cann-robotrefactor: 将arch35算子kernel中MicroAPI接口统一迁移为Reg接口

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docs	docs目录基本概念md文件名改为英文 Co-authored-by: chenjiao<chenjiao31@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4182 merge master into master docs目录基本概念md文件名改为英文 Created-by: gitcode-chenjiao Commit-by: chenjiao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> docs目录基本概念md文件名改为英文：避免link中的中文字符引发的跳转异常，例如两段式接口.md变成%E4%B8%A4%E6%AE%B5%E5%BC%8F%E6%8E%A5%E5%8F%A3.md，不易于维护，可能导致其他平台跳转有问题。 ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> [#2283](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2283) ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ok ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> docs/zh/context所有md和对应的link ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4182	23 天前
examples	abs等算子A5实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !495 merge develop into master abs等算子A5实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增以下算子的A5实现 \|序号\| 算子 \| 功能 \| \|--\|--\|--\| \|1\| abs \| 为输入张量的每一个元素取绝对值 \| \|2\| add \| 对输入完成相加操作 \| \|3\| addcdiv \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|4\| addcmul \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|5\| axpy \| 源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加 \| \|6\| bincount \| 计算非负整数数组中每个数的频率 \| \|7\| ceil \| 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果 \| \|8\| clip_by_value_v2 \| 将输入的所有元素限制在一定范围内 \| \|9\| concat \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|10\| concat_v2 \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|11\| equal \| 计算两个Tensor是否有相同的大小和元素，返回一个Bool类型 \| \|12\|exp\|返回一个新的张量，该张量的每个元素都是输入张量对应元素的指数\| \|13\| fill \| 对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作 \| \|14\| floor \| 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中 \| \|15\| floor_div \| 完成除法计算，对余数向下取整 \| \|16\| floor_mod \| 用于计算两个数的模 \| \|17\| is_neg_inf \| 判断输入张量的元素是否为负无穷 \| \|18\| is_pos_inf \| 判断输入张量的元素是否为正无穷 \| \|19\| less \| 判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor \| \|20\| less_equal \| 判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中 \| \|21\| logical_and \| 对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False） \| \|22\| log \| 对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中 \| \|23\| not_equal \| 逐元素比较两个输入张量是否不相等 \| \|24\| ones_like \| 返回形状和类型相同的张量，所有元素都设置为1 \| \|25\|sign\|对输入的tensor逐元素进行Sign符号函数的运算并输出结果tensor\| \|26\| sqrt \| 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan \| \|27\| sqrt_grad \| 完成梯度平方根计算 \| \|28\| square \| 为输入张量的每一个元素计算平方值 \| \|29\| squared_difference \| 为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值 \| \|30\| tanh \| 激活函数，返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算 \| \|31\| tril \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零 \| \|32\| triu \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零 \| \|33\| zeros_like \| 将张量填充为全零 \| ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!495	7 个月前
op_api	fix: enable double path for remainder scalar tensor Co-authored-by: zhang-song-rui<zhangsongrui@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4018 merge master into master fix: enable double path for remainder scalar tensor Created-by: zhang-song-rui Commit-by: zhang-song-rui Merged-by: cann-robot Description: ## 描述修复 Ascend 950（RegBase）上 `aclnnRemainderScalarTensor` 在类型提升结果为 `DT_DOUBLE` 时的计算路径不一致问题。修改前，RegBase 分支显式排除了 `DT_DOUBLE`。当 `PromoteTypeScalarV35(other.dtype, self.dtype)` 推导为 `DT_DOUBLE` 时，接口会进入通用分支，并按 `out` 的数据类型提前转换输入后再执行取余；若 `out` 为较低精度类型，会导致计算在降精度后进行，与类型提升规则不一致，存在精度损失风险。本次修改移除 RegBase 分支对 `DT_DOUBLE` 的排除，使 Scalar-Tensor 场景统一按以下流程执行： 1. 使用 `PromoteTypeScalarV35` 推导计算类型； 2. 