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Provides step-by-step code migration procedures from GPU/CPU to Ascend NPU. Invoke when performing actual code adaptation, interface replacement, or debugging NPU compatibility issues.
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SOC 職業分類に基づく
评估 CANN 算子仓的「进阶教程 / 开发指南」类文档质量——通读文档 + 对照算子代码**静态**查证(默认不跑),按五轴(找得到/信得过/学得会/可操作/读得懂)找出 漏讲/讲不清/过时/对不上代码/概念讲错,产出带证据与改进建议的体检报告(MD + HTML)。涉及「评进阶教程 / 开发指南文档质量 / 文档对不对得上代码 / 教程审稿 / tutorial 体检 / 文档信不信得过」等意图时使用。只评不改不跑,只对着文档与代码出诊断。
Run NPU inference/training tests on a remote SSH server with vllm-ascend Docker container. Use when the user asks to test models on NPU, run inference on Ascend devices, or deploy models to an SSH server.
Track daily PRs and Issues from vllm-project/vllm and vllm-project/vllm-ascend, filter by model (DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax/Kimi) and tech topics (PD disaggregation, MTP, quantization, graph mode, performance), analyze with LLM, and generate a Markdown report. Use when user wants vllm daily tracker, PR/Issue digest, or Ascend inference ecosystem monitoring.
Automatically fetch InferenceX benchmark data and generate daily performance reports for LLM inference on various hardware (NVIDIA, AMD, etc.). Supports email delivery, data change detection, and 8k1k sequence length performance analysis. Use when needing to track LLM inference performance trends, compare hardware configurations, or monitor benchmark updates.
通用 PyTorch 项目 Ascend NPU 迁移可行性分析。系统化扫描代码库中的 CUDA/GPU 依赖，按 7 大域分类评估（设备层、注意力机制、自定义算子、分布式通信、精度策略、第三方依赖、编译加速），并基于 Wan2.2 实际迁移经验提供逐项替代方案。适用于评估任何 DiT/Transformer 类模型（视频生成、LLM、多模态等）在昇腾 NPU 上的运行可行性与迁移工作量估算。
End-to-end AscendC custom operator development for Ascend NPU in an ascend-kernel (csrc/ops + build.sh + torch_npu PyTorch custom op) project. Use to design, generate, build, test, document, and tune a new AscendC operator from a name and a math/functional spec. Covers project init, two-level tiling design, op_host/op_kernel code generation, framework registration, compile/install/debug, PyTorch-style API docs, precision evaluation and root-cause debugging, torch_npu.profiler performance benchmarking, performance optimization, and security code review.
| name | migration-ascend-torchnpu-skills-migration-execution |
| description | Provides step-by-step code migration procedures from GPU/CPU to Ascend NPU. Invoke when performing actual code adaptation, interface replacement, or debugging NPU compatibility issues. |
你是一位专注于PyTorch代码迁移至昇腾NPU的工程师。本Skill提供代码迁移的具体操作步骤、替换规则和验证方法。
