fixup! fixup! refactor(tests): remove platform distinction, unify test infrastructure - Simplify CMakeLists: single CTest target per suite, remove label splitting - Migrate old test/ directory into tests/ and delete test/

Author: chen2021673

.gitmodules

@@ -1,12 +1,9 @@
-[submodule "third_party/googletest"]
-	path = third_party/googletest
-	url = https://github.com/google/googletest.git
 [submodule "third_party/glog"]
 	path = third_party/glog
-	url = https://github.com/google/glog.git
+	url = git@github.com:google/glog.git
 [submodule "third_party/gflags"]
 	path = third_party/gflags
-	url = https://github.com/gflags/gflags.git
+	url = git@github.com:gflags/gflags.git
 [submodule "third_party/eigen"]
 	path = third_party/eigen
-	url = https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror.git
+	url = git@github.com:InfiniTensor/eigen-mirror.git

docs/test_infrastructure_design.md

@@ -1,5 +1,7 @@
 # 测试体系设计
 
+**核心思路：** 测试屏蔽平台差异，底层实例化不同平台，特化需单独处理的测试。
+
 ## 1. 架构
 
 ```
@@ -33,8 +35,16 @@ tests/
 | `InfiniTrainTest` | 通用参数化测试 | `GetDevice()`, `createTensor(shape, dtype, requires_grad)` |
 | `AutogradTestBase` | Autograd 测试 | `createTensor(shape, value)` 自动 `requires_grad=true` + 顺序填充 |
 
+**为什么需要 AutogradTestBase？**
+
+- 所有 autograd 测试都需要 `requires_grad=true`
+- 所有 autograd 测试都需要填充数据
+- 前向/反向传播测试必须有输入数据才能验证结果。`AutogradTestBase` 把 `FillSequentialTensor` 内置了，避免每个测试都手动调用
+
 ### 跳过特定平台
 
+这些宏函数涉及到了具体平台，用来针对性检验或跳过某些测试样例。
+
 在个别测试内部按需跳过：
 
 ```cpp
@@ -71,7 +81,7 @@ ctest --output-on-failure
 # 只运行 CPU 测试
 ctest -L cpu --output-on-failure
 
-# 只运行 CUDA 测试（分布式测试也在此标签下，不满足条件时自动 skip）
+# 只运行 CUDA 测试
 ctest -L cuda --output-on-failure
 
 # 运行单个测试二进制（看完整 GTest 输出）
@@ -119,7 +129,7 @@ TEST_P(FooBasicTest, CUDAOnlyFeature) {
 INFINI_TRAIN_REGISTER_TEST(FooBasicTest);
 ```
 
-基类选择：
+**基类选择（或创建）：**
 
 | 场景 | 基类 |
 |------|------|
@@ -149,44 +159,7 @@ add_subdirectory(foo)
 
 **生成的 CTest target：** `test_foo_cpu`、`test_foo_cuda`，可通过 `ctest -L cpu` 等按标签筛选。
 
-### 3.2 新增编译期负面测试
-
-用于验证某段代码必须编译失败（如缺少 dtype 注册时 `static_assert` 应触发）。这类测试不走 GTest，而是用 CMake 的 `try_compile` 在 configure 阶段验证。
-
-现有示例：`tests/dtype/test_dtype_dispatch_compile_fail.cc` — 验证未注册的 dtype 在 dispatch 时编译失败。
-
-CMakeLists.txt 写法（参考 `tests/dtype/CMakeLists.txt`）：
-
-```cmake
-set(COMPILE_FAIL_SOURCE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test_xxx_compile_fail.cc)
-
-try_compile(UNEXPECTEDLY_SUCCEEDED
-  ${CMAKE_BINARY_DIR}/CMakeFiles/try_compile_xxx
-  SOURCES ${COMPILE_FAIL_SOURCE}
-  CMAKE_FLAGS
-    "-DCMAKE_CXX_STANDARD=${CMAKE_CXX_STANDARD}"
-    "-DCMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED=ON"
-    "-DCMAKE_CXX_EXTENSIONS=OFF"
-    "-DCMAKE_CXX_FLAGS=-I${PROJECT_SOURCE_DIR}"
-  OUTPUT_VARIABLE TRY_COMPILE_OUTPUT
-)
-
-if(UNEXPECTEDLY_SUCCEEDED)
-  message(FATAL_ERROR
-    "compile-fail test unexpectedly succeeded.\n"
-    "Source: ${COMPILE_FAIL_SOURCE}\n"
-    "Output:\n${TRY_COMPILE_OUTPUT}")
-endif()
-
-add_custom_target(test_xxx_compile_fail
-  COMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E echo "compile-fail check passed."
-  VERBATIM
-)
-```
-
-编译期负面测试的源文件用手写 `main()`，不依赖 GTest。它在 `cmake` 阶段就完成验证，不会生成可执行文件。
-
-### 3.3 在已有目录新增测试文件
+### 3.2 在已有目录新增测试文件
 
 所有使用 `file(GLOB ...)` 的目录（autograd、tensor、optimizer、hook、lora）：
 
@@ -196,23 +169,23 @@ add_custom_target(test_xxx_compile_fail
 
 无需修改任何 CMakeLists.txt。
 
-### 3.4 工具函数速查
+### 3.3 工具函数速查
 
 `test_utils.h` 提供的常用工具：
 
 | 函数 / 宏 | 用途 |
 |-----------|------|
 | `GetDevice()` | 返回当前参数化的 `Device`（基类方法） |
 | `createTensor(shape, dtype, requires_grad)` | 在当前设备创建 tensor（`InfiniTrainTest` 基类方法） |
-| `FillSequentialTensor(tensor, start)` | 填充递增值，自动处理 CUDA tensor（先填 CPU 再 copy） |
+| `FillSequentialTensor(tensor, start)` | 填充递增值，自动处理 Device tensor（先填 CPU 再 copy） |
 | `SKIP_CPU()` | 跳过 CPU 实例 |
 | `ONLY_CPU()` | 只在 CPU 实例运行 |
 | `ONLY_CUDA()` | 只在 CUDA 实例运行 |
 | `REQUIRE_MIN_DEVICES(n)` | 加速器设备不足时 skip |
 
-## 4. 扩展新设备平台（如沐曦 MUSA）
+## 4. 扩展新设备平台（以沐曦 MACA 为例）
 
-当前测试体系围绕 CPU / CUDA 两种设备参数化。如果需要支持新平台（以沐曦 MUSA 为例），需要改动以下几处：
+当前测试体系围绕 CPU / CUDA 两种设备参数化。如果需要支持新平台（以沐曦 MACA 为例），需要改动以下几处：
 
 ### 4.1 框架层：注册新设备类型
 
@@ -222,7 +195,7 @@ add_custom_target(test_xxx_compile_fail
 enum class DeviceType : int8_t {
     kCPU = 0,
     kCUDA = 1,
-    kMUSA = 2,  // 新增
+    kMACA = 2,  // 新增
 };
 ```
 
