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Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填)

Ascend 950 的 Median / NanMedian 在多核 radix 路径中，可能将输入中的负 subnormal（次正规数）误计为 NaN，导致中位数和索引错误；输入本身可以完全不含 NaN / Inf。

根因位于 index/kth_value/op_kernel/arch35/common/kth_value_radix_more_core_base.h：PreProcess 原地将浮点输入转换为 radix key，随后 OnRadixInputLoaded 又将这段已改写的数据按浮点值统计 NaN。例如 FP32 负 subnormal 的位模式 0x80000001 被转换为 key 0x7ffffffe，后者按 FP32 解读就是 NaN。Median 的 NaN 传播和 NanMedian 的非 NaN 中位秩计算因此受到影响。即使正确中位数是普通数值，只要输入含有这些负 subnormal，也可能触发。

Environment Information / 环境信息 (Mandatory / 必填)

• 硬件：Ascend950DT_9574。
• CANN Toolkit 安装信息：9.3.0。
• Python：3.12.14；TTK：v3.0.0，build 8b3f093。

Steps to reproduce the issue / 重现步骤 (Mandatory / 必填)

1. 构建并加载上述修复前版本的 Median / NanMedian kernel。
2. 使用 ND、FP32 输入，shape=(1, 1, 151992)，dim=-1，取值范围 [-1e-38, -1e-40]，全部为负 subnormal。
3. 通过 TTK release kernel 通路执行，分别加载仓库 index/median/tests/assets/golden.py 或 index/nan_median/tests/assets/golden.py，比较 values 和 int64 indices；本场景实际命中 schId=2、tiling key=258。
4. 修复 PR 中的可复现 CSV 用例：median_sch02_fp32_negative_subnormal 与 nan_median_sch02_fp32_negative_subnormal，均使用零容差。修复前出现精度失败，修复后通过；正 subnormal 为对照场景。

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

NaN 统计应针对原始输入，不能将 radix key 的位模式当成浮点值判断。有限值（包括 subnormal）不应被计为 NaN；真正的 NaN 保持 Median 传播、NanMedian 忽略的既有语义。values 与 indices 应符合各算子的 golden。

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