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Backgroud（背景信息）

avg_pool3_d_grad（AvgPool3DGrad，3D 平均池化反向）此前仅有 910B 上的 TBE 通路实现，arch35（Ascend 950）平台无对应实现，无法在 torch 图模式 / aclnn 接口下使用。

Origin（信息来源）

vector

Benefit / Necessity （价值/作用）

Design（设计方案）

改动内容

1. Tiling（op_host/arch35/）

• 新增 AvgPool3DGradTilingBase 公共基类：入参（dtype/shape/format）、属性（kernel/stride/pad/ceil_mode/count_include_pad/divisor_override）解析与校验，orig_input_shape 与 grads/output 多布局（NCDHW/NDHWC、4D/5D、N*C 合并）对齐，ceil_mode 输出尺寸推导。
• 三个方案的 tiling：
  • AvgPool3DGradNCDHWTiling：channel-first 布局的 UB 切分（对齐轴 / 非对齐轴动态调整）；
  • AvgPool3DGradNDHWCTiling：channel-last 布局的 UB 切分；
  • AvgPool3DGradSimtTiling：全重叠小 shape 场景的 SIMT 兜底方案。
• 评审修正：
  • 操作 inputData 的自由函数收纳为基类私有成员；
  • 移除 SIMT 路径无效的 SetScheduleMode(1)（kernel 无跨核同步）；
  • GetTilingData 后补 OP_CHECK_NULL_WITH_CONTEXT 判空（4 处）。

2. Kernel（op_kernel/arch35/）

• NCDHW / NDHWC / SIMT 三套 AscendC 实现；支持 fp16/bf16/fp32，int32/int64 索引；pad、ceil_mode、count_include_pad、divisor_override 与 torch 语义对齐。
• avg_pool3d 反向语义：对每个输出窗口按 divisor 平均回填梯度，divisor 遵循 torch 规则（include_pad 计入 pad 区、exclusive 只数输入内位置、越界上沿不计入）。

3. golden（tests/assets/golden.py）

• 3D 反向新增 numpy 参考实现；
• torch avg_pool3d_backward 在任一空间维 input < kernel 时抛 input image smaller than kernel size（padding 不计入）。实现预检：命中即改走 numpy，避免测试中断；2D golden 保持不变。

4. infershape

• 补 IsUnknownRank -> SetUnknownRank 分支，对齐 max_pool_grad / avg_pool_v2_grad 等同族算子。

5. torch_extension

• 注册 torch.ops.cann_ops_nn.avg_pool3d_backward（schema/meta）+ graph_convert_avg_pool3_d_grad.py，支撑 torch.compile 图模式执行。

涉及文件（主要）

• pooling/avg_pool3_d_grad/op_host/arch35/avg_pool3_d_grad_tiling_base.{h,cpp}
• pooling/avg_pool3_d_grad/op_host/arch35/avg_pool3_d_grad_{ncdhw,ndhwc,simt}_tiling.{h,cpp}
• pooling/avg_pool3_d_grad/op_kernel/arch35/avg_pool3_d_grad_{base,ncdhw_kernel,ndhwc_kernel,simt,tiling_data,tiling_key}.h
• pooling/avg_pool3_d_grad/op_host/avg_pool3_d_grad_infershape.cpp
• pooling/avg_pool3_d_grad/tests/assets/golden.py
• pooling/avg_pool3_d_grad/torch_extension/
• docs/zh/menu_torch_api.md、docs/zh/torch_api_list.md