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Backgroud（背景信息）

新增Bucketizev2算子，对标PyTorch的torch.bucketize功能，用于将连续数值映射到离散区间

>>> boundaries = torch.tensor([0, 10, 100], dtype=torch.float32)
>>> input = torch.tensor([[-5, 10000], [150, 10], [5, 100]], dtype=torch.float32)
>>> output = torch.bucketize(input, boundaries)
>>> output
tensor([[0, 3],
        [3, 2],
        [1, 3]])

Origin（信息来源）

图灵设计团队

Benefit / Necessity （价值/作用）

推荐网络有用到此算子，当前使用AICPU实现，整网占比8%

Design（设计方案）

全载模板：boundary常驻UB，每次查询无需重复搬运， 使用simd二分查找
级联查找模板：对boundary进行采样，采样的边界放入UB，先用采样边界进行粗粒度二分查找，确定大致区间，再在细分区间内进行精确二分查找