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一、背景信息 （必填）

现有 reduce_std_with_mean（Two-Pass 方案）在 L2 层需先调用 l0op::ReduceMean 预计算均值，再经 Expand/BroadcastTo 广播后送入 ReduceStdWithMean kernel 计算方差——全程 2~3 次 kernel 启动，mean 张量需完整写/读/广播，引入大量额外 GM 流量；且在小数据量场景 kernel 启动开销占比高。本次新增算子 reduce_std_with_mean_v2 在 kernel 内用**分块 Welford（Chan 并行合并）**算法单遍扫描输入，同时产出均值和标准差/标准差倒数，消除中间 kernel 链与 mean 张量搬运。

二、价值/作用 （必填）

• 单遍融合计算：一次 kernel 启动同时计算 mean 与 std（替代 ReduceMean+Expand+ReduceStdWithMean 三 kernel），数据只读一次 GM
• 应用场景：torch.std_mean（统计标准差+均值）、BatchNorm 训练统计量（均值+标准差倒数）等归约统计类计算

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 两段式接口直调：aclnnStdMeanCorrectionV2（对应 torch.std_mean）、aclnnBatchNormStatsV2（对应 BatchNorm 统计量）
• L0 单算子接口：l0op::ReduceStdWithMeanV2（含 two-stage 的 ReduceStdWithMeanV2Partial/ReduceStdWithMeanV2Merge）

3.2 总体设计

核心：分块 Welford——数据按行（非归约维）分块，块内两遍计算 tileMean 与 tileM2（Σ(x-tileMean)²），块间用 Chan 合并公式归并，数学上对任意分块精确。

对每行 m（归约维 R 连续）：
    tileSum → tileMean（ReduceSum 树归约）
    diff² → tileM2（Sub/Mul/ReduceSum）
    Chan 合并: delta = tileMean - mean; mean += delta·R/count; M2 += tileM2 + delta²·R·(count-R)/count
    var = M2/max(0, count-correction); std = sqrt(var+eps)（或 1/std，invert）

按输入形态在 tiling 阶段选择三条执行路径：

串行（兜底）          ：逐行 tile 循环 + 标量 Chan 合并
单 tile M 向量化（vectorize 路径） ：R≤1920 且 32B 对齐且 M≥8——一次处理 M_tile 行，BlockReduceSum
                        多段归约 + 向量化 Chan 合并，摊薄每行固定开销
two-stage R 跨核      ：M≤64 且 R>2048 且 32B 对齐——R 拆 K 段跨核归约（Partial）
                        + Chan 跨段合并（Merge），解决"M 小核闲置+行内串行"

3.2.1 算子支持的数据类型

• fp16 / fp32 / bf16（输入输出 dtype 一致）
• 数据格式：ND
• 中间计算统一升 fp32 精度域，输出 Cast 回原 dtype（RNE 舍入，与 PyTorch 一致）

3.2.2 host侧设计

• 参数校验（dtype/shape/dim/format）、空 tensor 处理、correction 边界（N≤correction 时输出 NaN/INF 语义）
• 非最内层归约自动 Transpose 预处理、keepdim 逆转置输出
• tiling：多核沿非归约维切分（blockFactor）；UB 预算计算 ubLength/ubM；路径选择（串行/P1/two-stage）并下发 tiling 参数
• two-stage 场景：host 依序调度 Partial（blockDim=K，各核归约 R 的一段，输出 partial 张量 [M,K,3]）→ Merge（blockDim=min(M,核数)，Chan 合并 → std/mean）

3.2.3 kernel侧设计

• 串行路径：行循环 + R 维 tile 双缓冲（DataCopyPad + EnQue/DeQue 流水）
• M 向量化路径（ProcessVectorized）：批处理 [M_tile, R] 块，BlockReduceSum（vcgadd 多段归约）一次算 M_tile 行的 tileSum/tileM2，Chan 合并向量化（count 标量化）
• two-stage 路径：Partial（strided GM 加载 R 段 + 逐行两遍 Welford → (n,mean,M2) 写 GM）；Merge（读 K 三元组，Chan 公式跨核合并，数学精确）
• 数值：fp32 计算域（fp16/bf16 Cast 无损升精度）；输出 CAST_RINT（RNE 与 torch 对齐）；UB 偏移 32B 对齐（上板硬要求）

3.3 支持硬件

• Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品（Ascend910B，DAV_2201）——已完成编译与精度/性能验证
• 950（RegBase）路径仅在设计上保留，尚未验证

3.4 算子约束限制

• 仅支持 ND 格式；输入维度 1~8 维
• 仅支持 fp16/fp32/bf16（输入输出 dtype 一致）
• 仅提供 aclnn 接口，暂不支持图模式（Graph Mode）
• 归约维长度非 32B 对齐（如 R=7/9/15 等）时走串行路径，不启用向量化/跨核加速
• two-stage 跨核仅对 M≤64 && R>2048 的场景启用（其他场景单 kernel 执行）
• correction ≥ N 时按 PyTorch 语义输出 NaN/INF（由 host 侧处理）

💡 备注（选填）