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[Requirement|需求建议]: 支持 IndexExpr 和 Arange Autofusion #302

Jett_Woo创建于 25 天前

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25 天前创建

简介

目的

本文档描述 IndexExpr 与 Arange Autofusion 的完整需求设计（Issue #302：支持
IndexExpr 和 Arange Autofusion），覆盖两个算子的端到端能力与两期合入：

PR 1961（feat: support IndexExpr and Arange autofusion，已合入 develop，2026-09-05）：建立 IndexExpr/Arange 的 ASCIR 注册、Python 接口、IndexExpr 标量消费链路、VF Arange codegen 与调度准入等基础能力。
PR 1980（fix: complete Arange fallback path，关联 Issue #302）：补齐退化轴 Arange 广播透传、根图 Arange codegen 回退路径与 VF 准入门控，扩展 IndexExpr 标量块物化，并修复 VF 混合 dtype 掩码错位、Store DMA 方向错误与 Python 绑定引用计数缺陷。

需求是双主体的：IndexExpr 负责符号标量（尺寸/索引表达式的整型物化与标量消费），Arange 负责等差序列（向量生产与广播扩维）；两者经 Broadcast 汇入同一 elementwise 融合链。

目标读者：Autofuse 前端接入（TorchInductor lowering）、图优化与 codegen 维护者、测试开发者。期望输出：合入 develop 的完整能力 + 正式 UT/ST + 真机验证闭环。

范围

包含（两期合并）：

ASCIR 注册（autofuse/ascir/generator、autofuse/v35/ascir/generator）
Autofuse 图优化（autofuse/v35/optimize、autofuse/optimize）
Autofuse codegen（autofuse/v35/codegen、autofuse/codegen）：MicroAPI/VF 双路径 + 根图 ArangeApiCall 回退
Python 前端 API（autofuse/compiler/python/ascir_api.py）
Python/C++ 绑定（autofuse/compiler/py_module）
测试：v35 UT/ST、py module UT、真机 device validation 用例

不包含：

SuperKernel 组件（两期均零改动）
CI workflow / 构建打包 / run 包布局（零改动）
验证框架、device validation runner 业务化、tool/、temp/（本地资产，不入库）

总体概述

软件概述

项目介绍

Autofuse 前端（TorchInductor 接入层）把符号计算拆解为 **IndexExpr（标量表达式）

Arange（等差序列）+ Broadcast + elementwise** 图形：

IndexExpr：ops.index_expr(expr, dtype) 语义——把符号尺寸/索引表达式
（如 s27*s77、s0 + 2*k）物化为一个整型标量值，参与标量算术
（Add/Minimum/Maximum）、比较（Lt/Le/Gt/Ge/Eq/Ne）或经 Broadcast 扩为向量。
Arange：等差序列生产（base + k*step），组合索引数学（如行主序线性
索引 cols*p0 + p1、triu 掩码的 p2 - p1）拆解为退化轴 Arange +
Broadcast + Add。

两者在 VF（VectorFunc）融合链中分别承担"值参数"与"向量生产"角色：IndexExpr
值经 VF 函数参数传入 MicroAPI 标量变体（如 Adds），Arange 在 VF 内经
Reg::Arange 生成序列后作为张量输入参与计算。

需求按两期演进：

PR 1961（基础，已合入）                    PR 1980（补全，Issue #302）
├─ IndexExpr.expr Expression 化            ├─ 退化轴 Arange 广播透传
├─ Arange v2 注册（int32/int64）           ├─ 根图 ArangeApiCall 物化
├─ Python arange/IndexExpr API             ├─ VF 准入门控（4 类拒绝）
├─ VF Arange codegen（逻辑 offset、         ├─ VF 混合 dtype 掩码统一
│   outer-for、多 Arange 参数隔离）        ├─ Store DMA 方向 / 常量 Cast 修复
├─ IndexExpr scalar 参数（VF 值传递）       ├─ IndexExpr 标量块 / blk tensor
└─ Arange VF 准入与对齐策略                ├─ 前端协议收紧（非退化零 stride 拒绝）
                                          └─ 绑定引用计数修复（py≤3.10 崩溃）

PR 1980 之前存在三个真机复现缺陷：① Pattern B（尾退化 [4,1]/[1,0]） 在旧"展开方案"下 codegen 必然失败；② VF 嵌套循环掩码 dtype 未统一，混合 dtype 子图真机上每 4 个元素损坏 1 个；③ 根图 Arange 无 codegen 注册（ApiCall 名为空串），三类回退场景全部无法出码。

产品环境介绍

依赖 CANN Toolkit（AscendC 头文件、bisheng 编译链），SoC：ascend950_v2。
产物为 tiling.h / host_impl.cpp / device_impl.cpp，经 JIT 编译为 kernel_module.so 后由 AutofuseLaunch ABI 加载执行。
前端接口：autofuse Python 包（pyautofuse.so + ascir_api.py），Python 3.10+（CI 为 3.10.2）。

软件功能

IndexExpr 能力：

Expression 物化：expr 承载完整 Expression（动态 SizeExpr 及 FloorDiv/Mod/Min/Max 组合），v1/v2 注册输出 dtype 限定 DT_INT32/DT_INT64；根图物化为 kernel 内具名符号标量（tiling 参数引用），非普通 UB tensor。
scalar-like 消费协议：IndexExpr 与 Scalar/ScalarData 同类调度；消费边按位置分类——Add/Minimum/Maximum 单标量输入（可交换）、六种比较的第二输入可直连 Micro scalar 变体（Add→Adds），其余位置经显式 Broadcast 扩为向量后消费。
VF 值参数：IndexExpr 值经 VF 函数标量参数传入，随调用点 tiling 变化。
标量块物化：纳入 blk tensor（32B 对齐标量块）物化链，符号常量回退 tiler.Size 表达式（1980）。
浮点消费协议（前端契约）：浮点 dtype 消费拆解为 IndexExpr(int64) → Broadcast → Cast(目标浮点)，Cast 必须在向量域；运行时 dtype 不确定走 guard fallback（规划项 float_indexexpr_cast_mul RDV 用例）。

