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[Requirement|需求建议]: 补充 RmsNormGradQuant 独立 CPU TestSpec golden #7020
raoliang_sac创建于 10 天前关闭于 10 天前
10 天前 添加了label：requirement
10 天前 将 raoliang_sac 设为负责人
10 天前 关闭了 issue
HuangRZzzz
10 天前 评论：
10 天前 评论：
（基于 master @d3ed2375 核对）
需求已闭环：独立 CPU golden 已随 !12448 合入（merged，2026-10-21 11:33），master 上路径为 norm/rms_norm_grad_quant/tests/assets/golden.py。该 PR 仅含这一个文件（新增 195 行），master 文件与合入版本字节一致（git blob 1ff1444）。逐条对照正文设计：
__spec__注册：golden.py:21-24 同时注册RmsNormGradQuantTestSpec（:126-135）与AclnnRmsNormGradQuantTestSpec（:192-195），kernel/GEIR 共用 NumPy 参考，ACLNN 兼容 Torch 输入（:138-172）。- 独立 CPU 参考：仅依赖 numpy/torch（:18-19），float64 计算 RMSNorm 反向后再做 INT8/HIFLOAT8 静态量化（:33-42、:45-100），无 torch_npu、无 NPU 算子调用。
customize_inputs：以 epsilon=1e-5 用 x 反推 rstd 并原地写回，同时只修复随机生成的零 scale（:103-123）。- 空张量语义：非空 batch 且空 gamma 时 dgamma 输出 QuietNaN（:68-75）；空 gamma 走 ACLNN 提前返回在实现侧确认（aclnn_rms_norm_grad_quant.cpp:79-88）。
- 单文件边界：仓库侧确实只有该文件，算子目录下无 tests/st CSV 或 adapter；上板对照在仓外完成，静态不可复核。
差异项：无。若后续希望精度回归在仓内固化（如补 tests/st 资产），建议另开需求。
10 天前 添加了label：resolved
Backgroud（背景信息）
RmsNormGradQuant 算子目录尚无可供当前 TTK 直接加载的 TestSpec golden。已有 ACLNN/GEIR 参考脚本依赖 NPU 执行反向与量化，需要补充独立 CPU 参考实现，避免精度验证依赖被测设备算子。
Origin（信息来源）
算子 golden 资产补齐需求；用户提供了原 ACLNN/GEIR 参考脚本，并要求适配当前 TTK 格式及进行 Ascend 950 验证。
Benefit / Necessity （价值/作用）
提供统一的 kernel/GEIR/ACLNN 精度参考入口。明确前向 rstd 输入关联、量化类型、可选 offset、非连续布局及空张量边界，便于后续回归与 debug。
Design（设计方案）
仅在算子目录新增
tests/assets/golden.py：__spec__注册RmsNormGradQuantTestSpec和AclnnRmsNormGradQuantTestSpec。customize_inputs构造与 x 关联的 rstd，保留有效 scale、offset 和张量布局。关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-nn/merge_requests/12448