Accelerator PyTorch Code Porting（代码层，名称永不变）

如何特化本 skill（初始化时改写正文，不改名）

下方正文是当前已验证实例（MUSA / MTT S5000，2026-09，面向 CUDA↔MUSA 双平台代码库）。在其他平台首次初始化时按 accel-init 阶段 3 的调研结论改写；改写后本 skill 即该平台版本。已装机器不追仓库新版。

1. API 映射表是本层核心：换成本平台与 CUDA 的真实对照（设备字符串/可见设备变量/通信后端/显存 API/厂商 smi），逐行验证后再写。
2. 生态兼容节（Transformers/加速库：上游原生/厂商 fork/不支持）与扩展编译节按本平台实况重写，附证据链接。
3. 设备探测 helper、AMP、分布式、排障、迁移清单的结构保留，内容换本平台验证过的。
4. 平台名只出现在内容里；本机事实写宿主机层。

This skill guides Python/PyTorch development on the local Moore Threads MTT S5000 platform. It is intended for CUDA-centric repositories that need one maintainable codebase across NVIDIA CUDA and Moore Threads MUSA.

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