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（Thank you for ling-DT's contribution.）
变更摘要
本 PR 恢复并适配 CV Tensor API 相关能力：移除 tiling 侧强制 offset_x=0x80 以触发 Basic API 的旧逻辑，使 MM/BMM 按原生 Tensor API tiling 策略选择；同时在 autofuse lowering 中放宽动态 shape 的 MatMul/BatchMatMul Cube 下沉条件（新增 IsValidMatMulShape 校验），并在升精度流程中引入“矩阵及其操作数生产者保护边界”语义，仅对 Cube 之后的 vector epilogue 及相关辅助分支升精度。配套补齐 lowering、bias 广播与升精度的单元测试。
主要改动
- 移除强制 Basic API 属性注入：
AutofuseNodeWithMatmulTiling中删除对节点与op_desc设置offset_x = 0x80的代码，不再强制走 Basic API，改由原生 Tensor API tiling 策略决定。 - 动态 shape 下 MatMul 下沉条件重构：
StoreMatMul新增IsValidMatMulShape校验（rank、batch 轴一致性、K/M/N 符号相等、常量维度为正），动态 shape 合法时也走 Cube 下沉，不合法则回退StoreExtern；同时StoreMatMulOp::RealizeImpl在构建LoopCtx前对dims_与input_dims_做Simplify()。 - 升精度范围限定在矩阵边界之后的 vector 节点：新增
GetMatmulVectorNodes收集矩阵及其全部上游生产者作为受保护集合，IsAllNodesInBlacklist、GetTypeToNodesFromGraph、IsNeedInsertCastBeforeOther增加PrecisionNodeSet过滤参数，仅对集合内节点应用升精度规则；Cube 场景不再整体跳过。 - Cast 节点处理与 ReLU/黑名单策略调整：
CastNodeProc新增preserve_control_edges，对带控制边（含 data→control）的 Cast 保留为顺序边界而不删除；IsAllNodesInBlacklist在受保护集合模式下跳过kReluType与kCastType，以保留 MM+ReLU 的原生 fixpipe 能力。 - 测试覆盖补齐：
loop_api_unittest、loop_lowering_manager_asc_backend_unittest覆盖动态 MM/BMM 下沉与各类不合法 shape 回退、动态 rank-1 bias 的MatMulBiaslowering；adaption_improve_precision_unittest与test_lowering_and_canfuse覆盖 FP16/BF16 下操作数/共享 Load/直出保持原 dtype、辅助分支升精度、MM1→vector→MM2 场景、控制边 Cast 保留及静态/动态与 MM 开关组合。
代码审查
审查结论
发现汇总
- P2：1 项
- P3：1 项
- P0/P1：无
- P2
base/common/op_tiling/op_tiling_rt2.cc:840— 删除offset_x=0x80两行后，auto node_op_desc = node->GetOpDesc();变成未使用变量（死代码，-Wunused-variable下告警甚至在-Werror目标上直接编译失败）。 - P3
tests/autofuse/ut/autofuse/loop_api_unittest.cpp:875-898— 动态 BMM 用例只断言IsExternKernel()，而该断言不会触发StoreMatMulOp::RealizeImpl（KernelBox::Realize(bool)只置位标志），因此loop_ops.cpp新增的Simplify()+LoopCtx符号化 3 维路径缺少端到端覆盖（可选补强，非必须修复）。
各变更文件审查结论
| 文件 | 结论 |
|---|---|
base/common/op_tiling/op_tiling_rt2.cc |
1 项 P2（遗留未使用变量），其余为成对删除 offset_x 强制设置，函数内 op_desc 仍被使用，无接口契约破坏 |
compiler/.../asc_lowerer/loop_api.cpp |
no issues — IsValidMatMulShape 的 rank>=2 前置保护、batch 轴逐维校验、m/k1/k2/n 在 transpose/adj 下的取值与 lowering_impl.cpp:1229/1280 的既有转置语义一致；input_dims[0]/[1] 访问前有 size()<2 保护；新校验插在 PadDimsToMax 之前且静态 shape 走原路径，未改变静态行为，动态不支持场景仍回 StoreExtern；无 size→int 收窄或 32 位乘法链问题 |
compiler/.../asc_lowerer/loop_ops.cpp |
no issues — dims_/input_dims_ 为 StoreMatMulOp 值拷贝成员，Simplify() 幂等，与 StoreReshapeOp/StoreOp 既有写法一致，无共享状态被外部使用 |
compiler/.../adaption_improve_precision.cpp |
no issues — PrecisionNodeSet 存 const Node* 且节点由 type_to_nodes 的 NodePtr 保活，不存在删除后悬垂/地址复用误判；protected_nodes 为 matmul 入数据传递闭包，IsNeedInsertCastBeforeOther 的 input_idxs 与 GetPeerOutNodes 按锚点索引保序（idx 即输入序号）；precision_nodes 仅在 cube matmul 图生效，非 cube 图行为完全不变；GetMatmulVectorNodes 对 Conv/无 matmul 返回空集从而保留旧的“整图跳过”语义，kMatmulTypes 与 IsCubeNodeType 的 8 种 matmul 完全对齐；ReLU/Cast 跳过只影响黑名单判定，混合图中即便被提升也不额外损失 fixpipe 资格（该场景 fixpipe 本就不可用） |
tests/autofuse/ut/autofuse/adaption_improve_precision_unittest.cpp |
no issues — 依赖的 CreateXxxOp/CreateAscGraphSymbolsAndAxes/WrapPrecisionGraph 等辅助函数均已存在，SetUp/TearDown 备份并恢复黑名单，新增断言与生产分支一一对应 |
tests/autofuse/ut/autofuse/loop_api_unittest.cpp |
