一、背景信息

LayerNorm ONNX 融合规则（LayerNormONNXFusionPass / LayerNormONNXMULFusionPass）需迁移至 ops-nn 仓库统一维护。ONNX 导入的 LayerNorm 在 GE 图中以展开形式存在（ReduceMean、Sub、Pow、Add、Sqrt、Div 等基础算子组合），算子下发数量多、中间结果访存开销大。

二、价值/作用

• 减少图执行时的算子下发数量，降低调度开销
• 减少中间结果访存，提升执行性能
• 覆盖 LayerNorm 与 LayerNormV3 两种融合目标，支持带/不带 gamma/beta、Cast、数值裁剪、Div/RealDiv 等多种 ONNX 图变体

三、设计方案

迁移两条 GE 自定义融合规则：

1. LayerNormONNXFusionPass：识别 ReduceMean、Sub、Pow（或 Square）、Add、Sqrt、Div 组合，融合为 LayerNorm 算子，支持 6 种场景（含 Cast、Max/Min 裁剪）。
2. LayerNormONNXMULFusionPass：识别 ReduceMean、两个独立 Sub、Mul（或 Pow）、Add、Sqrt（或 Pow）、Div 组合，融合为 LayerNormV3 算子，支持 4 种场景及 Rsqrt 变体。

支持平台：Ascend 950PR/950DT

关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-nn/pull/9915