mirrors/Paddle：PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （『飞桨』核心框架，深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署）

[Operator Mechanism] Harden MoE permute/unpermute boundary cases (#79211)

Extend the validation added in #79136 to cover additional boundary inputs surfaced by compute-sanitizer:

moe_unpermute: enforce unzipped_token_probs holds one probability per unzipped token row (numel == unzipped_tokens.dims()[0]), both in MoeUnpermuteInferMeta and MoeUnpermuteKernel. This rejects the zero-size / mismatched probs buffer that previously caused an out-of-bounds read of unzipped_token_probs.
moe_permute: enforce XScale.dims()[0] == X.dims()[0] when do_gather is set, mirroring the InferMeta check so the FP8 scale gather path fails early on a mismatched scale buffer.
Make the row-major index arithmetic in tokens_zip_kernel and permute_kernel int64-safe so a valid (each dim <= INT32) input whose rowtopk / rownum_experts product exceeds INT32 does not silently overflow into an out-of-bounds access.

Legal zero-token inputs keep passing through unchanged.

Co-authored-by: Copilot 223556219+Copilot@users.noreply.github.com

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飞桨(PaddlePaddle)作为中国首个自主研发的深度学习平台，自 2016 年起正式面向专业社区开源。它是一个具备先进技术和丰富功能的产业级平台，涵盖深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件以及服务平台。飞桨源于产业实践，并持续专注于产业化。它已被制造、农业、企业服务等众多领域广泛采用，服务超过 2333 万开发者、76 万家企业，生成 110 万个模型。凭借这些优势，飞桨帮助越来越多合作伙伴实现 AI 商业化。

安装

PaddlePaddle 最新版本: 3.3

我们的愿景是通过 PaddlePaddle 让每个人都能使用深度学习。请参考我们的版本说明了解 PaddlePaddle 最新特性。

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飞桨新一代框架 3.2

动静统一自动并行

只需在单卡基础上进行少量的张量切分标记，飞桨能自动寻找最⾼效的分布式并行策略，大幅度降低了产业开发和训练的成本，使开发者能够更专注于模型和算法的创新。
大模型训练推一体

同一套框架支持训练和推理，实现训练、推理代码复用和无缝衔接，为大模型的全流程提供了统一的开发体验和极致的训练效率，为产业提供了极致的开发体验。
科学计算高阶微分

提供高阶自动微分、复数运算、傅里叶变换、编译优化、分布式训练等能力支持，支持数学、力学、材料、气象、生物等领域科学探索，微分方程求解速度大幅提升。
神经网络编译器

采用框架一体化设计，支持⽣成式模型、科学计算模型等多种模型的高效训练与可变形推理，在计算灵活性与高性能之间提供了良好的平衡点，显著降低性能优化成本。
异构多芯适配

成熟且完整的多硬件统一适配方案，通过标准化接口屏蔽了不同芯片软件栈开发接口差异，实现可插拔架构。

文档

我们提供英文和中文文档

使用指南：或许你想从深度学习基础开始学习飞桨
应用实践：使用飞桨搭建你的模型，更高效的完成深度学习任务
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