算子接口（aclnn）
使用说明
为方便调用算子，提供一套基于C的API（以aclnn为前缀API），无需提供IR（Intermediate Representation）定义，方便高效构建模型与应用开发，该方式被称为“单算子API调用”，简称aclnn调用。
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头文件/库文件
调用算子API时，需引用依赖的头文件和库文件，一般头文件默认在
${INSTALL_DIR}/include/aclnnop，库文件默认在${INSTALL_DIR}/lib64，具体文件如下：- 头文件：①方式1 （推荐）：引用算子仓总头文件aclnn_ops_${ops_project}.h。②方式2：引用单个算子API的头文件aclnn_*.h。
- 库文件：引用算子仓对应的库文件libopapi_${ops_project}.so。注意，原所有算子仓总库文件libopapi.so后续会废弃，不推荐使用，也不支持与单个算子仓库文件同时使用。
${INSTALL_DIR}表示CANN安装后文件路径；${ops_project}表示算子仓名（如math、nn、cv、transformer），请改为实际算子仓名。
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V版本演进说明
请注意，部分API存在多个V版本，使用时选择最高V版本即可（高版本API已兼容低版本API的所有能力）。
接口列表
确定性简介：
- 配置说明：因CANN或NPU型号不同等原因，可能无法保证同一个算子多次运行结果一致。在相同条件下（平台、设备、版本号和其他随机性参数等），部分算子接口可通过
aclrtCtxSetSysParamOpt（参见《acl API（C）》）开启确定性算法，使多次运行结果一致。- 性能说明：同一个算子采用确定性计算通常比非确定性慢，因此模型单次运行性能可能会下降。但在实验、调试调测等需要保证多次运行结果相同来定位问题的场景，确定性计算可以提升效率。
- 线程说明：同一线程中只能设置一次确定性状态，多次设置以最后一次有效设置为准。有效设置是指设置确定性状态后，真正执行了一次算子任务下发。如果仅设置，没有算子下发，只能是确定性变量开启但未下发给算子，因此不执行算子。 解决方案：暂不推荐一个线程多次设置确定性。该问题在二进制开启和关闭情况下均存在，在后续版本中会解决该问题。
- 符号说明：表中 “ - ” 符号表示该接口暂不支持当前列产品。
算子接口列表如下：
| 接口名 | 说明 | 确定性说明（A2/A3） | 确定性说明（Ascend 950） |
|---|---|---|---|
| aclnnAbs | 实现张量的绝对值运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAcos&aclnnInplaceAcos | 对输入矩阵的每个元素进行反余弦操作后输出。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnAcosh&aclnnInplaceAcosh | 对输入Tensor中的每个元素进行反双曲余弦操作后输出。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnAdd&aclnnInplaceAdd | 完成加法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAddcdiv&aclnnInplaceAddcdiv | 完成加法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAddcmul&aclnnInplaceAddcmul | 执行 tensor1 与 tensor2 的逐元素乘法，将结果乘以标量值value并与输入self/selfRef做逐元素加法。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAddLora | 为神经网络添加LoRA（Low-Rank Adaptation）层功能，通过低秩分解减少参数数量。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnAddN | 对输入进行主元素相加求和操作。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnAddr&aclnnInplaceAddr | 求一维向量vec1和vec2的外积得到一个二维矩阵，并将外积结果矩阵乘一个系数后和自身乘系数相加后输出。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAdds | 完成加法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAddV3&aclnnInplaceAddV3 | 完成加法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAffineGrid | 给定一组3维的仿射参数矩阵(theta)以及输出图像的大小(size)，生成一个2D或3D的网格，该网格表示仿射后图像的点在原图像上的坐标。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnAll | 对于给定维度dim中的每一维，如果输入Tensor中该维度对应的所有元素计算为True，则返回True，否则返回False。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAmax | 返回张量在指定维度(dim)上每个切片的最大值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAmin | 返回张量在指定维度(dim)上每个切片的最小值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAminmax | 返回输入张量在指定维度上每行的最小值和最大值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAminmaxAll | 返回输入张量在所有维度上的最小值和最大值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAminmaxDim | 返回输入张量在指定维度上的最小值和最大值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAngleV2 | 为输入张量的每一个元素取角度（单位：弧度）。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnAny | 对于给定维度dim中的每一维，如果输入Tensor中该维度对应的任意元素计算为True，则返回True，否则返回False。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnArange | 从start起始到end结束按照step的间隔获取值，并保存到输出的1维张量，其中数据范围为[start,end)。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnArgMax | 返回张量在指定维度（dim）上的最大值的索引，并保存到out张量中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnArgMin | 返回tensor中指定轴的最小值索引，并保存到out中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnArgsort | 将输入tensor中的元素根据某个维度进行升序/降序排序，返回对应的index值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAsin&aclnnInplaceAsin | 对输入矩阵的每个元素进行反正弦操作后输出。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAsinh&aclnnInplaceAsinh | 对输入Tensor中的每个元素进行反双曲正弦操作后输出。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAtan&aclnnInplaceAtan | 对输入矩阵的每个元素进行反正切操作后输出。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAtan2&aclnnInplaceAtan2 | 对输入张量self和other进行逐元素的反正切运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnAtanh&aclnnInplaceAtanh | 对输入Tensor中的每个元素进行反双曲正切操作后输出。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBatchNormStats | 计算单卡输入数据的均值和标准差的倒数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBernoulli&aclnnInplaceBernoulli | 从伯努利分布中提取二进制随机数（0 或 1），prob为生成二进制随机数的概率，输入的张量用于指定shape。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBernoulliTensor&aclnnInplaceBernoulliTensor | 从伯努利分布中提取二进制随机数（0 或 1），prob为生成二进制随机数的概率，输入的张量用于指定shape。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBincount | 计算非负整数数组中每个数的频率。 | 默认确定性实现 | 默认非确定性实现，支持配置开启 |
