activation swap/重计算对持有共享函数属性的同级模块独立加 checkpoint 时误报区域重叠

该问题是怎么引起的？

activation_swap.py（torch 与 mindspore 两个平台都有）在给模块施加 activation swap / 重计算 checkpoint 时，_check_and_mark_wrapped 会遍历该模块及其所有子模块，对每个“可包装的公开 callable 实例属性”做两件事：先校验它没有被标记过 _is_wrapped（重叠检测），再给它打上 _is_wrapped = True。

判定“可包装 callable 属性”的 _iter_wrappable_callable_attrs 之前会把实例上任何非 Cell/Module 的公开 callable 都算进来，其中包含大量以实例属性形式持有的模块级共享函数，例如每层都写的 self.act = F.gelu、self.reshape = mint.reshape、self.cast = ops.cast。

这些是无状态、被多个模块以引用方式共享的同一个对象，把它纳入重叠跟踪有两个问题：

1. 给共享函数对象写 _is_wrapped 会污染全局对象（Python 普通函数允许写属性），影响程序里其它引用同一函数的位置。
2. 同一个函数对象被多个同级层共享：A 层 wrap 后把 self.act（= F.gelu）标成 wrapped，再独立 wrap 同级的 B 层时，会看到 self.act._is_wrapped == True，于是误判为区域重叠并抛出异常——而这两个区域其实并不重叠，只是共享了同一个无状态工具函数。

该问题在重计算独立调度（对多个同级模块分别加 checkpoint）的场景下暴露。

重现步骤

1. 构造若干同级（兄弟）子模块，每个都以实例属性形式持有同一个共享函数，如 self.act = F.gelu 或 self.reshape = mint.reshape。
2. 对这些同级模块分别、独立地施加 activation swap / 重计算 checkpoint（彼此不嵌套、不重叠）。
3. 第二个模块进入 _check_and_mark_wrapped → _check_callable_attr_not_wrapped 时，发现共享函数已被第一个模块标记，触发误报。

报错信息

ValueError: Callable 'function' is already wrapped. Wrapping overlapping module regions is not allowed.

schema_version: 1
source: gitcode
gitcode_repo: mindspore/hyper-parallel
gitcode_issue: 189
source_url: https://gitcode.com/mindspore/hyper-parallel/issues/189

Start by reading activation_swap.py on both the torch and MindSpore paths, especially _iter_wrappable_callable_attrs and _check_and_mark_wrapped. Reproduce the issue with sibling modules sharing a callable such as F.gelu, then verify that independently checkpointed regions no longer report false overlap while genuine overlapping regions remain detected.