变更摘要

本 PR 按照新的 golden 规范对 AddV2 和 TensorRedirect 两个算子进行改造。AddV2 移除了混精度（mixed-dtype）支持，仅保留同 dtype 组合，并新增空 Tensor 处理分支与溢出防护；TensorRedirect 新增完整的 TestSpec golden 与图推导支持，同时加强 Tiling 阶段的边界校验。两个算子的 golden 均从旧式 __golden__ 字典迁移到 __spec__ TestSpec 注册，并保留旧入口以兼容仓库现有调用方。

主要改动

• AddV2 移除混精度通路：删除 add_v2_graph_infer.cpp 中庞大的类型提升查找表 kPromoteTypesLookup 及 PromoteType 函数，改为仅校验 x1/x2 同 dtype；同时移除 add_v2_binary.json 中 BFLOAT16_FLOAT32、FLOAT16_FLOAT32、FLOAT32_BFLOAT16、FLOAT32_FLOAT16 四组混精度二进制配置，add_v2_def.cpp 的 dtype 列表从 13 项精简为 9 项同类型组合。

• AddV2 新增空 Tensor 处理：在 add_v2_struct_arch35.h 新增 AddV2EmptyTilingData 结构体及 userDef 模板参数（0=常规，1=空 Tensor）；add_v2_tiling_arch35.cpp 新增 HandleEmptyTensor() 方法，当输出元素数为 0 时设置 blockDim=1 并走 schMode=999 的自定义分支，kernel 侧（add_v2.cpp）对应新增 userDef==1 的空返回路径。

• AddV2 golden 迁移至 TestSpec：math/add_v2/tests/assets/golden.py 从手动 numpy/torch 混算重写为 AddV2KernelSpec 类，third_party 声明 torch.add，按 dtype 配置分精度标准（整数 binary_equal、浮点 cross_check L1、complex64 用 stat_rel_err）。

• TensorRedirect 新增 TestSpec golden 与图推导：新增 tensor_redirect_graph_infer.cpp 实现 InferDataType4TensorRedirect（从 tensor_redirect_infershape.cpp 拆分）；新增 golden.py，以 torch.clone 实现逐 bit 拷贝，覆盖全部 11 种 dtype 且均标记 binary_equal 精度标准，并注册 __spec__ 入口。

• Tiling 边界防护增强：AddV2 和 TensorRedirect 的 Tiling 均新增维度乘积溢出 int64_t 时的显式拦截（numel < 0 检查）；TensorRedirect 额外新增逐维非负校验，防止 -1/-2 等动态占位符穿透到切分计算。

代码审查

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[2026-08-10 19:23:25]    CI执行结束

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[2026-08-10 19:12:10]    CI执行结束

@zhangzijie 子杰哥帮我加个分，我是饶亮

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