：

   git -C ~/.cache/pytorch-npu-docs fetch --depth 1 origin v2.7.1
   git -C ~/.cache/pytorch-npu-docs merge --ff-only FETCH_HEAD
   git -C ~/.cache/pytorch-npu-docs sparse-checkout set docs/zh/framework_feature_guide_pytorch docs/zh/native_apis docs/zh/environment_variable_reference torch_npu/npu
   

3. 读取路径：

   read_file("~/.cache/pytorch-npu-docs/docs/zh/framework_feature_guide_pytorch/<filename>.md")
   read_file("~/.cache/pytorch-npu-docs/torch_npu/npu/<filename>.py")  # 验证函数签名
   

4. 版本提醒：本地缓存的 PyTorch NPU 参考文档固定为 v2.7.1；HiAscend 在线入口对应 Ascend Extension for PyTorch 26.0.0 产品文档，页面内可能包含多个 PyTorch 原生 API 支持度版本。若用户使用其他版本，需提醒 API 可能有差异，并优先以用户环境中的源码/签名为准。

⚠️ 上述"先读文档"优先用于代码生成、概念解释、对比分析、配置指导和脚本迁移场景；当用户处于问题定位场景时，优先遵循下方"问题定位时的源码检索"。

文档映射表

本表路径采用仓库根相对路径（包含 docs/zh/），便于直接从 sparse checkout 缓存读取。若用于 AGENTS.md 的「📎 参考链接」基址拼接，需要先去掉开头的 docs/zh/。

模式配置与总览

基础功能

高级功能

DFX（调试诊断）

API 参考

自定义算子入图

附录与定位

PyTorch NPU 辅助参考

问题定位时的源码检索

问题定位采用"就近定位优先，三仓兜底"的策略，不维护静态的日志关键词映射表。

1. 直接证据优先：若报错栈、日志、调用栈、dump、生成代码或调试输出已经给出文件名、pass 名、函数名、模块名或具体代码片段，先读取该上下文附近的源码。
2. 本地源码补查：若 workspace 中没有对应文件，优先读取本地 Python 环境中的 installed source，例如 site-packages/torchair/、site-packages/torch_npu/、site-packages/torch/。
3. 三仓兜底：只有当直接证据不足时，才按问题阶段补查下列仓库。下表中的地址仅用于标识源码来源，不能直接作为代码读取入口。若本地已存在 workspace 源码或 installed source，则直接读取；若本地不存在对应源码，必须先将仓库拉取到本地缓存目录后再读取。

本地拉取示例（仅在本地无对应源码时）：

# TorchAir
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://gitcode.com/Ascend/torchair.git ~/.cache/torchair-src
cd ~/.cache/torchair-src && git sparse-checkout set npugraph_ex docs/zh

# Ascend/pytorch
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse -b v2.7.1 https://gitcode.com/Ascend/pytorch.git ~/.cache/torch-src
cd ~/.cache/torch-src && git sparse-checkout set torch_npu docs/zh

# upstream PyTorch
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/pytorch/pytorch.git ~/.cache/pytorch-src
cd ~/.cache/pytorch-src && git sparse-checkout set torch/_dynamo torch/fx torch/_functorch torch/_inductor

4. 按阶段补查：
   • Eager / torch_npu / stream / event / device 问题 → 优先补查 Ascend/pytorch 或本地 torch_npu
   • backend="aot_eager" 失败、torch._dynamo / torch.fx / FakeTensor / AOTAutograd 问题 → 优先补查本地 torch 或 upstream PyTorch，必要时再看 Ascend/pytorch 桥接代码
   • npugraph_ex pass、graph_pass、replace_stream_event、npu_fx_compiler、fx2acl_converter、DFX 问题 → 优先补查 TorchAir 或本地 torchair
   • GE / CANN 编译、InferShape、dtype/shape 不一致问题 → 先看 TorchAir dump 和相邻源码，再结合文档案例与 CANN/GE 日志

性能优化

编译缓存（首次编译时间过长）

→ 读取 docs/zh/npugraph_ex/advanced/compile_cache.md，引导使用 cache_compile API。

执行优化（推理延迟高 / Device 利用率低）

以下优化项按推荐优先级排列：

1. 静态 Kernel 编译 — 适合固定 shape 场景（读取 docs/zh/npugraph_ex/basic/static_kernel_compile.md）
2. FX 图算子融合 Pass — 融合算子减少下发开销（读取 docs/zh/npugraph_ex/basic/pattern_fusion_pass.md）
3. FX 图优化 Pass — In-place 算子替换等图变换（读取 docs/zh/npugraph_ex/basic/inplace_pass.md）
4. 固定权重地址 — 加速图下发（读取 docs/zh/npugraph_ex/basic/frozen_parameter.md）
5. 多流并行 — 计算与通信重叠（读取 docs/zh/npugraph_ex/advanced/multi_stream.md）
6. 限核设置 — 控制 AI Core/Vector Core 核数（读取 docs/zh/npugraph_ex/advanced/limit_cores.md）