Arange 能力：

v2 注册：base/step 均为 Expression（支持动态 base、动态 step、非 1/0/负 step），输出 int32/int64。
Python 前端 API：ascir_api.arange(...) 提供 axis/size/stride 逻辑 view 构图入口（与 IndexExpr 入口对称）。
VF Arange codegen：Arange 作为零输入向量生产节点融合进 VF，MicroAPI Reg::Arange 生成数值序列；支持跨 vector block、外层调度 offset（outer-for 逻辑偏移）、高维（最多 4 个 vectorized_axis）。
多 Arange 参数隔离：同一 VF 内多个 Arange 各自 base/step 独立传参。
退化视图透传：多轴退化 Arange 视图原样透传，扩维由 Broadcast 通用路径承担；仅 1D Arange 补齐退化轴（1980）。
根图 Arange 物化：新增 ArangeApiCall，显式循环物化等差序列，物理写偏移与逻辑取值偏移分离（1980）。
VF 准入门控：烘焙广播 Arange（任意位置非退化零 stride）、带控制边 Arange、UBFuse 上下文 Arange、8↔4 字节 Cast 拒绝进 VF（1980）。

链路修复（PR 1980，双主体共用）：

VF 掩码 dtype 统一：循环/掩码 dtype 统一为子图最宽计算 dtype；单合并轴无条件折叠；Arange 块偏移参数化。
DMA/常量修复：Store DMA 按真实 UB 侧布局计算；常量 Cast 直接 Duplicate。
前端协议收紧：arange 任意位置非退化零 stride 构图期拒绝。
绑定引用计数修复：SizeExpr 比较返回新引用（修复 py≤3.10 退出崩溃）。

设计约束

CANN Toolkit 9.2.0；AscendC MicroAPI 8↔4 字节转换要求双寄存器语义（RegTraitNumTwo），VF 单寄存器张量无法表达——只能门控拒绝。
Arange 物理 vectorized_stride 必须静态等于 1（两期共同约束，1961 确立）。
Python 绑定 ABI：SizeExpr richcompare 协议（新引用、NotImplemented）；pyautofuse.so 与 Python 3.10/3.12 双版本构建均需通过。
图改写确定性（编码红线 #5）：视图改写只读属性向量、无容器遍历顺序依赖。
性能：编译期 pass 不引入 O(n²) 以上遍历；不新增默认开启日志。

假设和依赖关系

退化轴（size=1, stride=0）对物理偏移与逻辑取值均无贡献——透传等价性的数学前提（已由退化轴 Load→Broadcast 已验证路径佐证）。
Reg::Arange 只能表达单条连续等差序列——烘焙广播必须留在根图的前提。
IndexExpr/Arange 的 expr 恒为整数语义表达式（inductor size/index 语义按 int64 管理）。
CI py module UT 在 Python 3.10.2 上运行——引用计数缺陷只在非永生单例的版本暴露。
上游 develop 的 ApplyGraphSchedAxisToNodes（图级 sched 统一提升）为基线行为，一级扩维要求由此推导（已实测验证）。

需求分析与设计

整体介绍

数据流与关键模块边界（两期合并视图）：

flowchart LR
    subgraph FE["前端构图 (ascir_api)"]
        A1["IndexExpr API (expr: SizeExpr)"]
        A2["arange API<br/>退化视图校验 (位置无关规则)"]
    end
    subgraph REG["ASCIR 注册 (PR 1961)"]
        R1["v1 IndexExpr<br/>v2 Arange base/step Expression"]
    end
    subgraph OPT["图优化"]
        B1["NormalizeArangeBroadcastViews<br/>(PR 1980, 合轴前)"]
        B2["RefineEnableVFFlag<br/>Arange/Cast VF 门控 (PR 1980)"]
        B3["UnAlignmentStrategy<br/>Arange 消费对齐 (两期演进)"]
    end
    subgraph CG["Codegen"]
        C0["IndexExpr: 符号常量/标量块<br/>+ VF 值参数 (1961+1980)"]
        C1["VF: Reg::Arange + scalar 参数<br/>(PR 1961) + 掩码 dtype 统一 (PR 1980)"]
        C2["ArangeApiCall 根图回退<br/>(PR 1980 新增)"]
        C3["Store DMA / Cast 修复 (PR 1980)"]
    end
    A1 --> B2
    A2 --> B1 --> B2 --> B3 --> C0 & C1 & C2 & C3
    R1 -.注册支撑.-> A1 & A2

两期边界划分：PR 1961 的 VF 内 Arange 能力（逻辑 offset、outer-for、参数隔离）在 PR 1980 中保持不变；PR 1980 的门控把无法安全表达 VF 的 Arange 形态（烘焙广播、控制边、UBFuse）导向新根图路径，两路径互补。

功能需求

功能需求 1：IndexExpr Expression 物化与注册（PR 1961）

介绍
IndexExpr.expr 从整数 attr 升级为完整 Expression，可承载动态 SizeExpr 及组合（s27*s77 等）；v1/v2 均注册，输出 dtype 限定 DT_INT32/DT_INT64。根图物化为 kernel 内具名符号标量（非 UB tensor），值随 tiling 参数在 host 侧解析。
输入
符号表达式（常量、size vars、循环变量线性式、FloorDiv/Mod/Min/Max 组合）。
处理
v2 注册表登记 dtype 白名单（ascir_builtin_ops_v2.cpp）；infer_dtypes 校验；codegen 侧 TPipe::AddTensor(output, expr, name) 注册 Expression 常量并区分字符串常量路径（值为 0 的 Expression 仍为有效表达式）。
输出
根图有命名 const 标量；消费者经 GetScalarValue() 取得生成后的具名变量（const_value 为空时回退 tensor 变量名），或在显式 Broadcast 后取得向量。

功能需求 2：IndexExpr scalar-like 消费边协议（PR 1961）

介绍
每条 IndexExpr→消费者的边必须确定走标量还是张量协议，不能因消费者"属于 elementwise"整体放行；多消费者时各边可有不同 Broadcast view，不把单一消费者的 view 复制给所有用途。
输入
消费者算子类型、输入位置、其他输入是否 scalar、输出 view、所选普通/VF 实现。
处理
按消费边位置分类（协议表见 AL-9）：Add/Minimum/Maximum 允许单个 scalar 输入（MicroBinaryScalar 自动交换到第二位、API 加 s 后缀）；六种比较仅第二输入可识别 scalar；其余位置（比较第一输入、Store 数据输入等）不支持直连，需上游显式 Broadcast。白名单判定统一为 IsScalarNodeType（Scalar | ScalarData | IndexExpr）。
输出
合法 scalar call（Adds/Muls 等 MicroAPI 标量变体）或显式 Broadcast 后的向量消费；不支持位置保留必要 Broadcast 或拒绝，不悄悄交换非交换律操作参数。

