删除 _get_backend_index_for_npu 中通过 structured_delegate 查询 structured group kernel 的兜底逻辑，是为了避免 AOTInductor C shim为 out-only structured 算子生成 functional ABI。

在本次 structured meta 支持中，NPU backend index 改为 use_out_as_primary=True，并且 structured 算子的 backend metadata 标在 structured out variant 上。这个变化后，backend_index.has_kernel(NativeFunctionsGroup) 的语义会从查询 functional variant 变成查询 out variant。

原逻辑中：

backend_indices[dk].has_kernel(func) or (
func.structured_delegate is not None
and func.structured_delegate in structured_func_group_dict
and backend_indices[dk].has_kernel(
structured_func_group_dict[func.structured_delegate]
)
)

第二段会在当前 func 是 functional variant 时，通过 structured_delegate 找到它所属的 structured group，并查询该 group 是否有 NPU kernel。由于当前 has_kernel(group) 会命中 out variant，这会把“只支持 xxx.out”误判为“functional xxx 也支持”。

例如 NPU yaml 中只声明了：

• func: cumprod.out(...)

没有声明：

• func: cumprod(...)

在新语义下，恢复旧逻辑会导致：

has_kernel(cumprod functional) -> False
has_kernel(cumprod structured group) -> has_kernel(cumprod.out) -> True

于是 AOTInductor C shim 会错误生成：

AOTI_TORCH_EXPORT AOTITorchError aoti_torch_npu_cumprod(...);

类似还会多生成 _addmm_activation、gcd 等 functional shim，触发 c_shim_npu.h 的 ABI diff 检查失败。

因此 _get_backend_index_for_npu 只能按当前 NativeFunction 本身判断：

if backend_indices[dk].has_kernel(func):
return backend_indices[dk]

这样 AOTI C shim 只会为当前 schema 自身在 backend index 中存在的 op 生成导出函数，不会把 structured out variant 的支持扩散到 functional variant，避免错误扩大 AOTI C ABI。

这里的目的其实就是为了通过structure进行支持的

但是我们很多算子（在pytorch中是structured算子）只实现了out版本，没有实现functional版本。这与structured算子本来就是背道而驰。