Pull Request

变更摘要

本 PR 为回退性质的变更：撤销此前对 tensor layout 工具类的重新组织，并将 codegen 的 padding 模式选择逻辑与相关测试期望同步更新。核心内容包括：将 TensorLayoutUtils 与 DiscontinuityInfo 的命名空间由 ascgen_utils 改回 optimize 并删除对应单测文件；重写 reg_api_call_utils.cpp 中的 GetPaddingMode，使其不再依赖 AnalyzeLoadDiscontinuity，改为依据 TileInner 切分轴位置及 repeat/stride 的静态相等性判断 Compact/Normal 模式；同时大量单测与 e2e 测试的期望 kernel 输出、indirect load/store 测试的 index 布局随之调整。

主要改动

• 工具类命名空间回退: tensor_layout_utils.cpp/.h 中 TensorLayoutUtils 与 DiscontinuityInfo 的命名空间由 ascgen_utils 改回 optimize，同步更新 load_to_nddma_template.cpp、nddma_template.cpp、un_alignment_strategy.cpp 中的调用，并删除 test_tensor_layout_utils.cpp 中的 7 个相关单测。
• GetPaddingMode 逻辑重写: 签名由 GetPaddingMode(const Tensor &) 扩展为 GetPaddingMode(const TPipe &, const Tensor &, const DataCopyParams &)，移除对 TensorLayoutUtils::AnalyzeLoadDiscontinuity 的依赖，改为：当 vectorized 轴中存在非首轴的 TileInner 轴或 repeats 不足时返回 Normal，否则通过 af::SymbolicUtils::StaticCheckEq 校验末维 repeat 与 stride 是否相等来决定 Compact/Normal；reg_broadcast_api_call.cpp 中对应移除对 GetPaddingMode 及 kCompactPddingMode 的使用。
• codegen 期望输出调整: 多个测试文件的期望 kernel 字符串在 AscendC::PaddingMode::Compact 与 AscendC::PaddingMode::Normal 之间切换，包括 test_codegen_load_reg_api_call.cpp、test_codegen_store_reg_api_call.cpp、floortoint_float_backend_generate.cpp、load_where_x2_x3_is_ubscalar_store_backend_generate.cpp，以匹配新的 padding 模式判定逻辑。
• indirect load/store 测试调整: 移除 kInputStride1/kIndexStride1 中按 kExpectSimt/kExpectSk 条件改写 stride 的逻辑；index 由按行重复的二维布局改为每行一维索引（index_repeats、index_strides、index_count 相应调整），并在 broadcast 之前新增 INT32→INT64 的 Cast 节点。
• load_nan_out_for_store 测试简化: 移除 std::fill_n 的 y 缓冲零初始化与强制 tiling_data.block_dim = 1 的设置，并将测试 shape 从 {2,8,32}/{8,16,32}/{96,16,32} 调整为 {2,8,8}/{8,16,16}/{96,16,16}。

代码审查

已确认的核心问题已上报。由于删除文件不在工具可访问范围内（autofuse/tests/ut/common/test_tensor_layout_utils.cpp 已被整文件删除，无法作为锚点注册 finding），该观察无法通过工具记录，我将其在总结中说明。

关闭总结

已上报 findings

• P0 × 1（confidence 0.92）：autofuse/optimize/tensor_layout_utils.cpp:18 新增的 include "schedule_utils.h" 缺少 # 前缀（diff 与工作区双重确认），导致该翻译单元语法错误、整个 optimize 库及依赖它的组件（un_alignment_strategy / load_to_nddma_template / nddma_template）编译失败，属构建级故障，必须修复后才能合入。

逐文件确认情况

• autofuse/optimize/tensor_layout_utils.cpp — 发现问题（P0）：第 18 行 include 缺 #。
• autofuse/optimize/tensor_layout_utils.h — no issues：命名空间改为 optimize，已确认全部消费者（un_alignment_strategy/load_to_nddma_template/nddma_template，均位于 namespace optimize）同步改为非限定名，全仓库无残留 ascgen_utils::TensorLayoutUtils/DiscontinuityInfo 引用。
• autofuse/tests/ut/common/test_tensor_layout_utils.cpp（删除）— 注意到的问题（未能注册）：该文件是 AnalyzeLoadDiscontinuity（关键布局分析逻辑，驱动对齐/NDDMA 决策）唯一的直接单测套件，删除后无替代覆盖。属 P3 级覆盖回退，因工具禁止锚定已删除文件而未注册，建议在 optimize 命名空间下保留等价用例（至少保留两个失败路径用例）。
• floortoint_float_backend_generate.cpp、load_where_x2_x3_is_ubscalar_store_backend_generate.cpp — no issues：Compact→Normal 期望与新的 GetPaddingMode 单 repeat→Normal 逻辑一致。
• indirect_load_store_backend_generator.cpp — no issues：index 视图改为 1D（{index_rows, One}/{One, Zero}）并新增 INT32→INT64 Cast 节点，Cast/SetView 用法与文件内既有模式一致；移除 stride hack 属 revert 意图。
• test_e2e_indirect_load_store_kernel.cpp — no issues：index 缓冲改 1D（kIndexRows）、InitializeData 与 KernelData 尺寸自洽，与图中 1D index 读一致。
• test_e2e_load_nan_out_for_store_expect_kernel.cpp — no issues：移除 fill_n/block_dim=1 及改 shape 属 revert 硬化措施，无确证失败路径。
• test_codegen_load_reg_api_call.cpp、test_codegen_store_reg_api_call.cpp — no issues：期望字符串与新启发式（多 repeat 且 repeat==stride→Compact、单 repeat→Normal）逐条自洽。
• reg_api_call_utils.cpp/.h — no issues：GetPaddingMode 签名与两处调用点一致；ub_strides[size-2] 在 repeats.size()>1 保护下，且三个向量同长不变式被现有 SetDmaParams/SetLoopModeParams 依赖，无越界触发路径；语义上 repeats.back()==ub_strides[size-2] 恰对应 dst_stride=0 的 compact 条件，逻辑成立。
• reg_broadcast_api_call.cpp — no issues：移除 padding_mode 分支后尾轴 size 选择退回轴类型启发式，自洽。
• load_to_nddma_template.cpp、nddma_template.cpp、un_alignment_strategy.cpp — no issues：命名空间引用与头文件一致。

总体风险判断

本 PR 整体为一次 revert（恢复 optimize 命名空间、旧 padding-mode 启发式与 1D index 图结构），各改动彼此自洽，测试期望与代码逻辑一致。但存在一处 P0 级编译错误（缺失 # 的 include），会导致整个库无法构建；该问题一旦修复，其余改动未见明确功能缺陷。

⛔ 需要修改

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The full list of commands accepted by me can be found at here.
You can get sig-info at here.
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For more, you also can visit HICANN.

PR Approval Progress

✅ Congratulations! All modules have met the lgtm and approve requirements.

Module Approval Details

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CLA Signature Pass

qq_40517592, thanks for your pull request. All authors of the commits have signed the CLA. 👍

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