内存优化（OOM）

→ 读取 docs/zh/npugraph_ex/basic/memory_reuse.md，引导内存复用配置。

调试定位

诊断总规则

1. 首轮必收集信息：报错栈或关键日志（默认全量收集原始运行脚本的 stdout / stderr、npugraph_ex 日志和 Ascend/pytorch 日志，并在回复中注明日志文件名与关键行号）、最小可复现脚本或核心函数片段、PyTorch / torch_npu / torchair / CANN 版本、Eager 是否成功、backend="aot_eager" 是否成功、输入 shape 是否固定、是否涉及多流 / 自定义算子 / In-place。
2. 先定界，再归因：默认不直接给大段修复代码；先判断问题落在 Eager、Dynamo-FX、npugraph_ex backend、GE-CANN、精度还是性能层。
3. 就近读取源码：若日志、调用栈或调试输出已经指向具体文件、pass、函数、模块或生成代码，先读附近源码，再决定是否需要补查其他仓库。
4. 固定输出格式：问题归类 → 证据 → 最可能根因 → 下一步最小动作。若信息不足，先列缺失项和采集方式。
5. 默认不输出 MRE：除非用户明确要求最小复现，或修复必须依赖一小段配置/代码片段，否则不默认输出完整 MRE。

入图失败 / 断图

按以下步骤逐一排查：

1. 模型在单算子模式（Eager）下能否正常运行？

   • 不能 → 先解决 Eager 模式问题，参考 torch_npu 文档
   • 能 → 继续下一步

2. 使用 backend="aot_eager" 编译是否成功？

   opt_model = torch.compile(model, backend="aot_eager")
   

   • 失败 → 先归类到 Dynamo / FX / AOTAutograd 层，优先检查脚本，并根据报错上下文读取本地 torch / torch_npu / Ascend-pytorch 桥接代码
   • 成功 → 继续下一步

3. 使用 backend="npugraph_ex" 编译是否成功？

   • 失败 → 先归类到 TorchAir / aclgraph / pass / backend 层；需读取 docs/zh/appendix/cases/graph_failed_cases.md，并优先根据日志中的文件名、pass 名、函数名或生成代码片段读取相邻源码
   • 成功 → 继续下一步

4. 开启日志分析问题

   • 读取 docs/zh/npugraph_ex/dfx/dfx.md 了解调试功能
   • 读取 docs/zh/npugraph_ex/dfx/debug_save.md 保存 Debug 信息
   • 读取 docs/zh/appendix/cases/cases.md 获取定位案例
   • 若日志已指向 npu_fx_compiler、graph_pass、replace_stream_event、fx2acl_converter、生成代码或 dump 文件，先读取对应源码附近上下文
   • 若出现 GE / CANN 编译、InferShape、dtype/shape 不一致问题，优先对比 TorchAir dump 图、GE dump 图和报错节点相邻源码

精度问题（图模式和 Eager 模式结果不一致）

1. 首先确认 Eager 模式下精度是否正常

   • 不正常 → Eager 模式本身有精度问题，与图模式无关
   • 正常 → 继续

2. 使用 backend="aot_eager" 对比结果

   • 有差异 → 先归类到 Dynamo / FX / AOTAutograd 精度问题，优先查看本地 torch 与桥接代码上下文
   • 无差异 → 继续

3. 使用 NPU backend，开启算子 dump 对比

   • 读取 docs/zh/npugraph_ex/dfx/data_dump.md
   • 参考精度案例（读取 docs/zh/appendix/cases/accuracy_cases.md）
   • 若差异集中在自定义算子、Meta 推导或 GE InferShape 上，优先查看相邻源码，而不是先泛化为版本问题

运行时报错

按以下顺序处理：

1. 先按堆栈或日志定界问题层次：
   • 出现 torch._dynamo、torch.fx、FakeTensor、AOTAutograd → 先归类到 Dynamo / FX / AOTAutograd
   • 出现 npugraph_ex、torchair、graph_pass、replace_stream_event、npu_fx_compiler、fx2acl_converter → 先归类到 TorchAir / npugraph_ex
   • 出现 InferShape、CompileGraph、GE / CANN / aclnn / plog 报错 → 先归类到 GE-CANN
   • 出现 torch_npu.npu.*、stream / event / device 相关问题 → 先归类到 torch_npu / NPU API
2. 先读相邻源码：如果堆栈或日志已经指向文件、函数、pass 或模块，先读取附近源码上下文。
3. 证据不足时再补查三仓：按上方"问题定位时的源码检索"规则补查，不要机械地先扫某个仓库。
4. 文档补充：读取 docs/zh/appendix/faq.md + docs/zh/appendix/cases/cases.md。