将 `other` 连续化并转换到推导类型，同时将 `self` 转换为同类型 Tensor； 3. 调用 `l0op::FloorMod` 完成计算； 4. 最后将结果转换到 `out` 的数据类型并写回。对于 `DT_DOUBLE`，`l0op::FloorMod` 会通过 `AICPU_DTYPE_SUPPORT_LIST` 分发到 `FloorModAiCpu`，不会进入 arch35 仅支持 FP16/BF16/FP32/INT32/INT64 的 AICORE tiling/kernel 路径。影响范围仅限 RegBase、非空 Tensor 的 `aclnnRemainderScalarTensor`；非 RegBase 路径、空 Tensor 快速返回、其他 remainder 接口及接口签名均不受影响。 ## 代码整改 - 按仓库 .clang-format 规范，使用 pre-commit 固定的 clang-format 18.1.8 对涉及文件进行格式整改； - 统一 extern C 代码块缩进、函数声明参数换行以及宏和函数调用的换行格式； - 格式整改不改变代码语义，除上述 double 路径修复外未引入其他逻辑修改； - 完整 pre-commit 检查已通过，包括 clang-format、trailing whitespace、end-of-file、merge conflict、private key、codespell 和 OAT 合规检查。 ## 关联的Issue - [Issue #2253：aclnnRemainderScalarTensor 在 RegBase double 路径提前降精度](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2253) ## 测试 ### Ascend 950 全量验证 - 测试平台：Ascend950PR（RegBase），CANN 9.1.0。 - 对比版本： - PRE：修改前 `26972d8`； - POST：PR 修改后 `87cdb6a`。 - 测试方式：通过 C++ 直接调用 aclnn API，逐条执行 1000 个 Scalar-Tensor 用例，覆盖 double 类型提升、非 double 回归、0～8 维、连续/非连续 Tensor、空 Tensor、正负零、NaN/Inf、整数边界和非法参数。 \| 用例集 \| 数量 \| PRE/POST 一致 \| 预期差异 \| 验证结论 \| \|---\|---:\|---:\|---:\|---\| \| D1：double scalar + integral tensor \| 360 \| 260 \| 100 \| 差异符合先 double 计算再 cast 的预期 \| \| D2：double tensor + 各类 scalar \| 240 \| 214 \| 26 \| 差异符合先 double 计算再 cast 的预期 \| \| N1：非 double 回归 \| 160 \| 160 \| 0 \| 无回归 \| \| S1：零、NaN、Inf、精度边界 \| 100 \| 100 \| 0 \| 行为一致 \| \| V1：非法参数与错误处理 \| 80 \| 80 \| 0 \| 行为一致 \| \| P1：RegBase 路径控制 \| 60 \| 36 \| 24 \| 差异符合预期 \| \| 合计 \| 1000 \| 850 \| 150 \| 通过 \| 验证结果： - 1000 例全部执行完成，无 crash、hang 或非法内存访问； - 150 例差异全部集中在 `promoted=DOUBLE && out!=DOUBLE` 场景，符合本次修改的影响范围； - POST 保持 double 精度完成取余，仅在最后转换为 `out` 类型，修复了 PRE 版本提前降精度导致的结果偏差； - 差异用例中，PRE 与 PRE oracle 匹配 136/150，POST 与 POST oracle 匹配 138/150； - 非 double 160 例、边界值 100 例和非法参数 80 例均与 PRE 一致，未发现回归。测试结论：通过。 ### 新增 Ascend950 回归 UT - 新增 `math/floor_mod/tests/ut/op_api/test_aclnn_remainder_scalar_tensor.cpp`，文件名符合 `test_aclnn_.cpp` 收集规则； - 用例显式设置 `NpuArch::DAV_3510`，覆盖 scalar double `2049.0`、tensor int32 `2`、out float16 的关键场景； - 定向构建与执行命令： `TMPDIR=/tmp TMP=/tmp TEMP=/tmp CCACHE_TEMPDIR=/tmp/ops-math-ccache bash build.sh -u --opapi --ops=floor_mod --gtest_filter='l2_remainder_scalar_tensor_ascend950_test.' -j2` - 本地执行结果：`1 test from 1 test suite`，`1 PASSED`； - 新增文件通过 clang-format 21.1.4 dry-run 和 `git diff --check`。 ### 静态检查 - 静态核对 `DT_DOUBLE` 后端分发：确认由 `l0op::FloorMod` 进入 AICPU 路径，不依赖 arch35 AICORE double kernel。 ## 文档更新无接口或用户文档变更。 ## 类型标签 - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4018	26 天前
op_graph	abs等算子A5实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !495 merge develop into master abs等算子A5实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增以下算子的A5实现 \|序号\| 算子 \| 功能 \| \|--\|--\|--\| \|1\| abs \| 为输入张量的每一个元素取绝对值 \| \|2\| add \| 对输入完成相加操作 \| \|3\| addcdiv \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量除法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|4\| addcmul \| 张量运算函数，用于执行乘除加组合操作，将张量乘法（带缩放）+ 张量加法合并为单个操作 \| \|5\| axpy \| 源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加 \| \|6\| bincount \| 计算非负整数数组中每个数的频率 \| \|7\| ceil \| 返回输入tensor中每个元素向上取整的结果 \| \|8\| clip_by_value_v2 \| 将输入的所有元素限制在一定范围内 \| \|9\| concat \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|10\| concat_v2 \| 用于沿指定维度将多个输入 Tensor 进行拼接，输出包含所有输入数据按顺序拼接后的 Tensor \| \|11\| equal \| 计算两个Tensor是否有相同的大小和元素，返回一个Bool类型 \| \|12\|exp\|返回一个新的张量，该张量的每个元素都是输入张量对应元素的指数\| \|13\| fill \| 对张量进行填充操作，支持非连续的Tensor操作 \| \|14\| floor \| 返回输入Tensor中每个元素向下取整，并将结果回填到输入Tensor中 \| \|15\| floor_div \| 完成除法计算，对余数向下取整 \| \|16\| floor_mod \| 用于计算两个数的模 \| \|17\| is_neg_inf \| 判断输入张量的元素是否为负无穷 \| \|18\| is_pos_inf \| 判断输入张量的元素是否为正无穷 \| \|19\| less \| 判断输入self中的每个元素是否小于输入other的值，返回一个Bool类型的Tensor \| \|20\| less_equal \| 判断输入self中的元素值是否小于等于other的值，并将self的每个元素的值与other值的比较结果写入out中 \| \|21\| logical_and \| 对两个输入张量的对应元素执行「与逻辑」判断，输出布尔型张量（True/False） \| \|22\| log \| 对输入张量x的元素，逐元素进行对数计算，并将结果保存到输出张量y中 \| \|23\| not_equal \| 逐元素比较两个输入张量是否不相等 \| \|24\| ones_like \| 返回形状和类型相同的张量，所有元素都设置为1 \| \|25\|sign\|对输入的tensor逐元素进行Sign符号函数的运算并输出结果tensor\| \|26\| sqrt \| 完成非负数平方根计算，负数情况返回nan \| \|27\| sqrt_grad \| 完成梯度平方根计算 \| \|28\| square \| 为输入张量的每一个元素计算平方值 \| \|29\| squared_difference \| 为第一个输入张量减去第二个输入张量，并计算其平方值 \| \|30\| tanh \| 激活函数，返回与输入tensor shape相同的tensor，对输入tensor进行elementwise的计算 \| \|31\| tril \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的右上部分置零 \| \|32\| triu \| 将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零 \| \|33\| zeros_like \| 将张量填充为全零 \| ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!495	7 个月前
op_host	refactor: 消除 math 算子重复头文件依赖，统一引用 base 仓 Co-authored-by: tianqiguang<tianqiguang@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !2969 merge feature/conversion-dedup into master refactor: 消除 math 算子重复头文件依赖，统一引用 base 仓 Created-by: tianqiguang Commit-by: tianqiguang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述消除 math 目录下 60+ 个算子的重复头文件依赖，将 tiling 基类和模板注册引用统一到 base 仓。 ### 改动原因 math 目录下各算子各自直接 #include tiling_base.h 和 tiling_templates_registry.h，且通过 using namespace Ops::Math::OpTiling 引入全局命名空间： - tiling_base.h 中 TilingBaseClass 已在 base 仓提取为 tiling_base_class.h - tiling_templates_registry.h 中 math 专用注册宏已拆分到 math_tiling_templates_registry.h - using namespace 引入全局命名空间会导致符号冲突风险 ### 改动方法 1. 修正 math_tiling_templates_registry.h 中文件注释和拼写错误 2. 批量更新 math 算子文件的 #include： - tiling_base.h → tiling_base_class.h - tiling_templates_registry.h → math_tiling_templates_registry.h 3. 移除 using namespace Ops::Math::OpTiling，改用显式命名空间： - TilingBaseClass → Ops::Base::TilingBaseClass - TilingRegistry::GetInstance() → Ops::Math::OpTiling::TilingRegistry::GetInstance() ## 关联的Issue - #1682 ## 测试 - 涉及的 math 算子二级冒烟测试已通过 ## 文档更新无文档变更 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：代码重构，消除重复头文件依赖 See merge request: cann/ops-math!2969	2 个月前
op_kernel	refactor: 将arch35算子kernel中MicroAPI接口统一迁移为Reg接口 Co-authored-by: tianqiguang<tianqiguang@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4187 merge master into master refactor: 将arch35算子kernel中MicroAPI接口统一迁移为Reg接口 Created-by: tianqiguang Commit-by: tianqiguang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述将 math 模块下 80+ 算子的 arch35 kernel 实现从 MicroAPI 接口迁移为 Reg（寄存器）接口，统一编程范式。 ### 改动范围涉及算子: abs, abs_grad, add_n, adjacent_difference, arg_max_with_value, assign_add, assign_sub, atan2, bitwise_xor, cast, cdist, cdist_grad, ceil, complex_abs, cummin, cumsum, div, dot, exp, eye, floor, floor_div, floor_mod, fused_mul_add_n, grouped_bias_add_grad, inv, is_close, kth_value, lerp, lin_space, log, log1p, logical_or, mod, nan_to_num, neg, pow, power, reciprocal, reduce_all, reduce_any, reduce_log_sum_exp, reduce_nansum, reduce_prod, reduce_var, right_shift, rint, round, rsqrt, rsqrt_grad, sign, signbit, sinh, sort, sort_with_index, tanh, tanh_grad, tensor_equal, top_k_v2, trunc, truncate_div 等 ### 改动方式 - 将 MicroAPI 调用替换为等价 Reg API 调用 - 适配 arch35（ascend950）指令集特性 - 保持算子功能不变 ## 测试 - 涉及算子全量回归测试 ## 类型标签 - [x] 重构 ## 关联的Issue - #2295 See merge request: cann/ops-math!4187	21 天前
