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需求来源： 需要补齐一个最小可用的 control 原语，对标 torch.cuda._sleep torch 自定义接口(https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/aten/src/ATen/cuda/Sleep.cu)。 使用场景： 可用于在当前 stream 中插入设备侧可控延时片段，服务于执行流顺序控制、调测、调度验证。 torch.cuda._sleep 主要用途是测试中使用，用于精确控制kernel执行时间；可用于测试CUDA stream的异步/并发行为；验证event、barrier的正确同步语义。在主流三方库 VeOmni 中用到
产品线团队提出需要支持torch.cuda._sleep算子 ，要求730前交付
当前npu上确实对于算子和API，为提升兼容性，需要补齐该算子。
主要通过AscendC API的clock()接口实现让AI Core等待一段时间的机制
/assign
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Backgroud（背景信息）
需求来源：
需要补齐一个最小可用的 control 原语，对标 torch.cuda._sleep torch 自定义接口(https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/aten/src/ATen/cuda/Sleep.cu)。
使用场景：
可用于在当前 stream 中插入设备侧可控延时片段，服务于执行流顺序控制、调测、调度验证。
torch.cuda._sleep 主要用途是测试中使用，用于精确控制kernel执行时间；可用于测试CUDA stream的异步/并发行为；验证event、barrier的正确同步语义。在主流三方库 VeOmni 中用到
Origin（信息来源）
产品线团队提出需要支持torch.cuda._sleep算子 ，要求730前交付
Benefit / Necessity （价值/作用）
当前npu上确实对于算子和API，为提升兼容性，需要补齐该算子。
Design（设计方案）
主要通过AscendC API的clock()接口实现让AI Core等待一段时间的机制