功能需求 3：IndexExpr 标量块物化（PR 1980）

介绍
根图 IndexExpr 纳入与 Scalar 相同的 blk tensor（32B 对齐标量块）物化链，索引消费链可直接引用对齐标量块。
输入
根图 IndexExpr 节点及其输出张量调度/tiling 元数据。
处理
ParseScalarNeedGenBlkTensors 判定纳入 IndexExpr；BlkTensorAllocAndInit 常量值回退（const_value 为空时用 tiler.Size(const_value_expr, true) 生成 tiling 参数引用）；ParseGraph 的 IndexExpr 分支补 ParseOptimizeInfo（此前只 AddTensor 不解析优化信息，后续 tiling 查不到该张量）。
输出
根图 IndexExpr 生成合法的 blk tensor 初始化代码；符号值 Scalar 不再产出空串非法 C++。

功能需求 4：IndexExpr 浮点消费协议（前端契约，规划项）

介绍
ops.index_expr(expr, float_dtype) 不能直接物化（dtype 白名单仅整型）；前端拆解为 IndexExpr(int64) → Broadcast → Cast(目标浮点)，Cast 必须在 Broadcast 之后（向量域）——IndexExpr 输出无 axis/repeats（scalar-like），向量算子的 Cast 需要 view，不存在"Broadcast 前标量域 Cast"的合法形态。
输入
整数语义表达式、目标浮点 dtype（float16/bfloat16/float32）。
处理
前端构图改写（外部仓）；运行时 dtype 无法静态确定时走既有 dtype guard fallback（该融合点不进入 AF）。
输出
infer_dtypes() 通过的合法 ASCIR 图；等价 RDV 用例 float_indexexpr_cast_mul（规划，形状 [32,64]/[32,65]/[2,127] 对拍 eager）。

功能需求 5：Arange v2 注册与前端 API（PR 1961 + 1980 收紧）

介绍
v2 注册 Arange（零输入），base/step 均为 Expression；Python ascir_api.arange(...) 提供逻辑 view（axis/size/stride）构图入口。PR 1980 收紧：任意位置 stride==0 且 size!=1 构图期拒绝并提示改法（use 1D Arange followed by explicit Broadcast）。
输入
dtype（int32/int64）、base/step（SizeExpr）、axis/size/stride（等长三列表）。
处理
注册表校验 dtype；前端校验 view 一致性 + 位置无关零 stride 规则。
输出
合法 Arange 节点；违规时 ValueError（含改法提示）。

功能需求 6：VF Arange Codegen（PR 1961）

介绍
Arange 作为零输入向量生产节点融合进 VF，MicroAPI Reg::Arange 按块生成数值序列。
输入
VF 子图内 Arange 节点的 base/step/逻辑 strides/物理 vectorized 布局。
处理
逻辑值偏移（logical_offset + 块内偏移）× step 计算取值；物理 UB 地址按 vectorized strides 前进；outer-for 场景外层调度轴偏移并入逻辑 offset；多 Arange 各自参数独立。
输出
VFCall... 函数中的 Reg::Arange 指令序列；支持最多 4 个 vectorized_axis，超过 4 轴在任何图改写前明确失败。

功能需求 7：IndexExpr VF 值参数（PR 1961）

介绍
IndexExpr 值经 VF 函数标量参数传入消费算子，随调用点 tiling 变化，与 DS-7 的根图具名常量构成"VF 参数 / 根图变量"双形态。
输入
VF 子图内消费 IndexExpr 的 Micro 调用（binary/compare scalar 变体）。
处理
VF 签名收集 scalar 输入形参；调用点以根图 IndexExpr 变量名实参传入。
输出
VFCall...(…, scalar_<name>, …) 标量传参；不含 IndexExpr 的 VF 签名不变。

功能需求 8：退化轴 Arange 广播透传（PR 1980）

介绍
显式"Arange→单输入 Broadcast"对，当 Arange 为多轴退化视图（恰好一根变化轴 stride=1，其余退化）且与 Broadcast 输出同轴数时，视图原样保留；Arange 为 1D（轴数更少）时按 Broadcast 输出位置补退化轴。
输入
Arange 视图（axis/size/strides 三列表等长）、Broadcast 输出视图（尾轴一致、尾 stride=1）、双方均无控制边。
处理
逐对校验（轴数 ≤、变化轴唯一且 stride=1、变化轴存在性、尾轴对齐、无控制边）；不满足任一条件整个 pass 失败（fail-closed，不做无法证明安全的改写）。
输出
Arange 视图（透传或补齐后）、sched.axis 与 Broadcast 对齐；违规时 Normalize explicit Arange Broadcast views failed 错误。

功能需求 9：根图 Arange 物化（ArangeApiCall，PR 1980）

介绍
根图 Arange 由新 ApiCall 生成显式循环：for(arange_i) SetValue(base + (logical_offset + arange_i) * step)；非固定广播轴展开为内层 arange_b 帧循环。
输入
节点 ir_attr 的 base/step（SizeExpr）；输出张量 vectorized 布局。
处理
从最内轴向外扫描：退化轴跳过（对物理偏移与逻辑取值均无贡献）；固定轴记 has_fixed_axis；广播轴入 broadcast_frames；变化轴做有界连续校验（size==轴尺寸且物理 stride==累积宽度），无法证明安全即报错。
输出
device_impl.cpp 中的物化循环；烘焙广播视图先经 MaterializeArangeViewContiguous 连续化物理布局。

功能需求 10：VF 准入门控（PR 1980）

介绍
四类节点拒绝进 VF：①烘焙广播 Arange（位置无关检测：非退化零 stride）；②带控制边 Arange；③UBFuse 上下文 Arange（graph attr 传递）；④8↔4 字节 Cast（含 float↔int64）。
输入
节点视图 strides/repeats、控制边计数、graph attr。
处理
RefineEnableVFFlag 建簇前判定；UBFuse 标记由 BufQueAllocator 写、PlatformV2 读（不扩展 BasePlatform 公共接口）。
输出
enable_vf = false，节点留在根图走对应 ApiCall（ArangeApiCall / CastExtend）。

功能需求 11：VF 混合 dtype 掩码统一（PR 1980）

介绍
VF 所有嵌套循环的 UpdateMask/CreateMask 统一使用子图最宽计算 dtype（loop_dtype），各张量 Load/Store 保持自身 dtype。
输入
子图各算子 dtype 集合。
处理
GenerateFuncDefinition 计算 loop_dtype = max_dtype_size_，root_loop_.SetLoopDtype 递归传播到全部嵌套循环。
输出
掩码位与计算寄存器 lane 对齐（修复每 4 个元素坏 1 个）。

