Pull Request已成功合入, 合并人@CANN-robot
（感谢 OpenGood_WeChat 的贡献）
变更摘要
本 PR 为「代码侦探」挑战赛提交，使用 Ascend C 实现 Sigmoid 激活算子（y=1/(1+exp(-x))）的完整交付，覆盖算子定义与注册、形状推导、Tiling、Kernel 三段式流水线实现，以及示例程序和 UT 测试基础设施。整体围绕 op_host、op_kernel、examples、tests/ut 四部分展开，支持 float16/float32 两种输入 dtype，并以 0.5+0.5*tanh(x/2) 的数值稳定形式替代直接 exp 计算。
主要改动
- 算子定义与注册: 新增
op_host/sigmoid_def.cpp，以Sigmoid继承OpDef，定义输入x、输出y的REQUIRED/AutoContiguous属性，数据类型限定DT_FLOAT、DT_FLOAT16，并通过AICore().AddConfig("ascend910b")绑定硬件平台。 - Tiling 与多核切分: 新增
op_host/sigmoid_tiling.cpp，按输入 dtype 选择GET_TPL_TILING_KEY(SIGMOID_TPL_SCH_MODE_0/1)并SetTilingKey；将输入 shape 逐维相乘得totalNum，按BLOCK_DIM=8计算blockFactor、再按TILE_NUM=16得到ubFactor，通过SetBlockDim(8)配置核数，workspace 置 0。 - Kernel 数值稳定实现: 新增
op_kernel/sigmoid.h中的NsSigmoid::Sigmoid模板类，采用CopyIn→Compute→CopyOut流水线，内部将数据统一Cast（或Muls）到float，以Muls→Tanh→Muls→Adds组合实现0.5+0.5*tanh(x/2)，输出再Cast回原 dtype；op_kernel/sigmoid.cpp入口依据模板参数schMode分发到Sigmoid<half>或Sigmoid<float>。 - Tiling 数据结构与模板参数: 新增
op_kernel/sigmoid_tiling_data.h的SigmoidTilingData（含totalNum、blockFactor、ubFactor）与op_kernel/sigmoid_tiling_key.h的ASCENDC_TPL_ARGS_DECL/ASCENDC_TPL_SEL声明，明确schMode的两个取值。 - 示例与 UT 测试: 新增
examples/test_aclnn_sigmoid.cpp演示aclnnSigmoidGetWorkspaceSize+aclnnSigmoid两段式调用；tests/ut下新增 op_host Tiling 用例（test_sigmoid_tiling.cpp）、op_kernel 用例（test_sigmoid.cpp）及tiling_case_executor、infershape_case_executor等公共测试框架，配合gen_data.py与compare_data.py完成数据生成与 MERE/MARE 精度比对，build.sh、run.sh提供构建与测试入口。
/compile
Thanks for your pull-request.
The full list of commands accepted by me can be found at here.
You can get sig-info at here.
You can self-configure the PR merge rules for this repository. For more details, please refer to Here.
For more, you also can visit HICANN.
PR Approval Progress
✅ Congratulations! All modules have met the lgtm and approve requirements.
Module Approval Details
| module | lgtm status | approve status |
|---|---|---|
| repo-cann/cann-outreach | ✅ shaoyf, 傅涛 (2/2) | ✅ shaoyf, 傅涛 (2/1) |
💡 Tip:
- Committer can comment
/approveor/lgtm- Commenting
/approveimplies both code review (lgtm) and intent to merge (approve)
CLA Signature Pass
gcw_LxlU8H9L, thanks for your pull request. All authors of the commits have signed the CLA. 👍
🟠 High Priority
变更行（op_host/sigmoid_tiling.cpp:35-37）用 totalLength / BLOCK_DIM 与 blockFactor / TILE_NUM 做整除切分，既未处理余数也未校验商为 0：
建议：切分时显式处理余数与下界：blockFactor 至少为 1（或 totalLength<BLOCK_DIM 时下调 blockDim），并单独下发尾部块长度（lastBlock/lastTile）让 kernel 用 DataCopyPad 或独立分支处理余数，避免尾部元素丢失与 ubFactor==0 除零。
已按审查意见修复：
- examples 示例：成功路径与三处失败早退路径均补充 aclReleaseOpExecutor(executor)；
- 测试数据：输入改为固定种子 [-1,1) 随机数据（覆盖正负值两侧与零附近），并新增自检断言（禁止 golden==input、要求输入含正负号）。
/compile
The MR can not be merged, because of CodeReview discussion not resolved
If you want to solve this problem, you can click here to do it in the FAQs.
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闪捷信息科技有限公司
团队信息
成员
算子: challenge07_sigmoidcustom
基于Ascend C实现Sigmoid激活算子（y=1/(1+exp(-x))）。op_host侧完成形状推导与Tiling函数：按输入dtype选择模板实例（float16/float32），总元素数按8核均匀切分（blockFactor=totalNum/8），核内再按ubFactor分片搬入UB；op_kernel侧采用CopyIn→Compute→CopyOut三段式流水线，内部统一转float并使用0.5+0.5*tanh(x/2)数值稳定公式（经Muls/Tanh/Adds指令组合实现，避免fp16大负数exp溢出），结果写回GM后Cast回原dtype