| aclnnBitwiseAndScalar | 计算输入tensor中每个元素和输入标量的按位与结果。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBitwiseAndTensor | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑与运算；输入为INT型时，进行位与运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBitwiseAndTensorOut&aclnnInplaceBitwiseAndTensorOut | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑与运算；输入为INT型时，进行位与运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBitwiseNot | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑非运算；输入为INT型时进行按位非运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBitwiseOrScalar&aclnnInplaceBitwiseOrScalar | 计算输入张量self中每个元素和输入标量other的按位或。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBitwiseOrTensor&aclnnInplaceBitwiseOrTensor | 计算张量self中每个元素与other张量中对应位置的元素的按位或。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBitwiseXorScalar&aclnnInplaceBitwiseXorScalar | 计算输入张量self中每个元素和输入标量other的按位异或，输入self和other必须是整数或布尔类型，对于布尔类型，计算逻辑异或。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnBitwiseXorTensor&aclnnInplaceBitwiseXorTensor | 计算输入张量self中每个元素与输入张量other中对应位置元素的按位异或，输入self和other必须是整数或布尔类型，对于布尔类型，计算逻辑异或。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCalculateConvolutionWeightSize | 在Convolution算子NCHW格式输入下，计算需要申请的weight的大小，仅支持Float16数据类型，该接口仅仅用于判断对weight Tensor进行预处理需要使用多少size才可使Convolution算子执行性能最优。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnCalculateMatmulWeightSize | 在Matmul算子ND格式输入下，计算需要申请的weight的大小，该接口仅仅用于判断对weight Tensor进行预处理需要使用多少size才可使Matmul算子执行性能最优。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2 | 在Matmul算子ND格式输入下，计算如果要转换到NZ格式下需要占用的空间大小（单位为元素个数），该接口仅仅用于判断对weight Tensor预处理需要使用多少size才可使Matmul算子执行性能最优。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCast | 实现张量数据类型转换。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCat | 将tensors中所有tensor按照维度dim进行级联。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCdist | 计算两个向量集合中每个点之间的p范数距离。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnCdistBackward | 完成aclnnCdist的反向 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnCeil&aclnnInplaceCeil | 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnChannelShuffle | 将(*, C, H, W)张量的channels分成g个组，然后将每个通道组中的通道进行随机重排，最后将所有通道合并输出，同时保持最终输出张量的shape和输入张量保持一致。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnChunkCat | 将tensors中所有tensor先按照维度dim切分为numChunks块，再按照dim后一维进行级联，最后转换为out的数据类型。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnCircularPad2d | 使用输入循环填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCircularPad2dBackward | circular_pad2d的反向传播, 前向计算参考aclnnCircularPad2d。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCircularPad3d | 使用输入循环填充输入tensor的最后三维。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCircularPad3dBackward | aclnnCircularPad3d的反向传播。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnClamp | 将输入的所有元素限制在[min,max]范围内，如果min为None，则没有下限，如果max为None，则没有上限。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnClampMax&aclnnInplaceClampMax | 将输入的所有元素限制在[-inf,max]范围内。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnClampMaxTensor&aclnnInplaceClampMaxTensor | 将输入的所有元素限制在[-inf, max]范围内。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnClampMin | 将输入的所有元素限制在[min, inf]范围内。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnClampMinTensor&aclnnInplaceClampMinTensor | 将输入的所有元素限制在[min, inf]范围内。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnClampTensor | 将输入的所有元素限制在[min, max]范围内，如果min缺省，则无下限，如果max缺省，则无上限。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCoalesceSparse | 将相同坐标点的value进行累加求和，进而减少Coo_Tensor的内存大小。 | 默认非确定性实现，不支持配置开启 | - |