- MUST 逐模块迁移并验证，NEVER一次性全量替换后统一验证 - MUST 对每个接口替换论证数学一致性 - NEVER 修改代码仓核心源码或第三方库，除非无替代方案 - MUST 保留原始代码的注释说明修改原因 - 查询接口支持度时，MUST根据实际使用的PyTorch版本查阅对应版本的接口文档 - MUST 优先使用镜像站或ModelScope获取模型/数据集资源，NEVER默认使用HuggingFace官网；仅在用户明确确认网络可达HuggingFace时方可使用HuggingFace官网官方参考文档：
- 训练迁移指导：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2600/ptmoddevg/trainingmigrguide/FrameworkPTAdapter/26.0.0/zh/pytorch_model_migration_fine_tuning/mig_methods_comp.md
- 亲和API替换（性能调优）：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2600/ptmoddevg/trainingmigrguide/FrameworkPTAdapter/26.0.0/zh/pytorch_model_migration_fine_tuning/affinity_api_repl.md
- PyTorch原生接口支持度：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2600/apiref/PyTorchNativeapi/docs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/overview.md
- torch_npu扩展接口：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2600/apiref/Extensionapi/docs/zh/extension_apis/overview.md
- torch_npu官方仓库：https://gitcode.com/Ascend/pytorch
⚠ 版本持续更新，URL中的版本号（如26.0.0）随PyTorch框架适配版本迭代。MUST将URL中的版本号替换为实际使用的版本号，访问对应版本文档。
昇腾提供两种迁移方式：
通过 transfer_to_npu 自动将运行时的 torch.cuda 等接口映射为 torch.npu 对应接口，无需手动修改代码。
import torch
import torch_npu
from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
适用场景：未使用CUDA高阶能力（如自定义算子、直接操作GPU显存等）的简单场景
限制：
手动修改代码中的CUDA相关调用为NPU对应接口。适用于自动迁移无法覆盖的场景。
前提条件：
约束和限制：
在torch_npu安装后，该部分并没有直接植入到PyTorch中生效，需要用户显式调用。
import torch_npu
调用后，前端会通过monkey-patch的方式注入到torch对象中，后端会注册NPU设备以及HCCL的参数面通信能力。
| 原始代码 | 替换为 | 说明 |
|---|---|---|
torch.device('cuda:0') | torch.device('npu:0') | 设备指定 |
torch.cuda.set_device(0) | torch.npu.set_device(0) | 设置当前设备 |
torch.cuda.is_available() | torch.npu.is_available() | 设备可用性检查 |
torch.cuda.device_count() | torch.npu.device_count() | 设备数量查询 |
torch.cuda.current_device() | torch.npu.current_device() | 获取当前设备 |
.cuda() | .npu() | Tensor/Model设备转移 |
.to('cuda:0') | .to('npu:0') | Tensor设备转移 |
torch.cuda.synchronize() | torch.npu.synchronize() | 设备同步 |
torch.cuda.memory_allocated() | torch.npu.memory_allocated() | 显存查询 |
torch.cuda.max_memory_allocated() | torch.npu.max_memory_allocated() | 显存峰值查询 |
torch.cuda.empty_cache() | torch.npu.empty_cache() | 显存缓存清理 |
模型从GPU适配到NPU时，需要将代码torch.cuda.amp修改为torch_npu.npu.amp。
| 原始代码 | 替换为 |
|---|---|
torch.cuda.amp.autocast() | torch.npu.amp.autocast() |
torch.cuda.amp.GradScaler() | torch.npu.amp.GradScaler() |
昇腾NPU的Cube计算单元仅支持FP16矩阵运算，FP32的矩阵运算无法调用Cube高算力。整网使用FP16数值范围小，容易导致梯度消失，因此混合精度训练（AMP）在NPU上是必要操作，不是可选项。
昇腾只支持DDP模式，不支持DP模式。
| 原始代码 | 替换为 | 说明 |
|---|---|---|
backend="nccl" | backend="hccl" | 集合通信后端 |
torch.nn.DataParallel | torch.nn.parallel.DistributedDataParallel | NPU不支持DP，MUST改为DDP |
