一、背景信息 （必填）

在 Ascend 950（950PR/950DT）上新增 StridedSliceAssign 算子（非 D 版）。

功能：将输入张量 input_value 的内容，赋值给目标张量 var 中由 begin、end、strides 三个 1 维 int64 常量输入（配合 begin_mask/end_mask/ellipsis_mask/new_axis_mask/shrink_axis_mask 五个属性）指定的带步长切片位置，切片以外区域保持 var 原值不变（in-place / ref 语义，输出 var 与输入 var 同 shape 同 dtype）。

语义对齐 TensorFlow tf.raw_ops.StridedSliceAssign（稀疏切片 spec 形式：begin/end/strides 为 tensor 输入而非属性），补齐 950 平台该 TF 兼容算子的缺口，解决 TF 图迁移场景下该算子在 950 上无可调用实现的问题。

二、价值/作用 （必填）

• TF 模型/图迁移到 950 平台时，StridedSliceAssign 是常用的切片写算子（变量按区间更新、序列/特征局部改写等场景），缺失会阻塞整图迁移
• 与库上已有 StridedSliceAssignV2 / StridedSliceAssignD 形成完整系列：D 版（属性形式）覆盖老芯片，V2/本算子（tensor 输入形式）覆盖 TF 原生构图
• Atlas A2/A3 已有支持通路（canndev const2attr 融合 pass 转 StridedSliceAssignD 走 built-in），本需求补齐 950 平台的确定性 SIMT 实现

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）

• GEIR 图模式调用：REG_OP(StridedSliceAssign) 在算子 op_graph/strided_slice_assign_proto.h 内注册（带 OPS_PROTO_DEF_STRIDEDSLICEASSIGN 宏隔离），TF 框架经适配器构图接入
• 不提供 aclnn 直调接口
• Atlas A2/A3：经 canndev const2attr pass 转为 StridedSliceAssignD 走 TBE built-in，无需本实现

3.2 总体设计

3.2.1 算子支持的数据类型

属性：begin_mask / end_mask / ellipsis_mask / new_axis_mask / shrink_axis_mask（int，默认 0）

3.2.2 host侧设计

• InferShape：输出 var shape 恒等于输入 var shape，直接透传；unknown rank / unknown shape 放行透传；静态校验 var dimNum∈[1,8]、begin/end/strides 为等长 1 维、input_value rank 合法性等（不读值）；不注册 InferDataType（输出 dtype 由 proto dtype 组合推导，input_value==var 一致性兜底在 tiling）
• Tiling：
  • 值依赖：读取 begin/end/strides 常量值（TilingInputsDataDependency 声明）
  • mask 展开：稀疏 spec 展开为稠密 begin/end/strides（语义对齐 TF ValidateStridedSliceOp），校验 stride>0、最内维 stride==1、shrink 轴越界等
  • 切片形状计算 + input_value shape==切片 final shape 校验（无广播）
  • 核数两步法（按行/按元素取优，单核最少 1024 元素/32 行），DCACHE 固定预留 32KB
  • 外部输入校验日志统一使用库上 OP_LOGE_FOR_INVALID_* 宏
• Shape/Dtype 推导（graph）：op_graph 内 graph_infer 独立通道

3.2.3 kernel侧设计

• SIMT（arch35）实现，纯数据搬运：按 tiling 计算的切片区间，将 input_value 元素写入 var 对应位置，其余区域保留
• 确定性实现，无原子操作/无并发写冲突（切片区间无重叠）
• 位级精确（搬运算子，无算术，无精度损失，全 dtype binary_equal）

3.3 支持硬件

• Ascend 950PR / 950DT（本实现，SIMT arch35）
• Atlas A3 训练/推理系列、Atlas A2 训练/推理系列（经 canndev const2attr 转 StridedSliceAssignD，built-in 通路）

3.4 算子约束限制

• 不支持广播：input_value shape 必须严格等于切片 final shape
• strides 各维必须 > 0（不支持负步长反向切片）；最内维 stride 必须为 1
• shrink 轴 stride 必须为 1，且下标不得越界
• ellipsis_mask 至多一个置位；稀疏 spec 长度 < 32
• var dimNum ∈ [1, 8]，不支持空 var
• dtype 暂不支持 int8/int64/double/bool 等（proto 注册精确 dtype 集合：float16/float32/bfloat16/int32/int16）
• 不提供 aclnn 接口，仅图模式调用

💡 备注（选填）

• Golden 基准：TF tf.raw_ops.StridedSliceAssign（ref 语义经 tf.compat.v1.Variable(use_resource=False) 承载）；TTK 黑盒 150 + 白盒 198 + 网络 13 全量通过（361/361）
• Atlas A2/A3 支持机制：canndev const2attr_fusion_pass.cc 中 REGISTER_CONST2ATTR("StridedSliceAssignD").OriginOpType("StridedSliceAssign")