| aclnnComplex | 输入两个Shape和Dtype一致的Tensor：real和imag。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnConfusionTranspose | 融合reshape和transpose运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnConstantPadNd | 对输入的张量self，以pad参数为基准进行数据填充，填充值为value。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCos&aclnnInplaceCos | 对输入矩阵的每个元素进行余弦操作后输出。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCosh&aclnnInplaceCosh | 双曲函数，根据公式返回一个新的tensor。结果的形状与输入tensor相同。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCummax | 计算self中的累积最大值，并返回最大值以及对应的索引。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnCummin | 计算self中的累积最小值，并返回最小值以及对应的索引。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCumprod&aclnnInplaceCumprod | 新增aclnnCumprod接口，cumprod函数用于计算输入张量在指定维度上的累积乘积。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnCumsum | 对输入张量self的元素，按照指定维度dim依次进行累加，并将结果保存到输出张量out中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnCumsumV2 | 对输入张量self的元素，按照指定维度dim依次进行累加，并将结果保存到输出张量out中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDiag | 如果输入是向量（一维向量），则返回二维矩阵张量，其中input元素为对角线;如果输入是二维张量，则输出一维向量，取值为diagonal指定的输入矩阵的对角线元素。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDiagFlat | 生成对角线张量。如果输入self为一维张量，则返回二维张量，self里元素为对角线值；如果输入self是二维及以上张量，则先进行扁平化（化简为一维张量），再转化为第一种场景处理。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDigamma | 为输入张量的每一个元素进行digamma数学运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDiv&aclnnInplaceDiv | 完成除法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDivMod&aclnnInplaceDivMod | 完成除法计算，并根据mode参数选择舍入操作。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDivMods&aclnnInplaceDivMods | 完成除法计算，并根据mode参数选择舍入操作。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDivs&aclnnInplaceDivs | 完成除法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDot | 计算两个一维张量的点积结果。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDropout | 训练过程中，按照概率p随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-p)的比例缩放。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnDropoutBackward | 训练过程中，根据mask中对应bit位的值，将输入中的元素置零，并按照scale放大或者置零。若mask对应比特位为1，则gradOutput相应的元素放大。若mask中比特位为0，则gradOutput相应的元素置零。特别地，若scale为0，则将所有元素置为0；若scale为1，则不改变gradOutput的元素。建议与aclnnDropoutGenMask或者aclnnDropoutGenMaskV2组合使用。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDropoutDoMask | 按照概率prob随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-prob)的比例放大。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDropoutGenMask | 训练过程中，按照概率prob生成mask，用于元素置零。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDropoutGenMaskV2 | 训练过程中，按照概率prob生成mask，用于元素置零。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDropoutGenMaskV2Tensor | 训练过程中，按照概率prob生成mask，用于元素置零。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnDropoutV3 | 按照概率p随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-p)的比例缩放。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnEqScalar&aclnnInplaceEqScalar | 计算self中的元素的值与other的值是否相等，将self每个元素与other的值的比较结果写入out中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnEqTensor&aclnnInplaceEqTensor | 计算两个Tensor中的元素是否相等，返回一个Tensor，self=other的为True(1.)，否则为False(0.)。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnEqual | 计算两个Tensor是否有相同的大小和元素，返回一个Bool类型。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnErf&aclnnInplaceErf | 返回输入Tensor中每个元素对应的误差函数的值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnErfc&aclnnInplaceErfc | 返回输入Tensor中每个元素对应的误差互补函数的值。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnExp&aclnnInplaceExp | 返回一个新的张量，该张量的每个元素都是输入张量对应元素的指数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnExp2&aclnnInplaceExp2 | self每个元素作为基数2的幂完成计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnExpand | 将输入张量self广播成指定size的张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnExpm1&aclnnInplaceExpm1 | 以输入的self为指数，计算自然常数e的幂，并对指数计算结果进行减1计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnExpSegsum | 进行分段和计算。生成对角线为0的半可分矩阵，且上三角为-inf。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnExpSegsumBackward | aclnnExpSegsum的反向计算。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnEye | 返回一个二维张量，该张量的对角线上元素值为1，其余元素值为0。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnFlatten | 将输入Tensor，基于给定的axis，扁平化为一个2D的Tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnFloor&aclnnInplaceFloor | 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnFloorDivide&aclnnInplaceFloorDivide | 完成除法计算，对余数向下取整。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnFloorDivides&aclnnInplaceFloorDivides | 完成除法计算，对余数向下取整。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnFmodScalar&aclnnInplaceFmodScalar | 返回 self除以other的余数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnFmodTensor&aclnnInplaceFmodTensor | 返回self除以other的余数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnFrac&aclnnInplaceFrac | 计算输入Tensor中每个元素的小数部分后输出。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGcd | 对给定的self和other计算element-wise维度的最大公约数，其中self和other都需要为整数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGer | 实现self和vec2的外积。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGeScalar&aclnnInplaceGeScalar | 判断输入Tensor中的每个元素是否大于等于other Scalar的值，返回一个Bool类型的Tensor，对应输入Tensor中每个位置的大于等于判断是否成立。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGeTensor&aclnnInplaceGeTensor | 判断输入Tensor中的每个元素是否大于等于other Tensor的值，返回一个Bool类型的Tensor，对应输入Tensor中每个位置的大于等于判断是否成立。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGlobalAveragePool | 传入一个输入张量X，并在同一通道中的值上应用平均池化。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGlobalMaxPool | 输入一个张量，并对同一通道中的值取最大值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGroupedBiasAddGrad | 分组偏置加法（GroupedBiasAdd）的反向传播。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGroupedBiasAddGradV2 | 实现groupBiasAdd的反向计算。本接口是对aclnnGroupedBiasAddGrad接口的功能扩展，增加了groupIdxType属性，支持指定groupIdx的类型。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGtScalar&aclnnInplaceGtScalar | 判断输入Tensor中的每个元素是否大于other Scalar的值，返回一个Bool类型的Tensor，对应输入Tensor中每个位置的大于判断是否成立。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnGtTensor&aclnnInplaceGtTensor | 判断self Tensor中的元素是否大于other Tensor中的元素。返回一个Tensor，若self>other，为True(1)；否则为False(0)。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnHansDecode | 对压缩后的张量基于PDF进行解码，同时基于mantissa（尾数）重组恢复张量。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnHansEncode | 对张量的指数位所在字节实现PDF统计，按PDF分布统计进行无损压缩。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnHardtanh&aclnnInplaceHardtanh | 将输入的所有元素限制在[clipValueMin,clipValueMax]范围内，若元素大于clipValueMax则限制为clipValueMax，若元素小于clipValueMin则限制为clipValueMin，否则等于元素本身。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnHistc | 以min和max作为统计上下限，在min和max之间划出等宽的数量为bins的区间，统计张量self中元素在各个区间的数量。如果min和max相等，则使用张量中所有元素的最小值和最大值作为统计的上下限。小于min和大于max的元素不会被统计。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIm2col | 图像到列，滑动局部窗口数据转为列向量，拼接为大张量。从批处理输入张量中提取滑动窗口。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceAdds | 完成加法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceBitwiseAndScalar | 计算输入tensor中每个元素和输入标量other的按位与结果。输入的tensor与other必须是整型或者BOOL型变量。当输入为BOOL型时，计算逻辑与的结果。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceBitwiseAndTensor | 输入为BOOL型tensor时，进行逻辑与运算；输入为INT型时，进行位与运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceCopy | 将src中的元素复制到selfRef张量中并返回selfRef。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceFillDiagonal | 以fillValue填充tensor对角线。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnInplaceFillScalar | 对tensor填充指定标量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceFillTensor | 对selfRef张量填充value， value是张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceMaskedFillScalar | 用value填充selfRef里面与mask矩阵中值为true的位置相对应的元素。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceMaskedFillTensor | 用value填充selfRef里面与mask矩阵中值为true的位置相对应的元素。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceNormal | 使用mean和std的参数正态分布的元素进行填充张量。从给定的均值mean和标准差std的离散正态分布中抽取随机数，用于填充selfRef张量。其中，均值mean是一个基础类型float，包含每个输出元素相关的正态分布均值。std是一个基础类型float，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceNormalTensor | 使用mean和std的参数正态分布的元素进行填充张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceOne | 返回形状和类型相同的张量，所有元素都设置为1。