医学影像开源模型LayerNorm算子昇腾310系列NPU适配兼容问题

Describe the current behavior / 问题描述

在基于Ascend/ModelZoo-PyTorch 开源社区的医学影像领域模型迁移适配过程中，遇到 LayerNorm 算子与昇腾 310 系列 NPU 的兼容问题，具体表现为：

1. 模型转换阶段：使用 ATC 工具将 ONNX 格式的医学影像模型（如conch、grandqc、ACMIL、mmsegmentation）转换为 OM 模型时，触发 "LayerNorm 算子不支持" 报错，转换流程中断；
2. 报错显示：Optype [LayerNorm] of Ops kernel [AIcoreEngine] is unsupported. Reason: [tbe-custom]:op type LayerNorm is not found in this op store.
3. 硬件差异：相同模型、相同操作步骤下，昇腾 910 系列（910B、910C） NPU 可正常完成模型转换与推理，仅 310 系列（310P3）存在该问题；
4. 影响范围：涉及 Ascend/ModelZoo-PyTorch 社区中 6 类医学影像开源模型，导致相关模型无法在临床常用的 310 系列部署硬件上落地。

Environment / 环境信息

软件版本：

Steps to reproduce the issue / 重现步骤

测试步骤：

1. 环境准备（基于昇腾官方镜像部署）

# 1. 拉取昇腾预安装CANN环境镜像
docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:2.1.RC1-300I-Duo-py311-openeuler24.03-lts

# 2. 创建并启动容器（挂载驱动、固件及数据目录）
docker run -itd --privileged --name=medical_layer_norm --net=host --shm-size 100g \
--device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device /dev/devmm_svm \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
-v /usr/local/Ascend/firmware:/usr/local/Ascend/firmware \
-v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \
-v /usr/local/sbin:/usr/local/sbin \
-v /home/medical_data:/data \
swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/ascendhub/mindie:2.1.RC1-300I-Duo-py311-openeuler24.03-lts bash

# 3. 进入容器
docker exec -ti medical_layer_norm bash

# 4. 验证昇腾环境可用性
npu-smi info  # 正常输出310P3芯片信息
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh  # 加载CANN环境变量
atc --version  # 输出ATC工具版本：8.2.RC1

2. 下载开源模型及依赖工具

# 1. 克隆Ascend/ModelZoo-PyTorch仓库（医学影像模型目录）
git clone https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git
cd ModelZoo-PyTorch/ACL_PyTorch/built-in/medical/

# 2. 获取目标模型
本地模型，已上传至网盘，需要的话可以后台联系我获取

# 3. 安装模型依赖库
pip3 install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 numpy==1.26.4 onnx==1.15.0

# 4. 安装昇腾辅助工具（auto-optimizer用于算子修改，ais_bench用于推理测试）
git clone https://gitee.com/ascend/msadvisor.git
cd msadvisor/auto-optimizer
pip3 install .
cd ../../

# 安装ais_bench工具
wget https://gitee.com/ascend/tools/raw/master/ais-bench_workload/tool/ais_bench/whl/aclruntime-0.0.2-cp311-cp311-linux_aarch64.whl
wget https://gitee.com/ascend/tools/raw/master/ais-bench_workload/tool/ais_bench/whl/ais_bench-0.0.2-py3-none-any.whl
pip3 install aclruntime-0.0.2-cp311-cp311-linux_aarch64.whl ais_bench-0.0.2-py3-none-any.whl

3. 模型转换（ONNX转OM，触发LayerNorm报错）

# 1. 确认ONNX模型完整性
ls -l conch.onnx  # 大小约1.2GB，正常存在

# 2. 执行ATC转换命令（静态shape配置，适配310P3）
atc --model=conch_resize.onnx --framework=5 --output=conch_om --input_shape="input:1,3,448,448" --soc_version Ascend310P3

Describe the expected behavior / 预期结果 (Mandatory / 必填)

预期结果：

Related log / screenshot / 日志 / 截图 (Mandatory / 必填)

报错日志截图：

ATC模型转换阶段报错日志

[ERROR] GE(98765): [OpValidate][LayerNorm] The LayerNorm operator is not supported on Ascend310P3 soc_version. [FUNC:CheckLayerNormSupport][FILE:layer_norm_op_validate.cc][LINE:456]
[ERROR] GE(98765): [OpValidationFailed] Op LayerNorm_123 validation failed, reason: operator not supported on current soc_version. [FUNC:ValidateOp][FILE:op_validator.cc][LINE:892]
[ERROR] ATC(98765): [ModelConvert][ConvertGraph] Convert graph failed, error code: 1343225857. [FUNC:ConvertGraph][FILE:model_convertor.cc][LINE:1024]
ATC run failed, please check the log for details.

Special notes for this issue/备注 (Optional / 选填)

是否910系列支持，310系列目前不支持呢？