一、背景信息 （必填）

图模式下算子输出 dtype 由 InferDataType 推导函数在构图/编译期确定，是 graph_develop_guide.md 要求的图模式交付件。ops-math 仓库中本批 26 个算子此前仅有 InferShape 交付件，缺少 InferDataType 交付件（op_graph/<op>_graph_infer.cpp）；其 dtype 推导语义在 canndev v1.0 旧式 IMPLEMT_COMMON_INFERFUNC 实现中已存在，需以 v2.0 仓 IMPL_OP(Op).InferDataType(f) 交付件形态补齐。

二、价值/作用 （必填）

补齐后 26 个算子在图模式（GE 构图 / ATC 离线编译）下可在编译期正确推导输出 dtype，满足图模式交付件完整性要求，与仓内 add、truncate_mod、logical_or 等已具备 InferDataType 能力的算子对齐。

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）

图模式（GE 构图 / ATC 离线编译）；不改变 aclnn 直调路径行为。

3.2 总体设计

3.2.1 算子支持的数据类型

沿用各算子现有支持的数据类型；推导规则迁移自 canndev v1.0 IMPLEMT_COMMON_INFERFUNC 的类型推导语义，按输出 dtype 推导规则分四类：

• 透传类（out=in0，19 个）：复用仓内共享模板 ops::InferDataTypeOutputSameAsInput（truncate_mod/invert 同款）；
• 比较类输出 DT_BOOL（3 个）：对齐 logical_or/not_equal 现有写法；
• 非 0 索引锚定（out=in1，2 个）：Select/SelectV2 以 x1/then 为 dtype 基准（输入 0 为 condition）；
• Promote 提升类（2 个）：Mul/TanhGrad 与 add_graph_infer 既有 33×33 提升表写法一致（对齐部署包 opcommon::PromoteType）。

3.2.2 host侧设计

新增 op_graph/<op>_graph_infer.cpp 共 26 个文件，经 IMPL_OP(Op).InferDataType(f) 注册；CMake 无需改动（构建宏 GLOB_RECURSE op_graph/*.cpp 自动收编）。

3.2.3 kernel侧设计

无 kernel 代码改动。

3.3 支持硬件

InferDataType 为 host 侧纯推导逻辑，不新增硬件限制，沿用各算子现有平台支持范围。

3.4 算子约束限制

InferDataType 仅做纯推导，不增加输入 dtype 一致性校验：混合 dtype 组合沿用既有防线，由 tiling 侧 dtype 组合查表在编译期拦截；非法组合（Promote 提升结果 DT_UNDEFINED）不做后置校验，均与仓内 add/axpy/sub 等存量算子行为一致。

四、算子清单（共 26 个）

• 透传类（19 个）：Addcdiv、Addcmul、Axpy、BiasAdd、BitwiseAnd、BitwiseOr、BitwiseXor、SquaredDifference、Div、DivNoNan、FloorDiv、FloorMod、Lerp、Maximum、Minimum、Mod、Muls、Sub、ClipByValue
• 比较类输出 DT_BOOL（3 个）：GreaterEqual、LessEqual、LogicalAnd
• 非 0 索引锚定（2 个）：Select、SelectV2
• Promote 提升（2 个）：Mul、TanhGrad

关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-math/pull/5904