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceRandom | 从[from, to-1]的离散均匀分布中采样的数填充selfRef张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceRandomTensor | 从[from, to-1]的离散均匀分布中采样的数填充selfRef张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceUniform | 生成[from, to)区间内离散均匀分布的随机数，并将其填充到selfRef张量中。(该接口的BOOL类型已废弃，如需使用，建议采用aclnnBernoulli或者aclnnInplaceBernoulli接口) | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceUniformTensor | 生成[from, to)区间内离散均匀分布的随机数，并将其填充到selfRef张量中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceZero | 将selfRef张量填充为全零。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIsClose | 返回一个带有布尔元素的新张量，判断给定的self和other是否彼此接近，如果值接近，则返回True，否则返回False。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIsFinite | 判断张量中哪些元素是有限数值，即不是inf、-inf或nan。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIsInf | 判断张量中哪些元素是无限大值，即是inf、-inf。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIsInScalarTensor | 检查element中的元素是否等于testElement。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIsInTensorScalar | 检查element中的元素是否等于testElement。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIsNegInf | 判断输入张量的元素是否为负无穷。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnIsPosInf | 判断输入张量的元素是否为正无穷。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnKlDiv | 计算KL散度。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLeftShift | 对于输入张量self中每个元素，根据输入张量shiftBits对应位置的参数，按位进行左移。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLeftShifts | 对于输入张量self中每个元素，根据输入标量shiftBits，按位进行左移。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLerp&aclnnInplaceLerp | 根据给定的权重，在起始和结束Tensor之间进行线性插值，返回插值后的Tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLerps&aclnnInplaceLerps | 根据给定的权重，在起始和结束Tensor之间进行线性插值，返回插值后的Tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLeScalar&aclnnInplaceLeScalar | 判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLeTensor&aclnnInplaceLeTensor | 计算self中的元素值是否小于等于other的值，将self每个元素与other值的比较结果写入out中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLgamma | 为输入张量的每一个元素进行lgamma数学运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLinalgCholesky | 计算实数对称正定矩阵的Cholesky分解。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnLinalgCross | 对输入Tensor完成linear_cross运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLinalgQr | 对输入Tensor进行正交分解。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLinspace | 生成一个等间隔数值序列。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLog&aclnnInplaceLog | 完成自然对数的计算 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLog2&aclnnInplaceLog2 | 完成以2为底的对数计算 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLog10&aclnnInplaceLog10 | 完成输入以10为底的对数计算 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLog1p&aclnnInplaceLog1p | 对输入Tensor完成log1p运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLogAddExp | 对输入的tensor计算幂和的对数（以e为底）。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnLogAddExp2 | 对输入的tensor计算幂和的对数（以2为底）。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnLogdet | 计算输入self的行列式的自然对数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLogicalAnd&aclnnInplaceLogicalAnd | 完成给定输入张量元素的逻辑与运算。0被视为False，非0被视为True。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLogicalNot&aclnnInplaceLogicalNot | 计算给定输入Tensor的逐元素逻辑非。如果未指定输出类型，输出Tensor是bool类型。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLogicalOr&aclnnInplaceLogicalOr | 完成给定输入张量元素的逻辑或运算。当两个输入张量为非bool类型时，0被视为False，非0被视为True。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLogicalXor | 完成给定输入张量元素的逻辑异或运算。当self和other为非bool类型时，0被视为False，非0被视为True。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLogSpace | 创建一个大小为steps\text{steps}的一维张量，其值在basestart\text{base}^\text{start}到baseend\text{base}^\text{end}上对数尺度上均匀间隔，包含端点，以base\text{base}为底。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnLogSumExp | 返回输入tensor指定维度上的指数之和的对数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLtScalar&aclnnInplaceLtScalar | 判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnLtTensor&aclnnInplaceLtTensor | 判断输入self中的每个元素是否小于输入other中的元素，返回一个Bool类型的Tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMaskedScale | 完成elementwise计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMaskedSelect | 根据一个布尔掩码张量（mask）中的值选择输入张量（self）中的元素作为输出，形成一个新的一维张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMax | 返回Tensor所有元素中的最大值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMaxDim | 返回Tensor指定维度的最大值及其索引位置。