tests	fix: enable double path for remainder scalar tensor Co-authored-by: zhang-song-rui<zhangsongrui@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4018 merge master into master fix: enable double path for remainder scalar tensor Created-by: zhang-song-rui Commit-by: zhang-song-rui Merged-by: cann-robot Description: ## 描述修复 Ascend 950（RegBase）上 `aclnnRemainderScalarTensor` 在类型提升结果为 `DT_DOUBLE` 时的计算路径不一致问题。修改前，RegBase 分支显式排除了 `DT_DOUBLE`。当 `PromoteTypeScalarV35(other.dtype, self.dtype)` 推导为 `DT_DOUBLE` 时，接口会进入通用分支，并按 `out` 的数据类型提前转换输入后再执行取余；若 `out` 为较低精度类型，会导致计算在降精度后进行，与类型提升规则不一致，存在精度损失风险。本次修改移除 RegBase 分支对 `DT_DOUBLE` 的排除，使 Scalar-Tensor 场景统一按以下流程执行： 1. 使用 `PromoteTypeScalarV35` 推导计算类型； 2. 将 `other` 连续化并转换到推导类型，同时将 `self` 转换为同类型 Tensor； 3. 调用 `l0op::FloorMod` 完成计算； 4. 最后将结果转换到 `out` 的数据类型并写回。对于 `DT_DOUBLE`，`l0op::FloorMod` 会通过 `AICPU_DTYPE_SUPPORT_LIST` 分发到 `FloorModAiCpu`，不会进入 arch35 仅支持 FP16/BF16/FP32/INT32/INT64 的 AICORE tiling/kernel 路径。影响范围仅限 RegBase、非空 Tensor 的 `aclnnRemainderScalarTensor`；非 RegBase 路径、空 Tensor 快速返回、其他 remainder 接口及接口签名均不受影响。 ## 代码整改 - 按仓库 .clang-format 规范，使用 pre-commit 固定的 clang-format 18.1.8 对涉及文件进行格式整改； - 统一 extern C 代码块缩进、函数声明参数换行以及宏和函数调用的换行格式； - 格式整改不改变代码语义，除上述 double 路径修复外未引入其他逻辑修改； - 完整 pre-commit 检查已通过，包括 clang-format、trailing whitespace、end-of-file、merge conflict、private key、codespell 和 OAT 合规检查。 ## 关联的Issue - [Issue #2253：aclnnRemainderScalarTensor 在 RegBase double 路径提前降精度](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/2253) ## 测试 ### Ascend 950 全量验证 - 测试平台：Ascend950PR（RegBase），CANN 9.1.0。 - 对比版本： - PRE：修改前 `26972d8`； - POST：PR 修改后 `87cdb6a`。 - 测试方式：通过 C++ 直接调用 aclnn API，逐条执行 1000 个 Scalar-Tensor 用例，覆盖 double 类型提升、非 double 回归、0～8 维、连续/非连续 Tensor、空 Tensor、正负零、NaN/Inf、整数边界和非法参数。 \| 用例集 \| 数量 \| PRE/POST 一致 \| 预期差异 \| 验证结论 \| \|---\|---:\|---:\|---:\|---\| \| D1：double scalar + integral tensor \| 360 \| 260 \| 100 \| 差异符合先 double 计算再 cast 的预期 \| \| D2：double tensor + 各类 scalar \| 240 \| 214 \| 26 \| 差异符合先 double 计算再 cast 的预期 \| \| N1：非 double 回归 \| 160 \| 160 \| 0 \| 无回归 \| \| S1：零、NaN、Inf、精度边界 \| 100 \| 100 \| 0 \| 行为一致 \| \| V1：非法参数与错误处理 \| 80 \| 80 \| 0 \| 行为一致 \| \| P1：RegBase 路径控制 \| 60 \| 36 \| 24 \| 差异符合预期 \| \| 合计 \| 1000 \| 850 \| 150 \| 通过 \| 验证结果： - 1000 例全部执行完成，无 crash、hang 或非法内存访问； - 150 例差异全部集中在 `promoted=DOUBLE && out!=DOUBLE` 场景，符合本次修改的影响范围； - POST 保持 double 精度完成取余，仅在最后转换为 `out` 类型，修复了 PRE 版本提前降精度导致的结果偏差； - 差异用例中，PRE 与 PRE oracle 匹配 136/150，POST 与 POST oracle 匹配 138/150； - 非 double 160 例、边界值 100 例和非法参数 80 例均与 PRE 一致，未发现回归。测试结论：通过。 ### 新增 Ascend950 回归 UT - 新增 `math/floor_mod/tests/ut/op_api/test_aclnn_remainder_scalar_tensor.cpp`，文件名符合 `test_aclnn_.cpp` 收集规则； - 用例显式设置 `NpuArch::DAV_3510`，覆盖 scalar double `2049.0`、tensor int32 `2`、out float16 的关键场景； - 定向构建与执行命令： `TMPDIR=/tmp TMP=/tmp TEMP=/tmp CCACHE_TEMPDIR=/tmp/ops-math-ccache bash build.sh -u --opapi --ops=floor_mod --gtest_filter='l2_remainder_scalar_tensor_ascend950_test.' -j2` - 本地执行结果：`1 test from 1 test suite`，`1 PASSED`； - 新增文件通过 clang-format 21.1.4 dry-run 和 `git diff --check`。 ### 静态检查 - 静态核对 `DT_DOUBLE` 后端分发：确认由 `l0op::FloorMod` 进入 AICPU 路径，不依赖 arch35 AICORE double kernel。 ## 文档更新无接口或用户文档变更。 ## 类型标签 - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!4018	26 天前
CMakeLists.txt	Arch编码更新 Co-authored-by: liulinxiang<liulinxiang1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !992 merge master1 into master Arch编码更新 Created-by: liulinxiang Commit-by: liulinxiang Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!992	6 个月前
README.md	批量修改md文档冗余空格第2批 Co-authored-by: chenjiao<chenjiao31@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !3314 merge master into master 批量修改md文档冗余空格第2批 Created-by: gitcode-chenjiao Commit-by: chenjiao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 批量修改md中冗余空格 ## 关联的Issue [DOC_1962#冗余空格](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1962) ## 测试自验证 ## 文档更新 all md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [X ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!3314	2 个月前

