/assign @chensi79

你好，感谢反馈。对于您提出的问题，

1. 产品名与 ${soc_version} 对应关系：

产品名	${soc_version} 取值
Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品	ascend910b
Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品	ascend910_93
950 系列产品	ascend950

2. experimental/ 目录与顶层 math/、conversion/、random/ 目录的区别是什么？我的算子应放在哪里？

目录	用途	交付件要求
experimental/${op_class}/	存放社区贡献的生态算子（用户自定义算子）	较轻量：Kernel 实现 + 测试文件 + README 即可
${op_class}/（如 math/、conversion/、random/）	存放项目标准算子	更完整：需包含 op_host（Tiling）、op_kernel、UT 测试等

如何选择：

• 新贡献算子：提交 PR 时，SIG 成员会根据评审结果分配路径，通常先进入 experimental/${op_class}/。请在 Issue 中说明算子设计方案，由 Committer 指定分类。
• 晋升为标准算子：当生态算子经过充分验证后，可由 Maintainer 讨论迁移至顶层目录，交付件需补充 op_host Tiling 实现等。

参考：贡献指南"贡献新算子"章节。

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3. build.sh 是否支持 Windows 或非 bash 环境？

当前 build.sh 为 bash 脚本，仅支持 Linux 环境。

• Windows 用户：推荐使用 WSL2（Windows Subsystem for Linux）或 Docker 容器，在其中安装 CANN 工具链后执行 bash build.sh。
• 其他非 bash shell（如 zsh、fish）：请使用 bash build.sh ... 显式调用。

参考：build 参数说明了解完整的编译参数列表。

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4. 算子目录下缺少 op_api/ 或 op_kernel/ 目录，如何调用？

部分算子的交付件因实现方式不同而有所差异，以下是各目录缺失的含义和排查方法：

缺失目录	含义	排查建议
op_api/	该算子暂不支持 aclnn 调用	可通过图模式（op_graph）调用，或查看该算子 README 了解支持的调用方式
op_kernel/	可能调用了其他算子的 Kernel 实现	查看该算子 op_api/ 或 op_graph/ 目录下的源码，定位实际承载 Kernel 的算子
op_host/	可能调用了其他算子的 Host 实现	同上，查看 op_api/ 或 op_graph/ 下的源码实现
op_graph/	该算子暂不支持图模式调用	可通过 aclnn（op_api）方式调用

排查路径：

1. 先查看目标算子的 README.md，了解该算子支持的调用方式。
2. 若缺少某个子目录，查看 op_api/ 或 op_graph/ 中的源码，搜索实际引用的算子名称。
3. 若该算子 Kernel 暂无 Ascend C 实现，欢迎参考贡献指南补充贡献。

示例：npu_format_cast 算子缺少 op_kernel/ 目录

conversion/npu_format_cast/ 目录下没有 op_kernel/，但其 op_host/op_api/aclnn_npu_format_cast.cpp 中调用了其他算子的 Kernel 实现：

// 通过 l0op::TransData 调用 trans_data 算子的 Kernel
auto outTensor = const_cast<aclTensor*>(
    l0op::TransData(formatTensor, dstTensor->GetStorageFormat(), 1, uniqueExecutor.get()));

// 通过 l0op::ViewCopy 调用 view_copy 算子的 Kernel
auto viewCopyResult = l0op::ViewCopy(outTensor, dstTensor, uniqueExecutor.get());

因此，npu_format_cast 的实际计算由 conversion/trans_data/ 和 conversion/view_copy/ 两个算子的 op_kernel/ 承载。遇到类似情况时，顺着 op_api/ 源码中的 l0op:: 调用链即可定位到实际的 Kernel 实现算子。

大部分问题在当前的math仓中都能找到答案，聚合的 FAQ页面正在持续建设中，请耐心等待。

/assign @chensi79