torch_npu

检查 PyTorch 与 Python 版本是否在配套范围内（参见 README.zh.md 中的「PyTorch与Python版本配套表」）：

| 设备与内存 | torch.npu：设备管理、devicecount、currentdevice、setdevice、synchronize、Stream/Event、内存统计与分配（memoryallocated、emptycache、MemPool 等）。 | | 张量/存储 | tensor.npu()、tensor.isnpu、NPU Storage、序列化 torch.save/load 支持 NPU，DDP/多进程 reductions。 | | 训练/优化 | torch.npu.amp 混合精度、torchnpu.optim、FSDP 补丁（ShardedGradScaler）、梯度检查点默认 NPU。 |

| 分布式 | torchnpu.distributed：HCCL/LCCL 后端、ishcclavailable、reinitprocessgroup、RPC、symmetric memory、DTensor 规则。 | | 扩展 API | torchnpu.contrib：NMS、IoU 系列、ROIAlign、DCN、FusedAttention、自定义模块（如 DropoutWithByteMask）等。 | | 图与编译 | NPU Graph（npugraphify）、Dynamo、Inductor、torch.compile 支持 NPU。 |

Controllo dell'ambiente, distribuzione e guida alle funzionalità per Huawei Ascend Extension for PyTorch (torch_npu). Applicato automaticamente quando gli utenti utilizzano @torch_npu, Ascend NPU, CANN o devono migrare PyTorch su NPU; quando gli utenti utilizzano @torch_npu_doc, fornisce una descrizione della funzionalità di documentazione cinese specifica del progetto basata sulla documentazione di riferimento delle competenze. Fonte: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.