现象

五个 aclnn 接口的枚举型标量参数在资料里已明确写死「仅支持某一个值」，但实现完全不校验，
传入资料未支持的值时两段接口与同步全部返回 0，静默按默认分支计算。

环境

A2 910B2；CANN 9.2.0；cann/ops-transformer master 92d0f9c2。

期望

资料声明「仅支持 X」的参数，传入非 X 时应返回参数错误（161002 ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）。
这类参数是 bool / int64_t 标量，host 侧一次比较即可，不存在性能问题。

复现步骤

1. 保存下面的 r.cpp。
2. 编译：g++ -std=c++17 r.cpp -o r -I$ASCEND_HOME_PATH/include -L$ASCEND_HOME_PATH/lib64 -lascendcl -lnnopbase -lopapi
3. 运行：./r 4

复现脚本

// 枚举标量参数未校验：paddedMode / actSeqLenType
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_moe_token_permute_grad.h"
static aclTensor *mk(const std::vector<int64_t> &sh, aclDataType dt, void *dv) {
    std::vector<int64_t> st(sh.size(), 1);
    for (int i = (int)sh.size() - 2; i >= 0; --i) st[i] = sh[i + 1] * st[i + 1];
    return aclCreateTensor(sh.data(), sh.size(), dt, st.data(), 0, ACL_FORMAT_ND,
                           sh.data(), sh.size(), dv);
}
int main(int argc, char **argv) {
    aclInit(nullptr); aclrtSetDevice(argc > 1 ? atoi(argv[1]) : 0);
    aclrtStream s = nullptr; aclrtCreateStream(&s);
    // aclnnMoeTokenPermuteGrad：tokens=8 topk=4 hidden=16 -> total=32
    const int T = 32, H = 16;
    std::vector<int64_t> gs{T, H}, is{T}, os{T, H};
    size_t bg = (size_t)T * H * 4, bi = (size_t)T * 4;
    void *dg, *di, *do_;
    aclrtMalloc(&dg, bg, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); aclrtMalloc(&di, bi, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    aclrtMalloc(&do_, bg, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    std::vector<float> hg(T * H, 1.f);
    std::vector<int> hi(T); for (int i = 0; i < T; ++i) hi[i] = i;
    aclrtMemcpy(dg, bg, hg.data(), bg, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    aclrtMemcpy(di, bi, hi.data(), bi, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    aclTensor *tg = mk(gs, ACL_FLOAT, dg), *ti = mk(is, ACL_INT32, di), *to = mk(os, ACL_FLOAT, do_);
    // 资料「目前仅支持 false」，这里传 true
    for (int k = 0; k < 2; ++k) {
        bool padded = (k == 1);
        uint64_t ws = 0; aclOpExecutor *ex = nullptr;
        auto r1 = aclnnMoeTokenPermuteGradGetWorkspaceSize(tg, ti, 4, padded, to, &ws, &ex);
        int r2 = -999, r3 = -999;
        if (r1 == 0) {
            void *wp = nullptr; if (ws) aclrtMalloc(&wp, ws, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
            r2 = aclnnMoeTokenPermuteGrad(wp, ws, ex, s);
            r3 = aclrtSynchronizeStream(s);
        }
        printf("  paddedMode=%-5s GWS=%-7d Exec=%-7d Sync=%-7d\n",
               padded ? "true" : "false", (int)r1, r2, r3);
    }
    return 0;
}

实测输出：

  paddedMode=false GWS=0       Exec=0       Sync=0
  paddedMode=true  GWS=0       Exec=0       Sync=0      ← 资料写「仅支持 false」，却放行

aclnnNsaCompressGrad 的 actSeqLenType（独立小程序，同一模式）：

  actSeqLenType=0    GWS=0  Exec=0  Sync=0   **放行**（合法值）
  actSeqLenType=1    GWS=0  Exec=0  Sync=0   **放行**（资料：当前仅支持 0）
  actSeqLenType=2    GWS=0  Exec=0  Sync=0   **放行**（连"取值0或1"都不在范围内）
  actSeqLenType=-1   GWS=0  Exec=0  Sync=0   **放行**

影响

1. 静默按默认分支计算：paddedMode=true 时算子不会走 padded 路径，而是当 false 处理，
   调用方以为开了 padded 模式，拿到的却是非 padded 的结果 —— 形状常常恰好对得上，
   数值语义已变而无任何提示；
2. actSeqLenType 选 1/2（表示不同的 seqLen 解读方式：累加和 vs 逐 batch 长度）时同样被
   按 0 处理，多 batch 场景下 seqLen 会被解读错，导致输出整体偏移；
3. 两者都是 bool / int64_t 标量，host 校验零成本，属于该做而未做。

建议

1. 在各接口 op_api 的 CheckParams 里加断言：
   paddedMode == false（四个 Moe 接口）、actSeqLenType == 0（NsaCompressGrad）；
   返回 ACLNN_ERR_PARAM_INVALID（161002）；
2. 若后续要真正支持 paddedMode=true / actSeqLenType=1，则先把资料与实现同步，
   在此之前保持「资料写仅支持 X ⇒ 必须拒绝非 X」；
3. 参考同仓已有正确做法：#6515 里 aclnnMatmulAllReduce 的 commTurn（资料仅支持 0）
   是返回 561002，说明本仓对这类参数有拦截先例，此处属遗漏。

备注

• 对照测试说明不是「整批不校验」：同一批用例里 aclnnNsaCompressGrad 的
  compressBlockSize=24（非 16 倍数）被正确拒绝（561002），
  aclnnMoeTokenPermuteGrad 的 numTopk=513 被正确拒绝（361001），
  证明这些接口都有标量校验通道，只是枚举型参数这一分支漏了；
• 与「tensor 取值不校验」无关：paddedMode 是 bool、actSeqLenType 是 int64_t，
  都是标量，host 侧校验零成本。