功能需求 12：Store DMA 方向与常量 Cast 修复（PR 1980）

介绍
BuildDataCopyApiParamInNormal 的 ub_tensor 实参由固定 dst 改为 copy_in ? dst : src；常量 Cast 分支改用 Duplicate 直铺。
输入
Load（copy_in=true，src=GM/dst=UB）/ Store（copy_in=false，src=UB/dst=GM）；常量输入的 Cast。
处理
按 copy 方向显式选择 UB 侧实参；常量值经 GetScalarValue 内嵌生成代码。
输出
非连续 Store 的 DMA 块参数正确；常量链少一个中间张量。

功能需求 13：绑定引用计数修复（PR 1980）

介绍
SizeExpr::Compare 返回新引用并实现 Py_NE/NotImplemented。
输入
Python 比较运算（==/!=/< 等）。
处理
richcompare 按 CPython 协议返回 Py_RETURN_TRUE/FALSE，IsConvType/IsCubeType 同步修复。
输出
py module UT 在 Python ≤3.10 不再退出崩溃；不支持的比较返回干净 TypeError。

非功能需求

可维护性

门控/校验/跳过三处统一"位置无关"规则，一处语义（非退化+零 stride=广播）；
mutable loop_dtype_ 已注释说明取舍；logical_strides 收集三处同构（后续可提取 helper）；
VF 与根图双路径互补而非重叠：VF 保持 1961 语义不变，1980 仅新增门控与回退，路径边界清晰。

可测试性

UT 入口：sh build.sh -u --module=autofuse_framework -j 8；
真机入口：tool/index_expr/run_index_expr_regression.sh（计划生成与 runner preflight 零漂移）；
探针：auto_arange_fallback 的 ARANGE_GRAPH_PROBE 控制边注入库。

可移植性

Python 3.10（CI）/3.12（本地）双版本构建验证；
不依赖芯片型号判断（无硬编码 SoC 字符串）。

可靠性

全部改写 fail-closed：无法证明安全即失败并给出原因；
图改写无容器遍历顺序依赖（编码红线 #5）；
绑定层引用计数协议正确（编码红线 #9）。

特性交叉影响

已按 cross_feature_check.md 逐项检查：

场景	适用性	结论
SuperKernel Python/C++ 接口	不适用	两期均零改动，wheel/ABI 不受影响
Autofuse 图优化	适用	normalize 新增 pass 挂载于合轴前，时序依赖已注释；透传为视图级等价改写；1961 的准入/对齐策略被 1980 门控收编为统一规则
Autofuse Codegen/Backend	适用	新 ApiCall 注册、VF 签名扩展（stride 全量传参）、掩码 dtype 传播
AscendC API / Runtime 交互	不适用	无新增 rt/aclrt 调用
Python/C++ 混合绑定	适用	richcompare 协议修复
构建与打包	不适用	CMake/构建脚本零改动
测试与覆盖率	适用	两期新增 UT + 真机用例（55 组合）
性能与日志	适用	见下节，无高频路径新增日志
兼容性	适用	arange API 有意收紧（行为变化，见兼容性检查）

性能

编译时长

normalize 为单次线性扫描（Broadcast 节点 × 视图长度），无嵌套遍历；
门控检查 O(视图轴数)。整体新增编译期耗时可忽略。

执行性能

根图 ArangeApiCall 为回退路径（VF 不可用时），本身非高性能路径；
VF 签名变长（stride 全量传参）：函数参数个数增加，寄存器传参影响可忽略，已列为后续优化项（仅传被引用项）。
真机 triu [128,408,408] 掩码链闭环通过（性能非本 PR 验收项）。

内存和产物大小

无新增常驻结构/缓存；pyautofuse.so 增量约一个 ApiCall 类的代码量；
无 run 包布局变化。

接口设计

新增/修改接口描述

接口	类型	变化	期次
`IndexExpr.expr: Expression`	ASCIR 属性	整数 attr 升级 Expression；输出 dtype 限定 int32/int64（浮点消费走前端改写协议，见 FR4）	1961
`Arange.base/step: Expression`	ASCIR v2 属性	新增注册（int32/int64）	1961
`ascir_api.arange(...)`	Python 前端	新增构图入口；1980 行为收紧：非退化零 stride 抛 ValueError（带改法提示）	1961+1980
`ascir_api.IndexExpr(...)`	Python 前端	新增构图入口	1961
`optimize::NormalizeArangeBroadcastViews(AscGraph&)`	C++ 内部导出	新增：视图规范化入口	1980
`VectorFuncPartitioner(graph, disable_arange_vf=false)`	C++ 内部	构造函数加默认参数（源码兼容）	1980
`kGraphAttrIsUBFuseContext`	C++ 内部 attr 键	新增：BufQueAllocator 写 / PlatformV2 读	1980
`"ArangeApiCall"`	codegen 工厂注册	新增：根图 Arange 出码	1980
`SizeExpr.__eq__/__ne__`	Python 绑定	修复：返回新引用、`!=` 可用、`<` 等干净 TypeError	1980

接口检查项

检查项	子检查项	是否涉及	说明
接口说明	是否需要接口评审	否	均为内部接口，无对外 API 变化
接口说明	是否需要补充文档	是	前端协议已更新至构图指南 3.2/3.3/4.6.6
接口兼容	行为是否兼容	部分	arange 校验有意收紧（旧放行的烘焙广播现拒绝）
接口兼容	ABI/API 是否兼容	是	默认参数构造、纯新增导出符号
接口约束	约束不满足时是否清晰报错	是	构图期 ValueError；编译期 fail-closed 带原因
接口测试	是否需要独立接口用例	是	UT 覆盖校验分支；真机覆盖合法形态

软件设计

关键数据结构

DS-1 双视图张量模型（全链路数据基座）

Arange 的一切判定都建立在逻辑 view 与物理布局分离的既有张量模型上
（AscTensorAttr / codegen::Tensor，字段见 codegen_kernel.h:97）：

