Huawei Ascend Extension for PyTorch (torch_npu) の環境検査、展開、および機能のガイダンス。ユーザーが @torch_npu、Ascend NPU、CANN を使用する場合、または PyTorch を NPU に移行する必要がある場合に自動的に適用されます。ユーザーが @torch_npu_doc を使用すると、スキルベースのリファレンス ドキュメントでプロジェクト内の中国語ドキュメント機能の説明が提供されます。
コマンドラインで torch_npu AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills。
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。 |
Huawei Ascend Extension for PyTorch (torch_npu) の環境検査、展開、および機能のガイダンス。ユーザーが @torch_npu、Ascend NPU、CANN を使用する場合、または PyTorch を NPU に移行する必要がある場合に自動的に適用されます。ユーザーが @torch_npu_doc を使用すると、スキルベースのリファレンス ドキュメントでプロジェクト内の中国語ドキュメント機能の説明が提供されます。 ソース: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill torch_npuBrowse more skills from ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills
Huawei Ascend Extension for PyTorch (torch_npu) の環境検査、展開、および機能のガイダンス。ユーザーが @torch_npu、Ascend NPU、CANN を使用する場合、または PyTorch を NPU に移行する必要がある場合に自動的に適用されます。ユーザーが @torch_npu_doc を使用すると、スキルベースのリファレンス ドキュメントでプロジェクト内の中国語ドキュメント機能の説明が提供されます。 ソース: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill torch_npu インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills