Thanks for sending an requirement! Please fill in the following template to help quickly solve your problem.

Backgroud（背景信息）

thnn_fused_lstm_cell 算子（aclnnThnnFusedLstmCell）目前仅有 UT 用例（tests/ut/），缺少 ST 系统测试覆盖。需要为算子补充基于 ATK 框架的 ST 用例与 CPU golden 执行插件，覆盖常规 shape、大 shape、边界场景，验证算子在大规模数据下的正确性。

Origin（信息来源）

由 PR https://gitcode.com/cann/ops-nn/pull/9567 提出并实现。

Benefit / Necessity （价值/作用）

• 补齐算子 ST 测试覆盖，建立“CPU golden vs NPU 结果”的自动比对能力；
• 用例覆盖 fp16/fp32 两种输入数据类型，shape 覆盖 batch 0~16777216、hidden_size 4~67108864，含 8 条边界用例（含 0 元素/超大 shape），提升算子在不同数据规模与边界条件下的可靠性验证。

Design（设计方案）

• 新增 rnn/thnn_fused_lstm_cell/tests/st/aclnnThnnFusedLstmCell/all_aclnnThnnFusedLstmCell.json：定义 208 条用例（id 0~207），每条用例声明输入名称（inputGates/hiddenGates/cx/inputBias/hiddenBias）、数据类型（fp16/fp32）、shape 与取值范围；
• 新增 executor_aclnnThnnFusedLstmCell.py：注册 ATK API 类型 thnn_fused_lstm_cell_api，实现 CPU golden：gates 门控计算（sigmoid/tanh 激活、storage 拼接）、细胞状态 cy = f_outcx + i_outg_out、隐状态 hy = o_out*tanh(cy)，低精度输入转 fp32 计算后回转输出 dtype；
• NPU 路径使用 atk aclnn 命令，经 pyaclnn 后端按 aclnn_name=ThnnFusedLstmCell 调用两段式 aclnn API（aclnn_api_type=aclnn_function）。

关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-nn/pull/9567