| 新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配
Co-authored-by: huairuchen<chenhuairu@huawei.com>
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新增stateless_random_uniform_v3和stateless_random_normal_v3及aclnn接口适配
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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。-->
1、优化StatelessRandomUniformV2/StatelessRandomNormalV2：新增了支持aclTensor*类型seed和offset参数的算子接口，允许直接传递设备张量，避免了D2H拷贝。同时，重构了tiling逻辑，将key和counter参数的读取职责从tiling阶段转移至kernel执行阶段，直接从全局内存读取，简化了流程并提升了灵活性。
2、新增StatelessRandomUniformV3/StatelessRandomNormalV3：完整实现了该融合算子，包括API接口、Tiling逻辑、内核实现及配置文件。该算子基于Philox算法生成随机数，并通过v3KernelMode属性支持不同计算模式，将范围缩放的线性计算内联到kernel内核中，实现了算子融合，提升了执行效率。
3、梳理以下aclnn接口，确保了在非tensor接口和tensor接口情况下都能正确调用使用：
aclnnInplaceUniform、aclnnInplaceUniformTensor、aclnnInplaceRandom、aclnnInplaceRandomTensor
使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_uniform_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_uniform_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化；
aclnnInplaceNormal、aclnnInplaceNormalTensor使以上两个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化；
aclnnNormalFloatFloat、aclnnNormalFloatTensor、aclnnNormalTensorFloat、aclnnNormalTensorTensor使以上四个接口能够在A5芯片下正确调用stateless_random_normal_v3算子，输入类型为double的情况下调用stateless_random_normal_v2和小算子拼接，保证精度正常，性能不劣化
## 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。-->
https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1128
https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1129
https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/1130
## 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。-->
TTK测试、UT测试、蓝区冒烟、二级冒烟
## 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
- [x] 性能优化
- [ ] 文档更新
- [ ] 其他，请描述：
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