Power

本算子仅提供 GE IR 通路，不提供aclnn接口。在计算图中以Power算子节点的形式接入，由图编译器调度执行。

产品支持情况

yi=(scale⋅xi+shift)powery_i = \big(\text{scale} \cdot x_i + \text{shift}\big)^{\text{power}}

其中power / scale / shift均为标量属性，在host端tiling阶段完成全部分支决策与可预计算的常数折叠，kernel端按tilingKey路由到对应的DAG，无运行时分支。

等价PyTorch表达：

base = scale * x + shift
y = torch.pow(base, power)

实现要点：

类别	内容
计算模板	Elementwise（`ElewiseBaseTiling` + `ElementwiseSch` + `DAGSch`）
计算精度	`fp16`/`bf16`在kernel内cast到`fp32`计算后回写到原dtype
分支前移	`culType` × `dtype` × `schMode`三段编码到`tilingKey`，kernel模板实例化时已选定DAG
性能优化	`power ∈ {1,2,3}`走乘法展开；`power ∉ {0,1,2,3}`走`exp(power·log(

算子内部分支（host端culTypeEnum）：

culType	触发条件	计算
`ALL_ZEROS`	`scale·power == 0`且`shift==0`且`power>0`	`y = 0`
`BROADCAST_SCALAR`	`power==0`，或`scale==0`且`power≠0`	`y = bcastVal`（host端预算`pow(shift,power)`、`1.0`、`NaN`、`+inf`之一）
`LINEAR`	`scale·power≠0`且`power==1`	`y = x·scale + shift`
`SQUARE`	`scale·power≠0`且`power==2`	`y = (x·scale + shift)^2`
`CUBE`	`scale·power≠0`且`power==3`	`y = (x·scale + shift)^3`
`GENERIC_POW_POS`	`scale·power≠0`且`power>0`且`power∉{1,2,3}`	通用幂运算，`base==0`时输出`0`
`GENERIC_POW_NEG`	`scale·power≠0`且`power<0`	通用幂运算，`base==0`时输出`+inf`

其中power∈{0,1,2,3}的IsClose判等容差为atol=1e-8、rtol=1e-5，与math/is_close对齐。

参数名	输入/输出	描述	使用说明	数据类型	数据格式	维度(shape)	非连续Tensor
x（Tensor）	输入	幂运算的底数前置量，公式中的x。	shape与y完全一致；不支持广播。	FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT	ND	不限制（含0 维标量，标量按 [1] 处理）	×
y（Tensor）	输出	幂运算结果，公式中的y。	dtype与x一致；shape与x一致。	FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT	ND	与x保持一致	×
power（attr，float）	属性	幂指数，公式中的power。	可选，默认 `1.0`。	FLOAT	-	标量	-
scale（attr，float）	属性	输入线性缩放因子，公式中的scale。	可选，默认 `1.0`。	FLOAT	-	标量	-
shift（attr，float）	属性	输入线性平移量，公式中的shift。	可选，默认 `0.0`。	FLOAT	-	标量	-

逐元素遵循下表（base = scale·x + shift，整数power指power == floor(power)且有限）：

场景	输出值	说明
`base > 0`	`exp(power · log(base))`	通用主路径
`base < 0`且`power`为整数	`(-1)^power · exp(power · log(	base
`base < 0`且`power`非整数	`NaN`	实数域未定义，host预置`negScalar = NaN`，乘加传递得NaN
`base == 0`且`power > 0`	`0`	GENERIC_POW_POS / ALL_ZEROS
`base == 0`且`power < 0`	`+inf`	GENERIC_POW_NEG / BROADCAST_SCALAR，IEEE 754 语义
`power == 0`（含`0^0`）	`1`	按约定，走BROADCAST_SCALAR，host预置`bcastVal = 1.0`

数据类型：输入x与输出y必须为FLOAT16 / BFLOAT16 / FLOAT三者之一，且二者完全相同；tiling在host端会拒绝其它dtype并返回GRAPH_FAILED。
形状一致：不支持广播，x与y的shape必须完全一致；0 维标量在host端被视为[1]。
平台：当前仅生成ascend950平台的kernel二进制；其它平台编译时不下发本算子。
接口形式：本算子不提供aclnn单算子接口，仅作为图算子节点存在，需通过GE IR或图编译器接入；如需host直调（kernel-launch）场景请直接复用本仓的kernel源码而非aclnn API。
属性默认值：缺省时power=1.0、scale=1.0、shift=0.0，等价于identity映射（y = x），此时走LINEAR路径。
确定性计算：本算子默认确定性实现，相同输入与属性下每次执行输出一致。

暂不支持aclnn接口方式调用本算子，推荐接入方式：

图算子方式：在通过GE IR / ATC构图时，将Power作为节点加入计算图，由图编译器自动完成tiling、kernel选择与下发。属性power / scale / shift通过节点attr注入。
Kernel直调方式：参考op_kernel/power_apt.cpp的power(...)入口与op_host/arch35/power_tiling_arch35.cpp的Tiling4Power(...)回调，自行构造PowerTilingData并通过<<<>>>直接发射kernel。tilingKey由GET_TPL_TILING_KEY(schMode, culType, dType)编码，三段含义见op_kernel/arch35/power_struct.h。