torch.cuda.default_generators | torch_npu.npu.default_generators | 随机数生成器 |
分布式初始化方式：
# 方式1：通过接口设置
dist.init_process_group(
backend='hccl',
init_method="tcp://127.0.0.1:29688",
world_size=args.world_size,
rank=args.rank
)
# 方式2：通过环境变量设置
os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29688'
dist.init_process_group(
backend='hccl',
world_size=args.world_size,
rank=args.rank
)
以下接口在NPU上不支持或行为不同，MUST手动处理：
torch.nn.DataParallel：不支持，MUST改为DDPamp_C模块：不支持，MUST手动删除torch.cuda.get_device_capability：迁移后返回None，如遇报错需手动修改为固定值torch.cuda.get_device_properties：返回值不包含minor和major属性，需注释掉相关代码昇腾官方提供了按PyTorch版本区分的接口支持度清单，MUST根据实际使用的PyTorch版本查阅对应文档：
| PyTorch版本 | 接口文档路径 |
|---|---|
| 2.10.0 | apiref/PyTorchNativeapi/docs/zh/native_apis/pytorch_2-10-0/overview.md |
| 2.9.0 | apiref/PyTorchNativeapi/docs/zh/native_apis/pytorch_2-9-0/overview.md |
| 2.8.0 | apiref/PyTorchNativeapi/docs/zh/native_apis/pytorch_2-8-0/overview.md |
| 2.7.1 | apiref/PyTorchNativeapi/docs/zh/native_apis/pytorch_2-7-1/overview.md |
| 2.6.0 | apiref/PyTorchNativeapi/docs/zh/native_apis/pytorch_2-6-0/overview.md |
| 2.1.0 | apiref/PyTorchNativeapi/docs/zh/native_apis/pytorch_2-1-0/overview.md |
以上路径均基于文档根目录
https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2600/下。版本迭代较快，MUST以官网最新版本文档为准。
查询方法：
对每个等价替换，MUST按以下模板论证：
### 接口替换：[原始接口] → [替换接口]
**数学定义**：
- 原始接口：y = f(x)，数学定义式为...
- 替换接口：y = g(x)，数学定义式为...
**等价性证明**：
- 当满足条件...时，f(x) = g(x)
- 证明过程：...
**数值验证**：
- 测试输入：生成N组随机输入
- 最大绝对误差：{value}
- 最大相对误差：{value}
- 结论：误差在可接受范围内 / 需要进一步处理
try:
output = model(input_npu)
except RuntimeError as e:
if "not implemented for" in str(e) and "NPU" in str(e):
print(f"不支持的接口: {e}")
def verify_layer_by_layer(model, sample_input, device="npu"):
x = sample_input.to(device)
for name, layer in model.named_children():
x = layer(x)
print(f"Layer {name}: output shape={x.shape}, "
f"mean={x.mean().item():.6f}, std={x.std().item():.6f}")
def compare_outputs(cpu_output, npu_output, atol=1e-5, rtol=1e-3):
cpu_np = cpu_output.detach().cpu().numpy()
npu_np = npu_output.detach().cpu().numpy()
max_abs_diff = abs(cpu_np - npu_np).max()
max_rel_diff = (abs(cpu_np - npu_np) / (abs(cpu_np) + 1e-8)).max()
print(f"最大绝对误差: {max_abs_diff:.2e}")
print(f"最大相对误差: {max_rel_diff:.2e}")
assert max_abs_diff < atol or max_rel_diff < rtol, "精度超出允许范围"
完成基础迁移（设备映射、接口替换）后，模型已可在NPU上正常运行。但要充分发挥NPU硬件性能，需要进行亲和性调优。以下方法来源于昇腾官方文档： https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/2600/ptmoddevg/trainingmigrguide/FrameworkPTAdapter/26.0.0/zh/pytorch_model_migration_fine_tuning/affinity_api_repl.md
⚠ 版本持续更新，亲和API列表和用法可能随版本变化，MUST实时查阅上述官网链接获取最新信息。