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMaximum | 计算两个张量中每个元素的最大值，并返回一个新的张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMaxN | 对输入tensor列表中每个输入tensor对应元素求max。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMaxV2 | 按指定维度对输入tensor求元素最大值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMean | 按指定维度对Tensor求均值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMeanV2 | 按指定维度对Tensor求均值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMin | 返回Tensor所有元素中的最小值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMinDim | 返回self中指定维度的最小值及其索引位置。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMinimum | 计算两个张量中每个元素的最小值，并返回一个新的张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMinN | 对输入tensor列表中每个输入tensor对应元素求min。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMul&aclnnInplaceMul | 完成tensor与tensor间的乘法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMuls&aclnnInplaceMuls | 完成tensor与scalar间的乘法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMultinomial | 在输入张量中根据每个对象分布的概率，抽取numsamples个样本，并将这些样本的索引存储在输出张量中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnMultinomialTensor | 在输入张量中根据每个对象分布的概率，抽取numsamples个样本，并将这些样本的索引存储在输出张量中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNanToNum&aclnnInplaceNanToNum | 将输入中的NaN、正无穷大和负无穷大值分别替换为nan、posinf、neginf指定的值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNeg&aclnnInplaceNeg | 对输入的每个元素完成相反数计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNeScalar&aclnnInplaceNeScalar | 计算selfRef中的元素的值与other的值是否不相等。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNeTensor&aclnnInplaceNeTensor | 计算self（selfRef）中的元素的值与other的值是否不相等。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNormalFloatFloat | 返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(float)和标准差(float)的独立正态分布中获取。 | - | 默认确定性实现 |
| aclnnNormalFloatTensor | 返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(float)和标准差(tensor)的独立正态分布中获取。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNormalTensorFloat | 返回一个随机数张量，该随机数是从给定的均值(tensor)和标准差(float)的独立正态分布中获取。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNormalTensorTensor | 返回一个随机数，该随机数是从给定的均值(tensor)和标准差(tensor)的独立正态分布中获取。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnNpuFormatCast | 完成ND←→NZ的转换功能。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnOneHot | 对长度为n的输入self，经过one_hot的计算后得到一个元素数量为n*k的输出out。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnPdist | 计算输入self中每对行向量的p范数距离。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnPdistForward | 计算输入self中每对行向量的p范数距离。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnPermute | 对tensor的任意维度进行调换。如输入self是shape为[2, 3, 5]的tensor，dims为(2, 0, 1)，则输出是shape为[5, 2, 3]的tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnPolar | 对输入input做绝对值和angle对应的极坐标求对应的笛卡尔坐标，得到一个复数张量out。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnPowScalarTensor | exponent每个元素作为input对应元素的幂完成计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnPowTensorScalar&aclnnInplacePowTensorScalar | exponent每个元素作为input对应元素的幂完成计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnPowTensorTensor&aclnnInplacePowTensorTensor | exponent每个元素作为input对应元素的幂完成计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnPrecisionCompare | 计算两个Tensor元素是否相同，进行精度比对，返回算子执行的状态码，不会触发管理面故障上报。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnProd | 回输入tensor中所有元素的乘积。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnProdDim | 返回输入tensor给定维度上每行的乘积。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnQr | 对输入Tensor进行正交分解。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnInplaceRandomWithoutFromTo | 给定seed/offset(int64),默认从 [0, DTYPE_MAX_VALUE] 的离散均匀分布中采样整数填充selfRef张量。 | - | 默认确定性实现 |
| aclnnInplaceRandomWithoutFromToTensor | 给定seed/offset(tensor),默认从 [0, DTYPE_MAX_VALUE] 的离散均匀分布中采样整数填充selfRef张量。 | - | 默认确定性实现 |
