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fix(bias): tiling 补 num_axes=0 元素数校验；golden 按 TTK 三方比对规范加固 Co-authored-by: SeanDictionary<b24081019@njupt.edu.cn> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6336 merge feat/bias into master fix(bias): tiling 补 num_axes=0 元素数校验；golden 按 TTK 三方比对规范加固 Created-by: SeanDictionary Commit-by: SeanDictionary Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 本 PR 包含两处修复： **1. tiling 元素数漏检（bias_tiling_arch35.cpp）** num_axes=0 时原校验只检查 bias 的秩（rank==1），未校验元素数。bias=[N](N>1) 的非法输入会漏过 tiling 检查，kernel 将 N 元素的 bias 按 1 元素标量广播，golden 侧 reshape 报错。修复为：biasDimNum != 1 || biasShape.GetDim(0) != 1，按元素数报 OP_LOGE_FOR_INVALID_SHAPEDIM。 **2. golden 按 TTK 三方比对规范加固（tests/assets/golden.py，对齐 zl_hw/myOpen#2）** - 出口零 cast：按 Promote 后的 output_dtypes 取 dtype，补 float64 映射（原实现将 fp32 用例的 fp64 真值砍回 fp32，撤销 Promote 导致三比值分母被夹、RMSE 假红） - 三方腿（third_party/torch）按 NPU 加宽行为同步 cast：fp16/bf16 升 fp32 计算后窄回原 dtype，fp32 直算（对齐 kernel BiasKernel<half/bfloat16_t, true> 行为） - 入口零 cast + bf16 位级桥接（uint16 位串 / ml_dtypes.bfloat16 两方模式） 另新增 UT 反例 tiling_invalid_num_axes_zero_bias_elems（num_axes=0 + bias=[4] 期望 GRAPH_FAILED）。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> #3579 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> 平台：Ascend950 (950DT_9592)，CANN 9.2.0，TTK 三方比对（NPU + CPU golden + torch 三方腿）： - Host UT：13/13 PASS（build.sh -u --ophost --soc=ascend950 --ops=bias，含新反例） - ST 三方 cross_check 全量：828/828 PASS - 精度专项（inf/nan/大 shape/非对齐）：16/16 PASS - DFX（空 tensor/inf-nan/非连续/动态 shape）：13/15 PASS，余 2 例 inf/nan 用例首轮因手工输入文件丢失（测试基础设施问题，非算子问题）未完成复跑 - 性能：21/21 PASS（DYN/BIN perf 数值正常） - GEIR 通路：50/50 PASS - ST 两方 close 泛化：抽样 55 例 0 FAIL（含 bf16 全 dtype） ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> 无 ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!6336 | 28 days ago |