（1）Vector编程范式定义： a. 明确Vector编程在TensorAPI中的定位：基于Vector计算单元的向量化计算编程范式 b. 定义Vector编程的执行模型：以Tensor为操作对象，通过Vector指令实现批量数据计算 c. 明确Vector编程与现有编程模型（SIMD/Tensor高阶API等）的关系和适用场景差异
（2）Tensor数据结构扩展： a. 扩展Tensor以支持Vector编程所需的数据布局和对齐要求 b. 支持Vector编程下的数据类型定义（half/float/int16/int32等） c. 支持Tensor的Vector视图、切片和形状操作
二、Vector API接口设计：
（1）基础Vector计算接口： a. 逐元素运算：Add、Sub、Mul、Div等四则运算 b. 数学函数：Exp、Log、Sqrt、Rsqrt、Reciprocal等 c. 比较运算：Max、Min、Greater、Less、Equal等 d. 逻辑运算：And、Or、Not等
（2）Vector数据搬运接口： a. Vector计算的数据加载接口：支持GM到UB的数据搬运 b. Vector计算的数据存储接口：支持UB到GM的数据搬运 c. 支持Vector编程下的数据重排、转置和广播操作
（3）Vector计算控制接口： a. Vector计算的范围控制接口：支持指定Tensor的元素范围进行计算 b. Vector计算的掩码（mask）控制接口：支持按掩码选择参与计算的元素 c. Vector计算的repeat参数控制接口：支持配置repeat次数和步长
三、算子开发支持：
（1）核函数定义规范： a. 新增Vector编程核函数定义模板和修饰符 b. 支持Vector核函数的入参（输入Tensor）和出参（输出Tensor）规范 c. 提供Vector核函数的注册和调用机制
（2）算子开发模板与示例： a. 提供Vector算子开发的完整模板代码，包含数据搬运、计算、输出完整流程 b. 提供Elementwise类算子示例（如Add、Mul） c. 提供Reduce类算子示例（如Sum、Max） d. 提供Broadcast类算子示例
四、编译与运行支持：
（1）编译工具扩展： a. 扩展编译器以支持TensorAPI Vector编程语法解析和代码生成 b. 支持Vector编程的编译选项配置 c. 提供Vector程序编译阶段的错误诊断信息
（2）运行时支持： a. 支持Vector程序的加载和执行调度 b. 提供Vector计算的运行时资源管理（UB内存分配等） c. 支持Vector程序的调试信息输出和性能采集
五、文档与资料：
（1）编程指南补充： a. 在编程指南中新增"Vector编程"章节，介绍Vector编程模型和基本概念 b. 新增Vector API接口参考文档，按模块分类说明每个接口的用法 c. 补充Vector编程的快速入门示例
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Background（背景信息）
【功能】当前TensorAPI不支持Vector编程模型，缺少Vector向量化计算能力。通过对竞品分析发现，主流AI算子开发框架（如CUDA等）均提供统一的Tensor API进行Vector向量化编程，开发者可通过高层API便捷地进行向量计算。当前开发者使用Vector编程时需要直接依赖底层接口，开发门槛高、效率低，且与TensorAPI编程范式不统一，存在明显能力缺失。
Origin（信息来源）
竞品分析：参考主流AI算子开发框架的Tensor API设计，竞品均提供统一的Vector向量化编程支持。当前TensorAPI在Vector编程能力上与竞品存在差距，需要补齐该能力以保持竞争力。
Benefit / Necessity （价值/作用）
提升开发效率：通过TensorAPI统一入口进行Vector编程，减少开发者直接操作底层接口的场景，缩短Vector算子开发时间；
增强功能：扩展TensorAPI能力边界，新增Vector向量化计算支持，丰富算子开发手段；
统一编程范式：将Vector编程纳入TensorAPI统一编程模型，消除多套API并存的维护成本，降低开发者认知负担；
提升易用性：提供高层次的Vector编程接口，降低Vector算子开发门槛，简化操作流程。
Design（设计方案）
一、Vector编程模型设计：
（1）Vector编程范式定义： a. 明确Vector编程在TensorAPI中的定位：基于Vector计算单元的向量化计算编程范式 b. 定义Vector编程的执行模型：以Tensor为操作对象，通过Vector指令实现批量数据计算 c. 明确Vector编程与现有编程模型（SIMD/Tensor高阶API等）的关系和适用场景差异
（2）Tensor数据结构扩展： a. 扩展Tensor以支持Vector编程所需的数据布局和对齐要求 b. 支持Vector编程下的数据类型定义（half/float/int16/int32等） c. 支持Tensor的Vector视图、切片和形状操作
二、Vector API接口设计：
（1）基础Vector计算接口： a. 逐元素运算：Add、Sub、Mul、Div等四则运算 b. 数学函数：Exp、Log、Sqrt、Rsqrt、Reciprocal等 c. 比较运算：Max、Min、Greater、Less、Equal等 d. 逻辑运算：And、Or、Not等
（2）Vector数据搬运接口： a. Vector计算的数据加载接口：支持GM到UB的数据搬运 b. Vector计算的数据存储接口：支持UB到GM的数据搬运 c. 支持Vector编程下的数据重排、转置和广播操作
（3）Vector计算控制接口： a. Vector计算的范围控制接口：支持指定Tensor的元素范围进行计算 b. Vector计算的掩码（mask）控制接口：支持按掩码选择参与计算的元素 c. Vector计算的repeat参数控制接口：支持配置repeat次数和步长
三、算子开发支持：
（1）核函数定义规范： a. 新增Vector编程核函数定义模板和修饰符 b. 支持Vector核函数的入参（输入Tensor）和出参（输出Tensor）规范 c. 提供Vector核函数的注册和调用机制
（2）算子开发模板与示例： a. 提供Vector算子开发的完整模板代码，包含数据搬运、计算、输出完整流程 b. 提供Elementwise类算子示例（如Add、Mul） c. 提供Reduce类算子示例（如Sum、Max） d. 提供Broadcast类算子示例
四、编译与运行支持：
（1）编译工具扩展： a. 扩展编译器以支持TensorAPI Vector编程语法解析和代码生成 b. 支持Vector编程的编译选项配置 c. 提供Vector程序编译阶段的错误诊断信息
（2）运行时支持： a. 支持Vector程序的加载和执行调度 b. 提供Vector计算的运行时资源管理（UB内存分配等） c. 支持Vector程序的调试信息输出和性能采集
五、文档与资料：
（1）编程指南补充： a. 在编程指南中新增"Vector编程"章节，介绍Vector编程模型和基本概念 b. 新增Vector API接口参考文档，按模块分类说明每个接口的用法 c. 补充Vector编程的快速入门示例