| aclnnRandperm | 返回从0到n-1的整数随机排列。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRange | 从start起始到end结束按照step的间隔取值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReal | 为输入张量的每一个元素取实数部分。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal | 返回一个具有每个输入元素倒数的新张量。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReduceLogSum | 返回给定维度中输入张量每行的和再取对数。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnReduceNansum | 将tensor中NaN处理为0后，返回输入tensor给定维度上的和。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnReduceSum | 返回给定维度中输入张量每行的和。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReflectionPad1d | 使用输入边界的反射填充输入tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReflectionPad1dBackward | reflection_pad1d的反向传播，前向计算参考aclnnReflectionPad1d。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReflectionPad2d | 使用输入边界的反射填充输入tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReflectionPad2dBackward | reflection_pad2d的反向传播，前向计算参考aclnnReflectionPad2d。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReflectionPad3d | 3D反射填充。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReflectionPad3dBackward | 计算aclnnReflectionPad3d api的反向传播。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRemainderScalarTensor | 将scalar self进行broadcast成和tensor other一样shape的tensor以后，其中的每个元素都转换为除以other的对应元素以后得到的余数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRemainderTensorScalar&aclnnInplaceRemainderTensorScalar | 将tensor self中的每个元素都转换为除以scalar other以后得到的余数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRemainderTensorTensor&aclnnInplaceRemainderTensorTensor | 将tensor self和tensor other进行broadcast成一致的shape后，其中的每个元素都转换为除以other的对应元素以后得到的余数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRepeat | 对输入tensor沿着repeats中对每个维度指定的复制次数进行复制。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReplicationPad1d | 使用输入边界填充输入tensor的最后一维。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReplicationPad1dBackward | replication_pad1d的反向传播。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReplicationPad2d | 使用输入边界填充输入tensor的最后两维。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReplicationPad2dBackward | replication_pad2d的反向传播, 前向计算参考aclnnReplicationPad2d。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReplicationPad3d | 使用输入边界填充输入tensor的最后三维。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnReplicationPad3dBackward | 计算aclnnReplicationPad3d的反向传播。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRightShift | 对于输入张量input中每个元素，根据输入张量shiftBits对应位置的参数，按位进行右移。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRoll | 沿给定尺寸和维度移动Tensor中的数据。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRound&aclnnInplaceRound | 将输入的值舍入到最接近的整数，若该值与两个整数距离一样则向偶数取整。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRoundDecimals&aclnnInplaceRoundDecimals | 将输入Tensor的元素四舍五入到指定的位数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRsqrt&aclnnInplaceRsqrt | 求input(Tensor)每个元素的平方根的倒数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRsub | 完成减法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnRsubs | 完成减法计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnScale | 参见算子文档。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSearchSorted | 在一个已排序的张量（sortedSequence）中查找给定tensor值（self）应该插入的位置。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSearchSorteds | 在一个已排序的一维张量（sortedSequence）中查找给定Scalar值（self）应该插入的位置。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSign | 对输入的tensor逐元素进行Sign符号函数的运算并输出结果tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSignbit | 判断输入中的每个元素符号位是否为1，返回一个tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSignBitsPack | 将float16类型或者float32类型的1位Adam打包为uint8。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSignBitsUnpack | 将uint8类型1位Adam拆包为float32或者float16。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSilentCheck | SilentCheckV2算子功能主要根据输入特征值（val），与绝对阈值、相对阈值比较，来识别是否触发静默检测故障。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSilentCheckV2 | 根据stepRef参数与马尔可夫不等式阈值来识别是否触发静默检测故障。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSimThreadExponential | 生成服从参数为lambda的指数分布随机数，并将其填充到selfRef张量中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSin&aclnnInplaceSin | 对输入Tensor完成sin运算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSinc&aclnnInplaceSinc | 对输入Tensor完成sinc运算。