字段组	语义	消费方
`axis` / `repeats`(size) / `strides`	逻辑 view：每根轴的尺寸与逻辑取值步长（stride=0 即值重复）	`ArangeHasBroadcastOuterAxis`、`Tiler::Offset`（逻辑偏移）、前端校验
`vectorized_axis` / `vectorized_axis_pos` / `vectorized_strides`	物理布局：调度器合轴后的 UB 连续布局，`vectorized_axis_pos` 回指逻辑 view 下标	`Tiler::TensorVectorizedOffset`（物理偏移）、`GetArangeBlockOffset`、`ArangeApiCall` 扫描

生命周期：随图节点输出 attr 由构图写入，normalize/scheduler 依调度结果重写
vectorized_*，codegen 只读；无独立所有权（附属于节点输出）。

设计含义：取值语义永远由逻辑 strides 决定，物理摆放由 vectorized_strides
决定。透传、门控、双偏移三个算法都只做"从两组字段各自读取正确一侧"，
不改写彼此，这是图改写等价性可证明的结构基础。

DS-2 `ArangeParam`——VF 内 Arange 的参数载体（1980 扩展）

struct ArangeParam {              // vf_loop.h:19
  ascir::TensorId tensor_id;      // 关联 Arange 输出张量（参数命名后缀）
  std::string base;               // base 表达式串
  std::string step;               // step 表达式串
  std::string offset;             // 外层调度逻辑偏移（outer-for 场景）
  std::vector<std::string> logical_strides;  // 1980 新增：各逻辑轴 stride 形参名
};

由 VFLoop::CollectArangeParams 递归收集（值语义，codegen 期临时对象），
logical_strides 从 tensor->axis_strides_ 逐轴填充。直接决定 VF 函数签名：

// vec_func_call.cpp:506 生成的形参（每个 VF 内 Arange 一组）
int64_t arange_offset_<id>, int64_t arange_base_<id>, int64_t arange_step_<id>,
int64_t arange_stride_<id>_0, ..., int64_t arange_stride_<id>_<n-1>

多 Arange 隔离：参数以 tensor_id 为命名空间，同一 VF 内 N 个 Arange
互不串扰。签名兼容性：不含 Arange 的 VF 签名不变（1961 确立的约束）。

DS-3 `VFLoop` 循环树——VF 代码的结构载体（1980 修复）

struct VFLoopBody { LoopType type_;  // LOOP 或 CALL
                    union { MicroApiCall *call_; VFLoop *loop_; }; };
class VFLoop {
  std::vector<VFLoopBody> bodys_;        // 嵌套循环/调用体
  std::string max_dtype_size_;           // 子图最宽计算 dtype（构造期计算）
  mutable std::string loop_dtype_;       // 1980 新增：掩码 dtype（递归传播）
};

生命周期：ConstructFromNodes 自 VF 子图构建（new 出的子循环由 Destruct() 递归释放），随 VfCall 代码生成期存活。
max_dtype_size_ 在遍历子图全部输出时按 GetSizeByDataType 取最大字节宽确定（vec_func_call.cpp:342），随后 SetMaxDtypeSize → SetLoopDtype 递归传播给整棵循环树。
mutable 的取舍：Generate 为 const 接口，传播发生在生成前一刻；已注释说明。

DS-4 `CallParam`——MicroAPI 调用上下文（1980 扩展）

struct ArangeParams { bool valid; std::string base; std::string step; };
struct CallParam { std::string p_reg;      // 掩码寄存器名
                   std::string offset;     // 块偏移（Arange 场景）
                   std::string max_dtype_size;  // 调用侧 dtype
                   ArangeParams arange; };  // Arange 参数直通

VFLoop::GenerateBody 对 MicroApiName()=="Arange" 的调用先算块偏移再经
param.arange 把 VF 形参名（arange_base_<id>/arange_step_<id>）传入
MicroArangeApiCall::Generate，与根图直连场景（用节点自身表达式）区分。

DS-5 `ArangeApiCall`——根图 Arange 出码器（1980 新增）

class ArangeApiCall final : public ApiCall {
  af::Expression base_;   // ParseAttr 从 ir_attr 解析
  af::Expression step_;
  // Generate 为纯函数：扫描状态（slice/broadcast_frames/has_fixed_axis）
  // 均为栈上局部量，无跨调用状态
};

工厂经 static ApiCallRegister<ArangeApiCall> register_arange_api_call("ArangeApiCall")
注册；注册名 "ArangeApiCall" 由 v2 注册表 GetApiCallName() 提供
（1980 之前为空串导致根图 Arange 无法出码）。持有零输入张量状态。

DS-6 `kGraphAttrIsUBFuseContext`——上下文标记（1980 新增）

图级 attr 键：BufQueAllocator 在 UBFuse 分配时写入，PlatformV2 分区时读取。
选择 graph attr 而非 BasePlatform 公共接口，避免为单一消费方扩公共 ABI；
生命周期与图一致，一次写一次读。

DS-7 IndexExpr Expression 常量——符号标量的双形态载体（1961 建立、1980 扩展）

IndexExpr 不是普通 UB tensor，值在 codegen 中以两种形态存在：

形态	载体	生成方	消费方
根图具名常量	`Tensor::const_value_expr`（`ascir::SizeExpr`，`codegen_kernel.h:127`）经 `TPipe::AddTensor(output, expr, name)` 注册	`ParseGraph` IndexExpr 分支 + `BlkTensorAllocAndInit`（1980 补 `ParseOptimizeInfo` 与符号回退）	`GetScalarValue()`：`const_value` 为空时返回生成后的具名 tensor 变量名（`codegen_kernel.h:164`）
VF 值参数	`VfCall` 签名中的标量形参	`CollectArangeParams` 同源的 scalar 输入收集	MicroBinaryScalar/MicroCompare 标量变体

关键不变量：值为 0 的 Expression 仍是有效表达式（1961 修复"零表达式被误判
为空值"）；符号值 Scalar 的 const_value 字符串为空属正常态，必须回退
tiler.Size(const_value_expr, true) 而非产出空串（1980 修复非法 C++）。

DS-8 `IsScalarNodeType`——scalar-like 白名单（1961 确立）

bool IsScalarNodeType(const std::string &node_type) {   // micro_binary_scalar_api_call.cpp:17
  return node_type == Scalar::Type || node_type == ScalarData::Type ||
         node_type == IndexExpr::Type;
}

IndexExpr 与 Scalar/ScalarData 同类调度与同路识别，但三者行为不完全等价
（如 ScalarData 的常量直取路径与 IndexExpr 的符号解析路径不同）；白名单
同时被 partition（直连准入）与 codegen（s 后缀变体选择、参数交换）消费，
是消费边协议（AL-9）的判定原语。

