Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填)

BNInferGrad 的 Ascend950 kernel 与 GEIR Golden 存在计算语义不一致：

1. GEIR Golden 按 sqrt(abs(batch_variance + epsilon)) 计算，原 kernel 缺少 abs，当 batch_variance + epsilon < 0 时 NPU 输出 NaN，而 Golden 为有限值。
2. 极值输入下，AscendC 的 (scale * rsqrt) * grads 会在 FP32 中间步骤先溢出；GEIR NumPy 计算的中间值可提升为 float64，因此最终结果仍可能可表示。

GEIR Excel Level1 前 200 条用例在修复前表现为 99 PASS、101 FAIL，失败主要为 NaN/Inf 不一致。

Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填)

• Hardware: Ascend 950
• CANN: 9.2.0
• Operator repository: cann/ops-nn
• Operator: norm/bn_infer_grad
• Test framework: /home/ylj/cann/ops-test-kit
• Case source: BNInferGrad.xlsx, Level1 rows 2-201

Steps to reproduce the issue / 重现步骤 (Mandatory / 必填)

1. 构建并安装包含 BNInferGrad 的 custom_nn 自定义算子包。
2. 将 BNInferGrad.xlsx 的 Level1 rows 2-201 原序转换为 TTK kernel CSV。
3. 使用与 GEIR 一致的 Golden：grads * scale / sqrt(abs(batch_variance + epsilon))。
4. 执行 TTK kernel 精度测试并查看 precision_status。
5. 对负 batch_variance + epsilon 用例可观察到原 NPU 输出 NaN、GEIR Golden 输出有限值；对乘法极值用例可观察到中间溢出差异。

Describe the expected behavior / 预期结果 (Mandatory / 必填)

BNInferGrad kernel 应与 GEIR Golden 保持一致：

• 对 batch_variance + epsilon 先取绝对值再开方。
• 正常有限输入保持 GEIR 的乘法顺序。
• 仅在该顺序产生 FP32 Inf/NaN 中间结果时，使用数学等价的乘法结合顺序避免伪溢出。
• Level1 前 200 条 TTK 用例精度和 memory OOB 全部通过。

Related log / screenshot / 日志 / 截图 (Mandatory / 必填)

修复后验证结果：

• Ascend950 package build：PASS。
• 构建产物：6/6 个 dtype/format .o，12 个子 kernel，安装包生成成功。
• GEIR Excel Level1 前 200 条：200/200 precision PASS，0 FAIL，0 SKIP；memory OOB 全部 PASS。
• FP32 中间溢出定向用例：9/9 PASS。
• 修复提交：acc8e51c8e0d4294713bb09e15935e9b4e863685

Special notes for this issue/备注 (Optional / 选填)

修复 PR：https://gitcode.com/cann/ops-nn/merge_requests/9432

本次仅修改 norm/bn_infer_grad/op_kernel/arch35/bn_infer_grad.h，不改变接口、tiling、dtype 或 format 支持范围。