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSinh&aclnnInplaceSinh | 对输入Tensor完成sinh运算。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSinkhorn | 计算Sinkhorn距离，可以用于MoE模型中的专家路由。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnSlice | 在指定维度dim上，根据给定的范围[start,end]和步长step，从输入张量self中提取子张量out。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSliceV2 | 根据给定的维度axes、范围[starts,ends]和步长steps，从输入张量self中提取张量out。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSlogdet | 计算输入self的行列式的符号和自然对数。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSort | 将输入tensor中的元素根据指定维度进行升序/降序， 并且返回对应的index值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSplitTensor | 将输入self沿dim轴按照splitSections大小均匀切分。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSplitWithSize | 将输入self沿dim轴切分至splitSize中每个元素的大小。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSqrt&aclnnInplaceSqrt | 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSquare | 为输入张量的每一个元素计算平方值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnStack | 沿着新维度连接张量序列。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnStd | 计算指定维度(dim)的标准差，这个dim可以是单个维度，维度列表或者None。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnStdMeanCorrection | 计算样本标准差和均值。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnStridedSliceAssignV2 | StridedSliceAssign是一种张量切片赋值操作，它可以将张量inputValue的内容，赋值给目标张量varRef中的指定位置。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSub&aclnnInplaceSub | 完成减法计算，被减数按alpha进行缩放。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSubs&aclnnInplaceSubs | 完成减法计算，被减数按alpha进行缩放。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSum | 返回输入tensors列表中每个输入tensor依次做add求和。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSvd | 计算一个或多个矩阵的奇异值分解。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnSWhere | 根据条件选取self或other中元素并返回（支持广播）。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTan&aclnnInplaceTan | 它计算输入张量self中每个元素的正切值，并将结果存储在输出张量out中。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTanh&aclnnInplaceTanh | 激活函数。返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTanhBackward | aclnnTanh的反向。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTopk | 返回输入Tensor在指定维度上的k个极值及索引。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTrace | 计算矩阵从左上角开始的主对角线元素的和。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnTransformBiasRescaleQkv | TransformBiasRescaleQkv 算子是一个用于处理多头注意力机制中查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的接口。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTransConvolutionWeight | 需要和aclnnCalculateConvolutionWeightSize接口配套使用，用于创建一个对于Convolution算子计算性能亲和的weight Tensor。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnTransMatmulWeight | 需要和aclnnCalculateMatmulWeightSize、aclnnCalculateMatmulWeightSizeV2接口配套使用，用于创建一个对于Matmul算子计算性能亲和的weight Tensor。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTriangularSolve | 求解一个具有方形上或下三角形可逆矩阵A和多个右侧b的方程组。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTril&aclnnInplaceTril | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTriu&aclnnInplaceTriu | 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnTrunc&aclnnInplaceTrunc | 对输入Tensor完成trunc运算（将数字的小数部分截去，返回整数部分）。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnUnfoldGrad | 实现Unfold算子的反向功能，计算相应的梯度。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnVar | 返回输入Tensor指定维度的值求得的方差。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnVarCorrection | 返回输入Tensor指定维度的值求得的方差。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnVarMean | 返回输入Tensor指定维度的值求得的均值及方差。 | 默认确定性实现 | 默认确定性实现 |
| aclnnXLogYScalarOther&aclnnInplaceXLogYScalarOther | 计算self * log(other)的结果。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnXLogYScalarSelf | 计算self * log(other)的结果。 | 默认确定性实现 | - |
| aclnnXLogYTensor&aclnnInplaceXLogYTensor | 计算self * log(other)的结果。 | 默认确定性实现 | - |
| aclRfft1D | 对输入张量self进行RFFT（傅里叶变换）计算，输出是一个包含非负频率的复数张量。 | 默认确定性实现 | - |
| aclStft | 计算输入在滑动窗口内的傅里叶变换。 | 默认确定性实现 | - |