1 项 P3（动态 BMM 端到端覆盖缺口）；新增 fallback 用例的三组形状确实命中 batch 广播 / batch 乘积相等但轴不等 / K 不可证相等，逻辑正确；experimental_lowering_matmul=true 未回滚属本文件既有模式，后续用例的 extern 期望由其他原因（输入数、无符号 shape）保证，不会误判 |
tests/autofuse/ut/autofuse/loop_lowering_manager_asc_backend_unittest.cpp |
no issues — 新用例显式开启 matmul lowering，配置遗留方式与同文件 2706-2711 既有写法一致 |
tests/autofuse/ut/autofuse/test_lowering_and_canfuse.cpp |
no issues — RuntimeStub::SetInstance/Reset、ResetAutofusePlatform、SetCurShapeEnvContext、ShapeEnvAttr::CreateSymbol 的用法与 cube_fusion_strategy_unittest.cpp、extend_conv2d_lowering_unittest.cpp 一致，TearDown 已恢复环境变量、配置、shape env 与平台桩 |
整体风险判断
低。本次改动的主体是“动态 shape 放开 + CV Cube 图尾部 vector 升精度”，两条高风险路径都保留了兜底（动态 shape 不满足 K/M/N 与 batch 轴一致即回 StoreExtern；Conv 及非 matmul cube 图完整保留旧的“整图不升精度”行为），offset_x 移除与 GAF 侧配套由 PR 说明联动。唯一确定性缺陷是 base/ 侧遗留的未使用变量（潜在编译告警/失败），建议随本 PR 一并删除；另有 1 项非阻塞的测试覆盖补强建议。
| 类型 | 数量 |
|---|---|
| 🔴 阻塞 | 0 |
| 🟡 建议 | 2 |
💬 仅评论
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PR Approval Progress
✅ Congratulations! All modules have met the lgtm and approve requirements.
Module Approval Details
| module | lgtm status | approve status |
|---|---|---|
| repo-cann/ge | ✅ yangyongqiang0606, xchu42, wangxiaotian995 (3/2) | ✅ yangyongqiang0606 (1/1) |
💡 Tip:
- Committer can comment
/approveor/lgtm- Commenting
/approveimplies both code review (lgtm) and intent to merge (approve)
CLA Signature Pass
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|---|
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🟡 Medium Priority
改动删除了 (void)ge::AttrUtils::SetInt(node_op_desc, "offset_x", 0x80); 与 (void)ge::AttrUtils::SetInt(op_desc, "offset_x", 0x80); 两行，但保留了上一行的 auto node_op_desc = node->GetOpDesc();（本文件第 840 行）。在 AutofuseNodeWithMatmulTiling 余下代码（841-861 行）中只使用 op_desc、space_registry、run_info 等，node_op_desc 再无任何引用。
影响：该局部变量成为纯粹的死代码；在开启 -Wunused-variable（CANN 构建常用 -Wall -Wextra，部分目标叠加 -Werror）时会退化编译告警甚至直接编译失败，属于本次仅删两行引入的残留。
🟡 Medium Priority
变更点（loop_api.cpp:620-623）：原逻辑是「非静态 shape 一律回落」，现改为 !IsStaticShape(...) && !IsValidMatMulShape(...) 才回落，即符号化（动态）shape 的 MatMul/BatchMatMul 会进入 Cube lowering（StoreMatMulOp）。IsValidMatMulShape 仅校验符号维度一致性（batch 轴相等、K 相等、输出 M/N 相等、常量维 >0），并在 508-515 行显式支持 adj_x1/adj_x2/transpose_x1/transpose_x2 为真的输入。
触发条件：动态 shape 且 x1/x2 带转置属性（adj/transpose）或非连续布局。失败模式：此前该场景走 StoreExtern 的安全回落；现在会生成 Cube kernel entry，而 PR 描述自述「泛化中的动态转置 kernel entry 异常仍在定位」，说明该组合的 kernel entry 尚未验证通过 —— 表现为后端 kernel entry 生成失败/编译报错，或运行期取到不匹配的 tiling 导致精度/性能异常。静态 shape 仍走原路径，故影响仅限动态用例。
建议：在 IsValidMatMulShape 中拒绝动态转置用例（transpose_x1/transpose_x2/adj_x1/adj_x2 为真且对应维度非常量时返回 false），使其继续走 StoreExtern 回落；或在 GAF 侧确认动态转置 kernel entry 可用前加开关隔离该子路径。
/lgtm
/lgtm
/approve
Pull Request
描述
恢复原 !5703 的完整 CV Tensor API 适配修改，与 GAF 新 PR !2779 配套。
本次基于最新 develop 对整个 Tensor API 回退提交执行逆向恢复，没有新增 GE 业务逻辑，也不修改 docs 或 .gitignore。
变更类型
关联的Issue
延续 CV Tensor API 需求，对应原 !5703；GAF 配套 PR：https://gitcode.com/cann/graph-autofusion/pull/2779 。
如何测试
[12,-1,64]，实际 M=50/66，BMM→Add→Cast；动态及静态 MM-on/off 的精度与 kernel 对照均通过。核对清单
其他信息
基于 develop
f386938e3。本 PR 完整恢复6ac89fcf3回退的 8 个文件，未改变该恢复范围以外的业务流程。请与 GAF !2779 配套评估。