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一、背景信息 （必填）

需求 ReduceStdV2Update 算子支持 Ascend950 ascendc 实现

二、价值/作用 （必填）

1. 使 aclnnVar/aclnnVarMean 等上层接口在 Ascend 950 上具备 AscendC 原生 kernel 实现能力，替代旧版 TBE binary，获得更好的性能可维护性和功能扩展性。
2. 使 aclnnVarMean 可复用外部传入的 mean 结果，避免重复求均值，提升方差/均值联合计算场景的性能。
3. 作为 torch.var/torch.std 的底层实现组件，支撑 PyTorch 训练和推理框架在 Ascend 950 上的归约统计计算。

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 间接调用：本算子是 l0op 内部子算子（ACLNNTYPE=aclnn_exclude），不对外暴露独立 aclnn L2 接口。aclnn 调用经上层 aclnnVar/aclnnVarCorrection/aclnnVarMean 间接触发。
• GE IR 图模式：通过 if_std 属性可控制输出方差（if_std=false）或标准差（if_std=true）。
• PyTorch 训练/推理：torch.var/torch.std → torch_npu → aclnnVar/aclnnStd → l0op::ReduceStdV2Update(kernel)。

调用链：

aclnnVar(x, dim, correction, keepdim)
  → ReduceMean(x) → Expand(mean, x.shape)
  → l0op::ReduceStdV2Update(x, mean, dim, unbiased, keepdim)   ← 本算子
  → output_var

3.2 总体设计

3.2.1 算子支持的数据类型

属性：

• dim：ListInt，归约维度列表，支持负索引，dim 为空时归约所有维度
• if_std：Bool（默认 false），false=输出方差，true=输出标准差（开方）
• unbiased：Bool（默认 true），true=无偏（N-1），false=有偏（N）
• keepdim：Bool（默认 false），是否保留归约维度
• correction：Int（默认 1），0=有偏（N），1=无偏（N-1）

3.2.2 host侧设计

• OpDef（def.cpp）：定义输入输出 dtype/format/属性配置，三路 dtype 索引对齐组合（x[i]→mean[i] 同 dtype），支持 DynamicRank 和 DynamicShape。
• InferShape（infershape.cpp）：output shape = x 沿 dim 归约后的 shape（keepdim=true 维度设 1，false 移除）。复用 InferShape4ReduceStdFunc 逻辑，支持负索引归一化和全归约。format 限制由 def.cpp 的 .Format({ge::FORMAT_ND}) 保证，infershape 不做 format 检查。
• Tiling（tiling_arch35.cpp）：标准 4 步 pattern 预处理（去 size=1 轴 → 合轴 → 补 leading A → 补 R 增广）+ 双切分策略（A 切分 → R 切分 → R 全载扩 A）+ 多核切分（fuse aLoop）+ group 切分（可选）。cof = 1/(N-correction) 在 host 高精度计算后下发，含除零保护。TilingKey 编码：templateType(bit0) | isEmptyTensor(bit1) | isTailR(bit2)，动态分发 normal/group/empty 三套模板。

3.2.3 kernel侧设计

实现 normal/group/empty 三套模板，共 15 份 binary（5 模板组合 × 3 dtype）：

• normal 模板：处理常规 A×R 2D 归约。三级流水线（CopyIn → Compute → CopyOut），热循环内零 PipeBarrier。FP16/BF16 输入固定提升到 FP32 累加（Cast→compute→Cast），结果转回原 dtype。if_std=true 时使用 high_precision vsqrt 开方，含 sqrt 负值保护（max(var,0)）。
• group 模板：处理多核 2D 分核场景（A 轴切分多核 + R 轴组内归约），通过 SetScheduleMode(1) 启用 group 调度。
• empty 模板：处理空 Tensor 边界。EMPTY_A（∃ A 轴 size=0）→ output 空 tensor，kernel 零操作；EMPTY_R（∃ R 轴 size=0）→ output=0，kernel 写零。

双输入并行载入：x + mean 两个 GM tensor 策略 B 并行载入（preIn 并行槽不开 DoubleBuffer）。

3.3 支持硬件

3.4 算子约束限制

1. 数据类型限制：x 与 mean 仅支持 FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16，且二者数据类型须一致；不支持 DOUBLE、复数、整型。
2. shape 约束：mean 必须已通过 Expand 广播到 x 的 shape；output shape 为 x 沿 dim 归约后的 shape（keepdim=true 维度设 1，false 移除）。
3. correction/unbiased 约束：仅支持 correction=0（有偏）和 correction=1（无偏）两种语义；correction>1 由上层 aclnnVarCorrection 处理。
4. 接口约束：aclnn 接口固定输出方差（if_std=false）；GE IR 图模式可通过 if_std 属性控制输出方差或标准差。本算子为 l0op 内部子算子，不对外暴露独立 aclnn L2 接口。
5. 精度约束：FP16/BF16 输入固定提升到 FP32 累加，结果转回原 dtype；BF16 输出回转使用 round 模式；输出 dtype 与输入 x 一致，不在接口层做类型提升。
6. 边界情况：空 Tensor、单元素且 correction≥1 的场景由上层 aclnnVar/aclnnVarCorrection 提前拦截返回 NAN/INF，kernel 实现含防御性处理。
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