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使用AscendC对TBE实现的Cross算子进行重构，实现了AscendC实现的Cross算子对Atlas 200/500 A2推理产品和Atlas 800I/T A2硬件的适配。
Cross算子的主要功能是计算两个输入张量在指定维度上的向量叉乘：依据右手定则对长度为 3 的向量进行正交积运算，得到垂直于原向量所在平面的新向量，并生成结果张量 out。在数学、计算机图形学与物理仿真领域，Cross 运算是一种基础而关键的几何向量操作，被广泛应用于 3D 渲染、姿态估计、力矩计算、法向量生成等场景，可高效处理批量向量的叉乘计算。实现了Cross算子的AscendC实现，替代原有TBE算子在昇腾硬件上的适配。
Aclnn直调
float16、float32、int32、int8、uint8、int16
由于输入 self 和 other 形状相同，当前实现不支持广播场景下的 kernel 侧特殊排布处理，算子计算过程依赖输入 shape 和 dim 信息。Host 侧首先根据输入 shape 和 dim 计算：
intervalNum：cross 维度之后的连续元素个数 loopTimes：cross 三元组的组数 算子本质上是对长度为 3 的向量做叉积计算。当前实现将输入展平后，按照 dim 对应的 cross 轴进行分组：
当 intervalNum > 1 时，按 stride=intervalNum 访问同一组三个分量 当 intervalNum == 1 时，说明每组三个分量在内存中天然连续，可切换为 group mode 处理 任务划分采用 tile 化方式。Host 侧根据 UB 大小、数据类型长度、kernel 临时 buffer 数量等信息计算 tileDataNum，表示单次搬运/计算的数据量。随后根据 totalTileCount 和可用 coreNum 设置 blockDim，并将 tile 尽量均匀分配到各个 core。尾块不单独拆出复杂调度信息，而是统一交由 kernel 侧通过 DataCopyPad 处理，以减少 host 侧切分复杂度。
(1)分核策略 当前实现遵循“优先使用满核、尽量均分”的原则。 首先通过平台信息获取： AIV 核数 coreNum UB 大小 ubSize 然后根据输入 shape、dtype 和 dim 计算总工作量。对不同模式分别处理： normal mode：总 tile 数为 loopTimes * ceil(intervalNum / tileDataNum) group mode：总 tile 数为 ceil(loopTimes / tileDataNum) 最终分核策略为： blockDim = min(coreNum, totalTileCount) 每个 core 处理的 tile 数尽量均分 若不能整除，前面的若干 core 多分配 1 个 tile 这种方式可以避免某些 core 空跑，同时保持 host 逻辑简单稳定。当前实现没有单独维护“大核/小核数据量”字段，而是直接基于 tile 数均分。 (2)数据切分和内存优化策略 遵循“尽量使用 UB、同时保证 kernel 中间 buffer 可容纳”的原则。 Host 侧通过平台接口获取 UB 大小后，结合 block size 和不同 dtype 所需的 buffer 数量，估算单次 tile 能处理的数据规模。不同 dtype 的 UB 预算不同： float / int32 / int16：除输入输出外，还需一个临时 buffer float16：由于计算过程中需要先转 fp32 再计算，因此需要更多 fp32 临时 buffer group mode：只需要连续搬运两路输入和一路输出，buffer 数相对更少 切分策略如下： normal mode 下，tileDataNum 表示单次处理多少个 interval 元素 group mode 下，tileDataNum 表示单次处理多少组三元组，实际搬运大小为 tileDataNum * 3 为避免 UB 超限，tileDataNum 会受以下因素约束： UB 总大小 block 对齐大小 dtype 字节数 kernel 临时 buffer 数量 当前模式下的最大可处理 work unit 数 尾块场景下，若单次 tile 不能整除 block 对齐大小，kernel 使用 DataCopyPad 对尾部不足整块的数据进行补齐搬运和写回，从而保证计算流程统一，不额外增加 host 侧复杂的尾块调度逻辑。
进行Init和Process两个阶段，其中Process包括数据搬入（CopyIn）、计算（Compute）、搬出（CopyOut）三个阶段。 对于float16数据类型，转换为float32进行计算，计算完成后再转换回float16； 对于int8、uint8数据类型，先转换为int32，计算完成后再转回int8、uint8； 对于float32和整数类型（int32、int16），直接计算。 无广播填充需求，直接在Compute阶段执行元素级运算。 根据tilingkey（固定）执行核函数。
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品,Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
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/assign
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一、背景信息 （必填）
