[Bug]: fully_shard 在 reduce_dtype 与梯度 dtype 相同时释放了调用方的梯度 storage，导致 ConcatD 访问非法 GM 地址

Checklist

• 1. I have searched the existing issues.
• 2. I have read the relevant documentation.
• 3. I have created a minimal reproduction case that clearly demonstrates the issue.

🐛 Describe the bug

fully_shard 在 reduce-scatter 完成后释放通信输入的 storage，但在 reduce_dtype
与梯度 dtype 相同时，该"通信输入"与调用方的真实梯度共享同一块 storage，导致
释放了 fully_shard 并不拥有的内存。

后果：该内存块被分配器回收再分配给后续算子，训练首步即在 Ascend 上崩溃：

fault kernel_name=ConcatD_36655e11f3e4558425f72c5a4171ecc6_high_performance_4000001
aivec error, error code = 0x800000
errorStr: MTE accesses an invalid GM address or the cross-device memory access times out

崩溃在下一次 host 同步处暴露为 RuntimeError: SyncCopy failed for Tensor(shape=[], dtype=Float32)。

缺陷位置

hyper_parallel/platform/mindspore/fully_shard/param.py

def reduce_scatter_grad(self, ...):
    ...
    self._grad = grad.to(self.reduce_comm_dtype(grad))   # (1) 同 dtype 时不拷贝
    ...
    self._grad = self._grad.reshape(-1)                  # (2) 仍共享 storage

def reduce_scatter_output(self):
    if self.reduce_scatter_comm_ctx.reduce_scatter_handle is not None:
        self.reduce_scatter_comm_ctx.reduce_scatter_handle.wait()
        self._grad.untyped_storage().resize_(0)          # (3) 释放调用方的梯度

reduce_comm_dtype 在 reduce_dtype 已设置时直接返回它。当
MixedPrecisionPolicy(reduce_dtype=float32) 且梯度本身为 fp32 时，(1) 是同 dtype
转换——MindSpore 返回新的 Tensor 对象但共享源 storage，(2) 继续共享，于是 (3)
把真实梯度缓冲的 storage 置零。

仅当 reduce_dtype 与梯度 dtype 不同时才会产生独立副本，因此该缺陷是配置相关的。

最小复现（纯 CPU，无需 NPU）

import numpy as np
import mindspore as ms

def check(make_comm_buffer):
    grad = ms.Tensor(np.arange(16, dtype=np.float32).reshape(4, 4))
    comm_buf = make_comm_buffer(grad)
    comm_buf.untyped_storage().resize_(0)          # reduce_scatter_output 所做的事
    return grad.untyped_storage().size() == 0      # 调用方的梯度是否被释放

print(check(lambda g: g.to(ms.float32)))               # True  <- 缺陷
print(check(lambda g: g.to(ms.float32).reshape(-1)))   # True  <- 缺陷
print(check(lambda g: g.to(ms.bfloat16)))              # False <- 真拷贝，安全

注意：不要用 untyped_storage().data_ptr() 判断是否共享——reshape 之后该指针会
变化，具有误导性；resize_ 的传播才是可靠判据。

定位过程

在 mindspore/mindformers 门禁上做三点二分，同一份 mindformers 代码，仅更换 hyper_parallel：

hyper_parallel 构建	含 e85a106a	含 54793eb2	门禁
r1.0.0_20260715000008	✗	✗	全部通过
master_20260824010007_454d844f	✓	✗	全部通过
master_20260827010008_095c6ab6	✓	✓	UT 失败

绿→红区间内仅 54793eb2「refactor(fully_shard): align MindSpore FSDP lifecycle with
Torch」(MR !1245) 一个提交触及 fully_shard。该提交删除了原先带 .contiguous() 的
pack_utils.py 打包路径，改为在 reduce_scatter_grad 内联 chunk/cat，并新增了
上述 storage 释放。

已排除的因素：

• mindspore/hyper_parallel 版本错配：将 mindspore 由 master_20260630010018
  升至配套的 master_20260827010013 后重跑，fault kernel 名称与前次逐字节相同。
• 调用方缺少同步：在优化器读取梯度前补 hsdp_sync_stream() 无效——该接口内部
  执行的正是这段释放逻辑，只会让释放更早发生，而非避免。

触发配置

• deepseek3，2 卡，data_parallel_shard: -1、data_parallel_shard_strategy: optim_grads_params
• MixedPrecisionPolicy(reduce_dtype=float32, apply_grad_on_fp32_main_grad=True)
• 模型 params_dtype: float32（梯度为 fp32，与 reduce_dtype 相同）
• comm_fusion=False

建议修复方向

在释放前确保 self._grad 是 fully_shard 自有的缓冲，例如在 (1) 处当转换未产生新
storage 时显式 clone()，或在 (3) 处仅释放确认由本模块分配的 storage。

Expected behavior

fully_shard 只应释放自身分配的通信缓冲。当 grad.to(reduce_dtype) 未产生新
storage 时（reduce_dtype 与梯度 dtype 相同），reduce_scatter_output() 不应对该
storage 调用 resize_(0)，否则会破坏调用方仍在使用的梯度缓冲。

Environment info

• hyper_parallel: master_20260827010008_095c6ab / master_20260829010008_15a0afec（均复现）
• mindspore: master_20260827010013_b007b0db / master_20260829010012_c5d5d454
• 硬件: Ascend 910B, 2 卡
• 未复现版本: r1.0.0_20260715000008, master_20260824010007_454d844f
• 最小复现脚本为纯 CPU，任意 MindSpore 安装均可运行

schema_version: 1
source: gitcode
gitcode_repo: mindspore/hyper-parallel
gitcode_issue: 355
source_url: https://gitcode.com/mindspore/hyper-parallel/issues/355

Start with hyper_parallel/platform/mindspore/fully_shard/param.py, especially reduce_scatter_grad and reduce_scatter_output, then run the minimal CPU reproduction to confirm storage sharing when dtypes match. Trace how the communication buffer is created and released; done means fully_shard releases only storage it owns while preserving the caller's gradient storage.