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一、背景信息 （必填）

ops-math 仓库现有 conversion/im2col 面向 Ascend 950，无法直接用于 Atlas A2/A3。本需求在 experimental/conversion/im2col 中新增独立的 910B 系列 AscendC 实现，并将 ascend910b 与 ascend910_93 注册到同一实现。

二、价值/作用 （必填）

补齐 Im2Col 在 Atlas A2/A3 上的 aclnn 直调能力，覆盖卷积前滑动窗口展开场景；同时满足社区任务对功能正确性、泛化、二进制精度和性能的验收要求。

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）

提供 aclnnIm2col 两段式 aclnn 直调接口，支持连续及非连续输入/输出。

3.2 总体设计

在 experimental/conversion/im2col 下提供 op_api、op_host、op_kernel、文档、示例及 UT。Host 侧负责参数校验、shape 推导和分场景 tiling；Kernel 侧按输入规模、窗口参数和硬件资源选择搬运/展开策略，A2 与 A3 共用实现。

3.2.1 算子支持的数据类型

FLOAT16、FLOAT、BFLOAT16、BOOL；输入支持三维 CHW 和四维 NCHW，数据格式为 ND。

3.2.2 host侧设计

校验 kernelSize、dilation、padding、stride 及输出 shape；处理溢出和空 Tensor 边界；生成适配不同 shape、核数和数据类型的 tiling 参数。

3.2.3 kernel侧设计

在 UB 容量与搬运对齐约束下完成 padding、dilation、stride 和滑动窗口展开；针对小场景及多核场景采用差异化调度，保证精度与性能。

3.3 支持硬件

Atlas A2（ascend910b）与 Atlas A3（ascend910_93）。

3.4 算子约束限制

kernelSize、dilation、stride 长度为 2 且元素大于 0；padding 长度为 2 且元素不小于 0；输出空间尺寸必须大于 0。三维输入不支持空 Tensor，四维输入支持 N 为 0 的空 Tensor。

四、验证计划

完成 op_api、op_host、op_kernel UT；使用 AscendOpTest 执行功能、二进制精度和性能测试，并与 TBE 基线对比。