推荐输出格式

1. 问题归类 — 当前问题属于 Eager / Dynamo-FX / npugraph_ex / GE-CANN / 精度 / 性能中的哪一类
2. 证据 — 用户提供的日志、堆栈、dump、生成代码或源码上下文
3. 最可能根因 — 1-3 个候选根因，按可能性排序
4. 下一步最小动作 — 最小排查或修复动作；若信息不足，给出采集方法而不是直接给大段修复代码

自定义算子入图

npugraph_ex 模式不需要实现 Ascend IR Converter，只需完成 Meta 推导函数。函数化转换由 TorchAir 自动完成（PyTorch 2.6+），In-place 算子也无需手动实现。

算子类型确认

• In-place 算子（会修改输入数据，如 add_、kv_cache 原地修改）→ Schema 定义有额外约定（需用 Tensor(a!) 标记被修改的输入、不返回被修改的输入），函数化由 TorchAir 自动完成

  • 读取 docs/zh/custom_op_graph/in_place_op_cases.md

• Out-of-place 算子（结果写入新 tensor，如 add）→ 无额外约定

  • 读取 docs/zh/custom_op_graph/non_in_place_op_cases.md

已有 Eager 实现，适配入图

根据算子注册方式选择适配路径：

• torch.library.custom_op 注册（Python 层）：

  • register_fake 写在用户脚本内，与算子定义同文件
  • 读取 docs/zh/custom_op_graph/op_adapt_torchair.md + 对应算子类型文档（non_in_place_op_cases.md / in_place_op_cases.md）

• 纯 Python torch.library.Library 注册（Python 层）：

  • schema、Eager 实现和 Meta 注册都写在用户脚本内
  • Eager 实现通常通过 Library("<namespace>", "FRAGMENT") + define(...) + @impl(..., "PrivateUse1") 完成；Meta 通过 Library("<namespace>", "IMPL", "Meta") + @impl(...) 完成
  • 读取 docs/zh/custom_op_graph/op_adapt_torchair.md + 对应算子类型文档，并参考 template skill 中的 torch.library.Library 代码块

Meta 编写策略：向用户请求算子签名和语义描述（输入/输出 tensor 的 shape、dtype 关系），据此编写 Meta 推导函数；custom_op 路径使用 register_fake，torch.library.Library 路径使用 Library("<namespace>", "IMPL", "Meta") + @impl(...)。若用户无法提供，给出骨架并标注 # TODO: 根据算子逻辑推导输出 shape/dtype。

npugraph_ex 模式完成 Meta 推导函数即可入图，无需额外实现 Converter。

• 通用参考文档：docs/zh/custom_op_graph/overview.md、docs/zh/custom_op_graph/op_adapt_torchair.md

决策流程

编写基础推理脚本

→ 读 docs/zh/npugraph_ex/quick_start.md，使用方式 1 代码骨架

优化推理性能

1. 判断优化方向：
   • FX 图算子融合 Pass → 读 docs/zh/npugraph_ex/basic/pattern_fusion_pass.md
   • FX 图优化 Pass → 读 docs/zh/npugraph_ex/basic/inplace_pass.md
   • 多图内存 OOM → 读 docs/zh/npugraph_ex/basic/memory_reuse.md
   • 静态 shape 加速 → 读 docs/zh/npugraph_ex/basic/static_kernel_compile.md
   • 固定权重地址加速下发 → 读 docs/zh/npugraph_ex/basic/frozen_parameter.md
   • 多流并行计算 → 读 docs/zh/npugraph_ex/advanced/multi_stream.md
   • 限核控制 → 读 docs/zh/npugraph_ex/advanced/limit_cores.md

编译缓存加速启动

→ 读 docs/zh/npugraph_ex/advanced/compile_cache.md + docs/zh/npugraph_ex/api/inference/cache_compile.md

自定义算子融合规则

→ 读 docs/zh/npugraph_ex/api/npugraph_ex/register_replacement.md + docs/zh/npugraph_ex/basic/pattern_fusion_pass.md

控制重捕获行为

→ 读 docs/zh/npugraph_ex/basic/capture_limit.md

重要约束

• 试验特性，暂不支持商用
• 仅面向 推理场景，不支持反向流程 Capture、随机数算子 Capture
• 每个进程 只支持 1 张 NPU 卡
• 仅支持 Atlas A3/A2 训练和推理系列
• 使用前建议先用 backend="aot_eager" 验证脚本无问题