Расширение Huawei Ascend для PyTorch (torch_npu): проверка среды, развертывание и руководство по возможностям. Автоматически применяется, когда пользователи используют @torch_npu, Ascend NPU, CANN или им необходимо перенести PyTorch на NPU; Когда пользователи используют @torch_npu_doc, справочная документация на основе навыков предоставляет внутрипроектные описания возможностей документации на китайском языке.
Быстро установите AI-навык torch_npu в вашу среду разработки через командную строку
Источник: 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。 |
Расширение Huawei Ascend для PyTorch (torch_npu): проверка среды, развертывание и руководство по возможностям. Автоматически применяется, когда пользователи используют @torch_npu, Ascend NPU, CANN или им необходимо перенести PyTorch на NPU; Когда пользователи используют @torch_npu_doc, справочная документация на основе навыков предоставляет внутрипроектные описания возможностей документации на китайском языке. Источник: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill torch_npuBrowse more skills from ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills
Расширение Huawei Ascend для PyTorch (torch_npu): проверка среды, развертывание и руководство по возможностям. Автоматически применяется, когда пользователи используют @torch_npu, Ascend NPU, CANN или им необходимо перенести PyTorch на NPU; Когда пользователи используют @torch_npu_doc, справочная документация на основе навыков предоставляет внутрипроектные описания возможностей документации на китайском языке. Источник: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill torch_npu После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills