Backgroud（背景信息）

BatchNormGradV3 需要在 A5 上支持按需输出 dx、dweight（dgamma）和 dbias（dbeta）。ACLNN L2 已有 outputMask，需要透传到 A5 的 L0、tiling 和 kernel；GEIR 需要公开的 output_mask 属性。

Origin（信息来源）

用户提出的 BatchNormGradV3 功能需求。部门/团队未提供。

Benefit / Necessity （价值/作用）

在保留三个输出的 shape、dtype 和必选定义的前提下，调用方可以关闭不需要的输出，避免对应的最终 GM 写入。

Design（设计方案）

参照 LayerNormGradV3，新增可选 ListBool 属性 output_mask，长度为 3，顺序为 [dx, dweight, dbias]，默认 {true, true, true}。op proto 仅新增该属性；共用 OpDef 删除未参与计算的 version，最终属性顺序为 [is_training, epsilon, output_mask]。

仅 A5 实现 kernel 输出控制：aclnnBatchNormBackward 的 A5 分支通过新增 L0 重载透传 mask，tiling 使用 int64_t 的低 3 位编码，各 arch35 kernel 类按标记跳过关闭输出的最终写入，全 false 时直接返回。计算 dx 所需的 dgamma/dbeta 归约中间量仍保留。kernel 入口 batch_norm_grad_v3_apt.cpp 保持原版，关闭输出的内容无效。

A2/A3 保留原有 kernel、tiling 模板、tilingdata 布局及旧 L0 的两个 launcher 属性；普通 ACLNN 和 Fast ACLNN 的原有执行路径保持不变。共用属性定义和编译入口会变化，两个平台各 14 条二进制配置需将 version:int 替换为 output_mask:list_bool，以防编译参数错位。直接使用旧编译入口并显式传 version 的调用需要适配；Fast ACLNN 对外接口中的 version 参数保留。

验收

• A5 ACLNN 和 GEIR 可以设置全部 8 种 mask 组合，默认全 true，非法 mask 长度被拒绝。
• 启用输出数值正确，关闭输出的非零哨兵值保持不变。
• A2/A3 保持原有计算实现、tilingdata 布局和 L0 launcher 参数；共用属性及二进制配置保持一致并可完整编包。

验证进展

• A5 完整编包通过；ACLNN 101 个真机用例通过，采用 PyTorch BatchNorm 前向/自动求导标杆，覆盖 FP32/FP16/BF16、训练/推理及全部 8 种 mask。
• A5 既有 kernel 精度验证 101 个用例通过，覆盖 11 个 tiling key；GEIR 9 个真机用例及旧 proto 默认属性用例 1 个通过。
• ascend910b、ascend910_93 两种配置完整编包通过，各安装包包含 14 个对应平台 kernel 二进制及 API、tiling、proto 库。
• 两种配置下 Host UT 各 142 个、API UT 各 94 个通过；覆盖模拟 A2/A3 的缺省/全部 mask 的 tiling 数据和普通/Fast ACLNN 训练/推理 workspace 构建。
• A2/A3 验证范围目前为编包和模拟平台 UT，尚未执行 A2/A3 真机 ACLNN、精度、性能或 GEIR 验证。

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