关键技术/算法

AL-1 退化轴透传等价性（1980，透传正确性证明）

命题：设 Arange 逻辑 view 第 i 轴退化（repeats[i]=1, strides[i]=0），
则从 view 中删除或补入该轴，物化结果与消费语义均不变。

证明分两支（对应 DS-1 双视图）：

物理无关：该轴尺寸为 1，对物理连续布局的贡献是乘 1——删除后
TensorVectorizedOffset 输出的写地址表达式不变；
逻辑无关：该轴 stride 为 0，Tiler::Offset 中 stride==0 直接
输出常数 "0"（codegen_kernel.cpp:665）——删除后取值表达式不变。

因此扩维（值沿该轴重复）可以完整移交 Broadcast 节点的通用
BroadcastExtend 路径处理，Arange 只物化扁平一维序列——与已验证的
退化轴 Load[4,1] → Broadcast[4,8] 路径同构。改动前实现把 Broadcast
输出 repeats 烘焙进 Arange view（repeats=[4,8]），与"保持 Broadcast
扩维职责"的注释自相矛盾，且 Pattern B 物化代价 O(rows×cols) 标量写；
透传后降为 O(单轴) 标量写 + 向量化 BroadcastExtend，严格占优。

AL-2 1D 补齐算法（1980，normalize 内）

对"Arange 轴数 < Broadcast 输出轴数"的 1D 形态（1961 前端协议），按
Broadcast 输出轴序逐位置补齐：变化轴位置保留自身 size 与 stride=1，
其余位置补 (size 1, stride 0)；vectorized_strides 按补齐后 repeats
重建为扁平连续布局（从尾到头累积 flat_stride *= axis_size）。

前置校验（fail-closed，任一不满足整体 Optimize 失败）：

三列表（axis/repeats/strides）等长、轴数不超 Broadcast 输出；
恰好一根非退化轴且其 stride==1（IsDegenerateAxis 判定）；
变化轴存在于 Broadcast 输出轴中；尾轴一致且 Broadcast 尾 stride==1；
Arange/Broadcast 双方均无控制边（等价性证明不覆盖带序约束的图）。

同轴数多轴退化视图直接透传（仅同步 sched.axis）。复杂度：单次线性
扫描 Broadcast 节点 × 视图长度，无嵌套。

AL-3 `ArangeApiCall` 尾到头扫描状态机（1980，根图物化核心）

对 output.vectorized_axis 从最内轴向外逐轴分类（四个状态）：

状态	判定	处理
退化轴	`axis_size[pos]==1 && axis_strides[pos]==0`	`continue` 跳过（对两偏移均无贡献，见 AL-1）
固定轴	轴 id ∈ `current_axis`（外层循环已固定该轴前缀）	`has_fixed_axis=true`；count 改用切片实际尺寸
广播轴	逻辑 `axis_strides[pos]==0` 且非退化	记入 `broadcast_frames`（帧尺寸, 物理 stride），物化时展开帧循环
变化轴	其余	有界连续校验：`axis_size[pos]==axis.size`（值域有界）且 `vectorized_strides[index]==累积 stride`（物理连续）；加入连续切片 `slice`

伴随的守卫：IsFrom(current, id) 禁止未证实的派生轴局部范围（防止
tiling 分裂后 current_axis 与逻辑 view 的对应关系无法证明）；
!GetAxis(slice.front()).IsInner() 禁止多轴内尾压平。

有界连续校验失败即 FAILED——不做无法证明安全的猜测性出码，由
上层 Optimize fail 携带原因退出。这是根图路径的 fail-closed 边界。

AL-4 烘焙广播物化——双偏移分离（1980）

C++ 直连 ASCIR（无前端协议约束）仍可能携带烘焙广播 view（如
size=[4,8], strides=[1,0]）。物化分两步：

物理连续化（MaterializeArangeViewContiguous）：把 vectorized_strides
按 repeats 从尾到头重算为连续布局（每轴 stride=右侧各轴尺寸之积），
物理侧恢复可连续写入；
双偏移循环生成：

for (arange_b0 < frame_size) {                      // 广播帧（物理 stride 前进）
  for (arange_i < count)                            // 连续序列
    SetValue(write_addr + arange_i,                 // 物理偏移：连续/帧步长
             base + (logical_offset + arange_i) * step);  // 逻辑偏移：stride 语义
}

write_addr（TensorVectorizedOffset + 帧偏移）决定写在哪里；
logical_offset（Tiler::Offset，逻辑 stride 求值）决定取什么值。
两者解耦是烘焙广播可物化的充分条件——值重复（逻辑 stride=0）与
物理前进（连续布局）互不干扰。

AL-5 VF Arange 块偏移与 outer-for 合成（1961 确立、1980 参数化）

VF 内 Arange 每块取值 = base + (外部逻辑偏移 + 块内偏移) × step：

块内偏移（GetArangeBlockOffset，vf_loop.cpp:84）：找 lane 轴
（vectorized_strides 尾部最后一个非零轴），lane 轴贡献
ELEMENT_PER_VECTOR_LENGTH（向量寄存器一次装载的元素数），外层轴
贡献 axis_var * logical_stride；
外部偏移（outer-for）：调度把外层轴循环放在 VF 调用点外时，
逻辑偏移经 VF 形参 arange_offset_<id> 传入，与块内偏移相加；
全量逻辑 strides 亦形参化（arange_stride_<id>_<k>），使同一 VF
函数可被不同 tiling 的调用点复用；
块基合成（MicroArangeApiCall::Generate）：
block_base = vf_base + block_offset × vf_step，随后按 step 静态值
分派：step==1 → 单条 Reg::Arange(block_base)；step≠1/动态 →
Reg::Arange(0) + Reg::Muls(step, p_reg) + Reg::Adds(block_base, p_reg)
三指令降级（掩码寄存器 p_reg 保证尾块按掩码长度计算）。

正确性来源：Reg::Arange 只能表达单条连续等差序列——这正是 AL-6
把烘焙广播挡在 VF 外的根本原因（MicroAPI 能力边界即算法边界）。

AL-6 位置无关广播检测（1980，门控核心）

ArangeHasBroadcastOuterAxis：遍历逻辑 strides，任一轴满足
stride==0 && repeats!=1 即判定为烘焙广播（值沿该轴重复），拒绝进 VF。

