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【社区任务】[Requirement|需求建议] aclnnBernoulli低内存实现 #2322
hzw_rpap创建于 7月26日关闭于 8月1日
7月26日 将 hzw_rpap 设为负责人
7月26日 关联了pull request：[社区任务] aclnnBernoulli低内存实现
hzw_rpap
7月26日 评论：
7月26日 评论：
hzw_rpap7月26日 修改标题为 “【社区任务】[Requirement|需求建议] aclnnBernoulli低内存实现”，原标题为“[Requirement|需求建议]: aclnnBernoulli低内存实现”
7月26日 修改标题为 “【社区任务】[Requirement|需求建议] aclnnBernoulli低内存实现”，原标题为“[Requirement|需求建议]: aclnnBernoulli低内存实现”
7月26日 移除了负责人 hzw_rpap
7月26日 将 fullt 设为负责人
8月1日 关闭了 issue
8月1日 添加了label：resolved
Thanks for sending an requirement! Please fill in the following template to help quickly solve your problem.
背景
现有 aclnnBernoulli 一般概率路径会产生全尺寸中间张量，导致 NPU 与 GPU
峰值内存存在明显差距。本需求来自 7 月社区任务 aclnnBernoulli 算子开发。
价值
降低 aclnnBernoulli 在 Atlas A2/A3 上的运行内存，使其与 GPU 的
total peak allocated/reserved 差距控制在 5% 以内，同时保持原有功能、
随机语义和性能。
设计方案
保留 DSAGenBitMask 的 seed/offset 随机序列生成逻辑，新增 Ascend C
BernoulliMask Kernel，将 packed bit mask 直接展开为目标数据类型。
连续输出在满足存储条件时复用 mask 与输出空间；小张量和非连续输出使用
独立缓冲区，以保证边界及 view 语义。
支持 Atlas A2/A3、10 种输出数据类型、4 种 probability 数据类型、
out-of-place、inplace、连续及非连续 Tensor。
设计文档：
https://gitcode.com/cann/cann-ops-competitions/pull/671