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[Bug-Report|缺陷反馈]: cross_check特殊值分支误拒绝正确舍入的Promote输出 #390
raoliang_sacAdd on 20 days agoClosed at 13 days ago
RuiWang_
19 days ago Comments：
19 days ago Comments：
已在 master（e5cfa88）复核：所描述行为与当前实现一致——cross_check 特殊值分支（ttk/core_modules/common/comparison/cross_check.py:191-214）规则 2 对有限位采用逐位相等比较；Promote 下 golden 以提升精度（如 fp32→fp64）生成，NPU 输出按声明 dtype 正确舍入、但与 fp64 真值逐位不等的场景会判 FAIL（reason=NaN/Inf mismatch）。
当前实现是按既有规范落地的（规则语义与现有 tests/core_modules/common/comparison/test_cross_check.py 的 NaN/Inf 用例一致）。是否改为"golden 按实际输出 dtype 正确舍入后与 NPU 相等即通过"属规范层面的变更，需要评审决策，暂不按缺陷处理；对应修改（PR 483）待评审结论后再定合入。
Describe the current behavior / 问题描述
cross_check特殊值分支直接比较FP32输出与FP64 Promote golden。当GPU为Inf/NaN，正确舍入但不等于FP64原值的NPU输出被误报NaN/Inf mismatch。
Environment / 环境信息
ops-test-kit主线a2058078e7d650cb8511da74a1795b72410b7563；Python3.12、NumPy。设备复现使用Ascend950PR_9579、本任务CANN9.3.0 Toolkit/20260923 ops包及A100 Torch CUDA服务。
Steps to reproduce the issue / 重现步骤
使用CrossCheckComparison比较NPU float32(1)、golden float64(1+2^-24)、third_party float32(Inf)。原特殊分支判失败。FP16和负值有同类问题。
Describe the expected behavior / 预期结果
NPU与有限golden按实际输出dtype正确舍入后的结果相等时通过；偏差一个相邻浮点值仍失败。普通有限数值比较保留FP64参考与原容差。
Related log / 日志
新增24组测试修复前均失败，修复后comparison测试258项通过；RaggedBinCount原19条冻结输入真实GPU三方19/19通过。
Special notes / 备注
不改变golden、正常有限值误差比值或NaN/Inf之间的匹配规则。BN3D旧产物的3条真实数值失败重放后仍失败。
关联PR：https://gitcode.com/cann/ops-test-kit/pull/483