位置无关的含义：旧实现只检查"lane 轴之前"的零 stride（Pattern A 假设），
Pattern B（strides=[1,0]，广播在尾轴）漏检。新规则与 normalize
（AL-2 的 IsDegenerateAxis）、前端校验（构图期拒绝）三处共用同一语义
——"非退化 + 零 stride = 广播"，不依赖轴位置，三处判定零漂移。

AL-7 掩码 dtype 统一传播（1980，修复混合 dtype 错位）

缺陷机理：UpdateMask<T>(len) 按 dtype T 的每向量元素数生成掩码；
循环与计算 dtype 不一致时（如 int64 掩码配 float32 计算），掩码位与
计算寄存器 lane 错位——每 sizeof(宽)/sizeof(窄) 个元素损坏 1 个。

修复算法：ConstructFromNodes 遍历子图全部输出取最宽 dtype 为
max_dtype_size_；SetLoopDtype 自根循环递归传播到全部嵌套循环；
所有 UpdateMask 统一用 loop_dtype_（vf_loop.cpp:435），各张量的
Load/Store 仍用自身 dtype。不变量：掩码跟随最宽计算 dtype，张量各自
保持 dtype——掩码是 lane 对齐的全局资源，取值是张量局部行为。

AL-8 逻辑/物理偏移原语（1961 基座，两路径共用）

// codegen_kernel.cpp:640 —— 逻辑偏移：stride 0→"0"，1→axis，否则 axis*stride
Tiler::Offset(current_axis, axis, axis_strides);
// codegen_kernel.cpp:682 —— 物理偏移：仅累计 current_axis ∩ vectorized_axis
Tiler::TensorVectorizedOffset(current_axis, tensor);

VF 路径（AL-5 的块偏移合成）与根图路径（AL-3/AL-4 的双偏移）消费同一
对原语，保证两条 codegen 路径对同一视图的偏移语义一致——这是双路径
互补（VF 不变 + 根图回退）在算法层的落点。

AL-9 IndexExpr 消费边分类协议（1961 确立）

逐边协议表（partition 直连准入 + codegen 变体选择）：

消费方式	行为	关键边界
IndexExpr → Broadcast	scalar-like 调度；VF 中可变为 Scalar 占位和值参数	设备用例的主要方式；Broadcast 需要明确目标 axis/size/stride
IndexExpr → Add/Minimum/Maximum	MicroBinaryScalar 识别 IndexExpr；单 scalar 输入自动交换到第二位，API 加 `s` 后缀（`Add`→`Adds`）	双 scalar 输入拒绝（`Init` 断言）
IndexExpr → Lt/Le/Gt/Ge/Eq/Ne 第二输入	MicroCompare scalar 路径识别	仅第二输入；第一输入需寄存器（VF 准入拒绝 Scalar/IndexExpr 第一输入），不能泛化为两侧
IndexExpr → Compare 第一输入	拒绝	应在上游保持 Broadcast 或做语义正确的前端转换，不是 codegen 自动改比较方向
IndexExpr → 其他 Micro 算子	非白名单且任意输入直连 scalar-like 时禁用该节点 VF	MicroBinaryScalar 能识别某类型 ≠ partition 对所有使用它的 op 都放行
IndexExpr → FloorDiv/Sub/Remainder 等	当前组合测试显式 Broadcast 后作为 tensor 消费	不能据测试推导全部直连 scalar 位置已支持
IndexExpr → Store 数据输入	Store `IsNodeValid` 不支持 scalar 输入	需物化为 tensor（blk tensor，1980 FR3）
IndexExpr 用作 Load/Store offset	offset 是独立 Expression attr，不是把 IndexExpr 输出数据边转地址	写值、写地址、间接索引是三种不同协议

重要边界：InsertBroadcastAfterScalarForAscGraph 仅收集 Scalar、不收集
IndexExpr（scalar_broadcast_insert.cpp:124-139），VF 的 Broadcast 消除也只把
根源 Scalar 作为候选（scalar_broadcast_optimization.cpp:45-61）——因此
"optimizer 自动为 IndexExpr 插入 Broadcast"不构成当前契约，前端必须显式
构图 Broadcast（scalar_consumer/composition/compare_mask/window_math
均如此）。

AL-10 IndexExpr 浮点消费改写等价性（前端契约）

改写：index_expr(expr, f32) → IndexExpr(expr, int64) → Broadcast → Cast(f32)。

等价性论证：

expr 值域为整数，int64 物化无截断（inductor size/index 语义按 int64 管理）；
int64 → f32 舍入与 inductor 参考实现一致：参考实现同样把整数值转 f32
参与运算，numel > 2²⁴ 时双方一致舍入，对齐参考即正确；
Broadcast 保持逻辑取值不变（退化轴 stride 0），Cast 仅改 dtype 不改 view。

形态约束：Cast 必须在 Broadcast 之后——IndexExpr 输出无 axis/repeats，
标量域无 Cast 的合法形态；顺序颠倒会因 Cast 无 view 失败。guard 分支：
dtype 依赖运行时信息无法静态确定时走 fallback（不融合），与 eager fallback
一致，不产生半改写图。

AL-11 IndexExpr 标量块物化与符号回退（1980）

根图 IndexExpr 与 Scalar 共享 blk tensor（32B 对齐标量块）物化链，三个环节：

准入：ParseScalarNeedGenBlkTensors 的类型过滤器从
Scalar | ScalarData 扩为 Scalar | ScalarData | IndexExpr——决定哪些
节点生成 blk tensor；
取值回退：BlkTensorAllocAndInit 中
const_value.empty() ? tiler.Size(const_value_expr, true) : const_value——
符号值 Scalar/IndexExpr 的字符串常量为空，直接用会生成空串非法 C++，
回退用 tiler.Size 把符号表达式转成 tiling 参数引用；
元数据补全：ParseGraph 的 IndexExpr 分支补 ParseOptimizeInfo，
与 Scalar 分支对齐——此前只 AddTensor 不解析优化信息，后续 tiling
查不到该张量。

三处缺一都会导致索引消费链拿到未初始化/未对齐/查不到的标量块。

流程设计

主流程：构图（校验）→ GraphPass（normalize，合轴前）→ 分区（门控）→
调度（对齐策略）→ codegen（VF 或根图）。异常流程：任一校验失败即整体
Optimize 失败并携带原因；无部分改写状态（视图改写原子完成）。