FloorMod

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	×
Atlas 推理系列产品	×
Atlas 训练系列产品	√

功能说明

算子功能: 将scalar self进行broadcast成和tensor other一样shape的tensor以后，其中的每个元素都转换为除以other的对应元素以后得到的余数。该结果与除数other同符号，并且该结果的绝对值是小于other的绝对值。实际计算remainder(self, other)等效于以下公式：
$out_i = self - floor(self / other_i) * other_i$
示例：

self = 5.0   # float
other = tensor([[-1, -2],
                [-3, -4]]).type(int32)
result = remainder(self, other)

# result的值
# tensor([[ 0., -1.],
#         [-1., -3.]])  float

# 对于元素other中的-4来说，计算结果为5 - floor(5 / -4) * -4 = -3
# 可以看到，最终结果-3的绝对值小于原来的-4的绝对值。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x1	输入	公式中的输入张量self_i	FLOAT16, BFLOAT16, FLOAT, INT32, INT64	ND
x2	输入	公式中的输入张量other_i	FLOAT16, BFLOAT16, FLOAT, INT32, INT64	ND
y	输出	公式中的输出张量out_i	FLOAT16, BFLOAT16, FLOAT, INT32, INT64	ND

调用说明

调用方式	调用样例	说明
aclnn调用	test_aclnn_remainder_scalar_tensor	通过aclnnRemainderScalarTensor接口方式调用FloorDiv算子