使用AscendC对TBE实现的Cross算子进行重构，实现了AscendC实现的Cross算子对Atlas 200/500 A2推理产品和Atlas 800I/T A2硬件的适配。
二、价值/作用 （必填）
Cross算子的主要功能是计算两个输入张量在指定维度上的向量叉乘：依据右手定则对长度为 3 的向量进行正交积运算，得到垂直于原向量所在平面的新向量，并生成结果张量 out。在数学、计算机图形学与物理仿真领域，Cross 运算是一种基础而关键的几何向量操作，被广泛应用于 3D 渲染、姿态估计、力矩计算、法向量生成等场景，可高效处理批量向量的叉乘计算。实现了Cross算子的AscendC实现，替代原有TBE算子在昇腾硬件上的适配。
三、设计方案 （必填）
3.1 使能方式（涉及哪些框架：如Aclnn直调、Pytorch训练等）
Aclnn直调
3.2 总体设计
3.2.1 算子支持的数据类型
float16、float32、int32、int8、uint8、int16
3.2.2 host侧设计
由于输入 self 和 other 形状相同，当前实现不支持广播场景下的 kernel 侧特殊排布处理，算子计算过程依赖输入 shape 和 dim 信息。Host 侧首先根据输入 shape 和 dim 计算：
intervalNum：cross 维度之后的连续元素个数
loopTimes：cross 三元组的组数
算子本质上是对长度为 3 的向量做叉积计算。当前实现将输入展平后，按照 dim 对应的 cross 轴进行分组：
当 intervalNum > 1 时，按 stride=intervalNum 访问同一组三个分量
当 intervalNum == 1 时，说明每组三个分量在内存中天然连续，可切换为 group mode 处理
任务划分采用 tile 化方式。Host 侧根据 UB 大小、数据类型长度、kernel 临时 buffer 数量等信息计算 tileDataNum，表示单次搬运/计算的数据量。随后根据 totalTileCount 和可用 coreNum 设置 blockDim，并将 tile 尽量均匀分配到各个 core。尾块不单独拆出复杂调度信息，而是统一交由 kernel 侧通过 DataCopyPad 处理，以减少 host 侧切分复杂度。
(1)分核策略
当前实现遵循“优先使用满核、尽量均分”的原则。
首先通过平台信息获取：
AIV 核数 coreNum
UB 大小 ubSize
然后根据输入 shape、dtype 和 dim 计算总工作量。对不同模式分别处理：
normal mode：总 tile 数为 loopTimes * ceil(intervalNum / tileDataNum)
group mode：总 tile 数为 ceil(loopTimes / tileDataNum)
最终分核策略为：
blockDim = min(coreNum, totalTileCount)
每个 core 处理的 tile 数尽量均分
若不能整除，前面的若干 core 多分配 1 个 tile
这种方式可以避免某些 core 空跑，同时保持 host 逻辑简单稳定。当前实现没有单独维护“大核/小核数据量”字段，而是直接基于 tile 数均分。
(2)数据切分和内存优化策略
遵循“尽量使用 UB、同时保证 kernel 中间 buffer 可容纳”的原则。
Host 侧通过平台接口获取 UB 大小后，结合 block size 和不同 dtype 所需的 buffer 数量，估算单次 tile 能处理的数据规模。不同 dtype 的 UB 预算不同：
float / int32 / int16：除输入输出外，还需一个临时 buffer
float16：由于计算过程中需要先转 fp32 再计算，因此需要更多 fp32 临时 buffer
group mode：只需要连续搬运两路输入和一路输出，buffer 数相对更少
切分策略如下：
normal mode 下，tileDataNum 表示单次处理多少个 interval 元素
group mode 下，tileDataNum 表示单次处理多少组三元组，实际搬运大小为 tileDataNum * 3
为避免 UB 超限，tileDataNum 会受以下因素约束：
UB 总大小
block 对齐大小
dtype 字节数
kernel 临时 buffer 数量
当前模式下的最大可处理 work unit 数
尾块场景下，若单次 tile 不能整除 block 对齐大小，kernel 使用 DataCopyPad 对尾部不足整块的数据进行补齐搬运和写回，从而保证计算流程统一，不额外增加 host 侧复杂的尾块调度逻辑。
3.2.3 kernel侧设计
进行Init和Process两个阶段，其中Process包括数据搬入（CopyIn）、计算（Compute）、搬出（CopyOut）三个阶段。
对于float16数据类型，转换为float32进行计算，计算完成后再转换回float16；
对于int8、uint8数据类型，先转换为int32，计算完成后再转回int8、uint8；
对于float32和整数类型（int32、int16），直接计算。
无广播填充需求，直接在Compute阶段执行元素级运算。
根据tilingkey（固定）执行核函数。
3.3 支持硬件
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品,Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
3.4 算子约束限制
💡 备注（选填）