对子模块的修改

PR 1961（36 文件，+3156/-121）：ASCIR 注册 3、Python 接口 6、公共 codegen 3、VF/MicroAPI 7、optimize 4、测试 12（含新增 test_index_expr_arange_schema.cpp、micro_arange_api_call UT）。逐文件说明见 pr_1961_change_summary.md。
PR 1980（17 业务文件）：逐文件清单与语义见 pr_1980_code_change_rationale.md 第 4 章。

错误处理

系统错误

内存/属性缺失：GE_ASSERT 系列（含原因）；工厂注册失败进程启动期暴露。

接口错误

前端：ValueError（含改法提示）；编译期：Optimize fail 携带 pass 名（如 Normalize explicit Arange Broadcast views failed）；
绑定：__eq__ 正常返回 bool；不支持的比较返回 NotImplemented（Python 层表现为 TypeError）。

安全检查

已读取并检查编码红线.md：

敏感信息/公网地址/芯片硬编码：无 ✔
外部输入作索引/长度：视图长度与 vectorized_pos 使用前均有范围断言（pos < axis_size.size() 等）✔
整数溢出/除 0：符号表达式运算由 SymEngine 承载，无裸整数运算 ✔
资源生命周期：无新增动态资源；绑定层引用计数协议修复 ✔
ABI/API：构造默认参数、纯新增符号、无结构体布局变化 ✔
图改写等价与确定性：透传为视图级等价改写；无容器遍历顺序依赖 ✔
runtime/aclrt：无新增调用 ✔
静态检查：G.CMT.04 空注释行已修复（vector_func_partitioner.cpp:112）✔

兼容性检查

Python API 行为变化（有意）：ascir_api.arange 拒绝非退化零 stride。
影响面：直接构图脚本需改用 1D Arange + 显式 Broadcast 或退化视图；
TorchInductor 前端按新协议生成，不受影响。
脚本参数/配置/安装目录/run 包布局：无变化。
旧产物：VF 函数签名内部变化不影响已加载产物。

测试设计

测试边界

入口：py module UT（构图+schedule+codegen 断言）、v35 UT（分区/codegen
文本断言）、真机 device validation（codegen→JIT→编译→load→launch→
精度）。打桩：ARANGE_GRAPH_PROBE 控制边注入。验证数据：numpy 随机输入

独立 reference（如 np.triu）。IndexExpr 覆盖用例：scalar_consumer、
composition、compare_mask、window_math（+规划 float_indexexpr_cast_mul）；
Arange 覆盖用例：arange_store、degenerate_arange_add(_3d)、triu_arange_mask、
broadcast_add、auto_arange_fallback 等。

测试用例设计

测试类别	关键测试项	测试方法	用例类型
功能	IndexExpr Expression 物化与符号常量（1961）	codegen 文本断言（具名标量）+ 真机精度（scalar_consumer、composition）	UT/ST/RDV
功能	IndexExpr scalar 消费边协议（1961）	真机精度（compare_mask 比较第二输入、window_math FloorDiv 显式 Broadcast 链）+ UT（白名单/双 scalar 拒绝/参数交换）	UT/ST/RDV
功能	IndexExpr 标量块物化与符号回退（1980）	codegen 文本断言 + 真机（索引消费链 32B 对齐标量块）	UT/ST
功能	浮点消费改写 `IndexExpr(int64)→Broadcast→Cast(f32)`（FR4 规划）	RDV 对拍 eager（float_indexexpr_cast_mul，`[32,64]/[32,65]/[2,127]`）+ pytest 构图正向用例	RDV/ST
功能	VF Arange 逻辑 offset/outer-for/多 Arange 隔离（1961）	codegen 文本断言 + 真机精度	UT/ST
功能	Pattern A/B 透传、3D 线性组合、batch triu 掩码（1980）	真机精度比对（degenerate_arange_add(_3d)、triu_arange_mask、broadcast_add）	ST/RDV
功能	根图回退出码形态（arange_i/SetValue）（1980）	文本断言（auto_arange_fallback + probe）	UT/ST
功能	VF 掩码 dtype 统一（1980）	生成代码断言 + 真机精度（掩码链）	UT/ST
异常	浮点 dtype 直连 IndexExpr 清晰报错（1980 契约）	既有负向用例回归（`Check dtype failed`）	UT
异常	非退化零 stride 构图拒绝（1980）	pytest.raises（值与提示语）	UT
异常	normalize 校验失败路径（1980）	UT（各违规维度）	UT
异常	SizeExpr `!=`/`<` 协议（1980）	UT（返回值与 TypeError）	UT
兼容性	Store DMA 方向（Load 行为不变）（1980）	codegen 文本断言 + 真机	UT/ST
兼容性	常量 Cast Duplicate 形态（1980）	E2E 断言（scalar_cast_add）	ST
特性交叉	UBFuse 禁 Arange、8↔4 Cast 门控（1980）	UT（partitioner）+ ST（fusion 期望）	UT/ST

测试命令

sh build.sh -u --module=autofuse_framework -j 8   # 预期: 全绿 (py 267+ passed)
bash tool/index_expr/run_index_expr_regression.sh  # 预期: 55 组合 PASS=55 FAIL=0

验收标准

框架全量 UT 全绿（含 py module 267 passed，CI Python 3.10 无退出崩溃）。
真机 55 组合全 PASS：2026-09-11 全量重跑 55/55 通过，
21,329,846 元素 mismatch=0、nan=0；triu [128,408,408] 掩码链
2130 万元素零误差（max_abs_error=0.0）；3D 退化轴组合索引通过。
clang-format 18.1.8 / ruff 0.14.14 / OAT / 静态检查（G.CMT.04 等）全过。
PR diff 仅含语义修改（无 .gitcode、无纯格式 churn）。
CI（GitCode 流水线）全量 COMPLETED，ci-pipeline-passed label 生效。
文档：构图指南协议章节更新、两期逐文件修改说明、崩溃分析归档完成。

设计文档检查结果

跨特性交叉影响：已按 cross_feature_check.md 逐项分析（SuperKernel 不适用；图优化/codegen/绑定/测试/兼容性适用并给出结论），无遗漏项
编码红线：已检查敏感信息、输入校验、整数运算、资源生命周期、ABI/API、图改写等价性与确定性、runtime 约束，无违反；G.CMT.04 静态检查项已修复
测试设计：UT（校验分支/协议/分区）+ ST（codegen 文本/融合期望）+ RDV（55 组合真机功能与精度）+ 兼容性（DMA 方向/常量形态）全覆盖
性能评估：编译期单次线性扫描可忽略；VF 签名变长列为后续优化；无高频日志、无常驻内存新增