@@ -231,54 +204,51 @@ enum class DeviceType : int8_t {
 1. 新增运行时检测函数和 `CudaDeviceTypes` 的对称版本：
 
 ```cpp
-#ifdef USE_MUSA
-inline int GetMusaDeviceCount() { /* musaGetDeviceCount ... */ }
+#ifdef USE_MACA
+inline int GetMacaDeviceCount() { /* macaGetDeviceCount ... */ }
 #else
-inline int GetMusaDeviceCount() { return 0; }
+inline int GetMacaDeviceCount() { return 0; }
 #endif
-inline bool HasMusaRuntime() { return GetMusaDeviceCount() > 0; }
+inline bool HasMacaRuntime() { return GetMacaDeviceCount() > 0; }
 
-inline std::vector<Device::DeviceType> MusaDeviceTypes() {
-    if (HasMusaRuntime()) {
-        return {Device::DeviceType::kMUSA};
+inline std::vector<Device::DeviceType> MacaDeviceTypes() {
+    if (HasMacaRuntime()) {
+        return {Device::DeviceType::kMACA};
     }
-    LOG(INFO) << "No MUSA runtime found, skipping MUSA tests.";
+    LOG(INFO) << "No MACA runtime found, skipping MACA tests.";
     return {};
 }
 ```
 
-2. 新增 `ONLY_MUSA()` 宏：
+2. 新增 `ONLY_MACA()` 宏：
 
 ```cpp
-#define ONLY_MUSA() \
-    do { if (GetParam() != infini_train::Device::DeviceType::kMUSA) { GTEST_SKIP() << "MUSA-only test"; } } while (0)
+#define ONLY_MACA() \
+    do { if (GetParam() != infini_train::Device::DeviceType::kMACA) { GTEST_SKIP() << "MACA-only test"; } } while (0)
 ```
 
-### 4.3 注册宏：新增 MUSA 实例
+### 4.3 注册宏：新增 MACA 实例
 
 ```cpp
 #define INFINI_TRAIN_REGISTER_TEST(TestName)                                    \
     INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(CPU, TestName,                                     \
         ::testing::Values(infini_train::Device::DeviceType::kCPU));             \
     INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(CUDA, TestName,                                    \
         ::testing::ValuesIn(infini_train::test::CudaDeviceTypes()));            \
-    INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(MUSA, TestName,                                    \
-        ::testing::ValuesIn(infini_train::test::MusaDeviceTypes()))
+    INSTANTIATE_TEST_SUITE_P(MACA, TestName,                                    \
+        ::testing::ValuesIn(infini_train::test::MacaDeviceTypes()))
 ```
 
 ### 4.4 CMake 层：`test_macros.cmake`
 
-将默认 label 列表从 `cpu cuda` 扩展为 `cpu cuda musa`（在 `infini_train_add_test_suite` 宏的第 122 行）。
-
-filter 模式会自动推导为 `MUSA/*`，无需手动添加分支。
+将默认 label 列表从 `cpu cuda` 扩展为 `cpu cuda maca`
 
 ### 4.5 检查清单
 
 | 步骤 | 文件 | 改动 |
 |------|------|------|
-| 1 | `device.h` | `DeviceType` 枚举新增 `kMUSA` |
-| 2 | `test_utils.h` | 新增 `GetMusaDeviceCount()` / `HasMusaRuntime()` / `MusaDeviceTypes()` / `ONLY_MUSA()` |
-| 3 | `test_utils.h` | `FillSequentialTensor` 新增 MUSA 路径 |
-| 4 | `test_utils.h` | `INFINI_TRAIN_REGISTER_TEST` 新增 MUSA 实例 |
-| 5 | `test_macros.cmake` | `infini_train_add_test_suite` 新增 `musa` label + filter |
-| 6 | `CMakeLists.txt`（根） | 新增 `USE_MUSA` option + MUSA SDK 查找 + kernel 编译 |
+| 1 | `device.h` | `DeviceType` 枚举新增 `kMACA` |
+| 2 | `test_utils.h` | 新增 `GetMacaDeviceCount()` / `HasMacaRuntime()` / `MacaDeviceTypes()` / `ONLY_MACA()` |
+| 3 | `test_utils.h` | `INFINI_TRAIN_REGISTER_TEST` 新增 MACA 实例 |
+| 4 | `test_macros.cmake` | 将默认 label 列表扩展为 `cpu cuda maca` |
+| 5 | `CMakeLists.txt`（根） | 新增 `USE_MACA` option + MACA SDK 查找 + kernel 编译 |