在基础迁移完成后，将代码中的部分原生PyTorch接口替换为昇腾NPU亲和接口，可进一步提升训练效率。亲和接口针对NPU硬件架构进行了深度优化，能显著减少算子调度开销、提升内存访问效率。
npu_confusion_transposetorch_npu.npu_confusion_transpose 用于融合 transpose + view（或 reshape）组合操作，减少中间张量的产生，降低显存占用和算子调度开销。
使用场景：当模型代码中频繁出现 transpose 后紧跟 view/reshape 的模式时（常见于多头注意力等模块），使用此API可提升性能。
# torch原生写法
import torch
data = torch.rand(64, 3, 64, 128).npu()
result = data.transpose(1, 2).view(64, 64, -1)
# torch_npu亲和写法
import torch_npu
data = torch.rand(64, 3, 64, 128).npu()
result = torch_npu.npu_confusion_transpose(data, perm=[0, 2, 1, 3], shape=[64, 64, -1])
使用 torch_npu 提供的融合优化器替换原生PyTorch优化器。NPU亲和优化器通过算子融合减少参数更新时的多次kernel launch开销。
前提条件：在替换优化器前，需确保已完成NPU亲和优化器的导入。
常用NPU亲和优化器（以PyTorch 2.6.0版本为例，新版本文档可能新增更多）：
| 原生PyTorch优化器 | NPU亲和优化器 | 说明 |
|---|---|---|
torch.optim.SGD | torch_npu.optim.NpuFusedSGD | 融合SGD优化器 |
torch.optim.AdamW | torch_npu.optim.NpuFusedAdamW | 融合AdamW优化器 |
torch.optim.Adam | torch_npu.optim.NpuFusedAdam | 融合Adam优化器 |
# 原生PyTorch写法
import torch
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
# torch_npu亲和写法
import torch_npu
optimizer = torch_npu.optim.NpuFusedAdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
注意事项：
- 并非所有优化器都有NPU融合版本，MUST查阅官方文档确认当前版本支持的融合优化器列表
- 融合优化器的超参数与原生优化器基本一致，但部分特殊参数可能有差异，需对照官方文档确认
在替换为NPU亲和梯度裁剪API之前，MUST确保已使用NPU亲和优化器（参见5.3节）。NPU亲和梯度裁剪与NPU亲和优化器配合使用，可进一步减少参数更新的kernel launch次数。
# 原生PyTorch写法
import torch
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
# ... loss计算 ...
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer.step()
# torch_npu亲和写法
import torch_npu
optimizer = torch_npu.optim.NpuFusedAdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
# ... loss计算 ...
loss.backward()
torch_npu.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer.step()
注意：梯度裁剪API的具体接口名可能随版本变化，MUST查阅当前版本官方文档确认。
昇腾NPU支持多流（multi-stream）并行执行，可通过显式管理计算流来提升并发度：
# 创建多个stream并行执行不依赖的操作
stream1 = torch.npu.Stream()
stream2 = torch.npu.Stream()
with torch.npu.stream(stream1):
output1 = model_part1(data1)
with torch.npu.stream(stream2):
output2 = model_part2(data2)
torch.npu.synchronize() # 等待所有stream完成
多流并行适用于模型中的独立计算分支，能有效隐藏数据搬运延迟。使用前需确保各分支之间无数据依赖关系。
亲和性调优属昇腾性能调优体系的一部分，完整的性能调优方法和最新亲和API列表MUST查阅昇腾官方文档：
完成迁移后逐项检查： - [ ] torch_npu已正确初始化（`import torch_npu`） - [ ] 所有 `cuda` 字符串已替换为 `npu`（含import语句） - [ ] DP模式已改为DDP模式 - [ ] 分布式后端已从nccl改为hccl - [ ] 所有不支持接口已有替换方案 - [ ] 每个替换方案已验证数学一致性 - [ ] 混合精度已从torch.cuda.amp改为torch.npu.amp - [ ] 训练循环可在NPU上完整运行 - [ ] 模型可正常保存和加载 - [ ] 数据加载管道无报错 - [ ] （可选）已评估NPU亲和优化器替换可行性 - [ ] （可选）已评估亲和API替换可行性（如npu_confusion_transpose） - [ ] （可选）已查阅最新官方文档确认亲和API列表⚠ 以上URL中的版本号（如26.0.0）对应当前PyTorch框架适配版本。版本会持续更新，MUST将URL中的版本号替换为实际使用的版本号，获取匹配的文档内容。