变更摘要

此 PR 新增了 add_layer_norm_quant 算子的 aclnn 测试示例文件 test_aclnn_add_layer_norm_quant.cpp，用于演示如何通过 CANN 算子库 API 调用 aclnnAddLayerNormQuant 算子。该示例完整覆盖了 ACL 设备初始化、输入输出张量构造、算子 workspace 查询与执行、结果回拷打印以及资源释放的全流程。

主要改动

• 新增 test_aclnn_add_layer_norm_quant.cpp 测试示例文件：位于 norm/add_layer_norm_quant/examples/ 目录下，共 294 行，作为 aclnnAddLayerNormQuant 算子的参考用法示例。
• 实现通用辅助函数 GetShapeSize 和 CreateAclTensor：GetShapeSize 用于计算 shape 张量元素总数，CreateAclTensor 模板函数封装了 aclrtMalloc、aclrtMemcpy 以及 strides 计算与 aclCreateTensor 调用逻辑，简化了多次张量创建的重复代码。
• 演示完整的算子调用流程：在 main 函数中依次初始化 ACL 设备与 stream，分别创建 7 个 float 类型输入张量（x1、x2、gamma、beta、bias、s1、s2）和 4 个输出张量（y1/y2 为 ACL_INT8 类型，x/outScales1/outScales2 为 ACL_FLOAT 类型），然后调用 aclnnAddLayerNormQuantGetWorkspaceSize 和 aclnnAddLayerNormQuant 两段式接口执行计算。
• 包含输出结果验证与资源清理：通过 aclrtMemcpy 将 5 路输出从 device 侧回拷到 host 侧并逐元素打印，最后依次释放所有 aclTensor、device 内存、workspace、stream 以及 ACL 资源，形成完整的端到端示例。

代码审查

审查结束总结

本次审查针对 norm/add_layer_norm_quant/examples/test_aclnn_add_layer_norm_quant.cpp（新增 294 行），共发现 4 个问题：

整体风险判断：该文件为算子测试示例，逻辑主体与官方文档示例一致，核心 API 调用参数顺序正确。主要风险集中在错误路径的资源管理上——缺少 aclCreateTensor 返回值校验和 device 内存释放，可能在异常场景下导致崩溃或 NPU device 内存泄漏。建议在合入前至少修复 P1 的空指针问题，P2 的资源泄漏可后续统一改进。

已审查文件：

• norm/add_layer_norm_quant/examples/test_aclnn_add_layer_norm_quant.cpp — 发现 4 个问题（见上表）

⛔ 需要修改

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PR Approval Progress

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Module Approval Details

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CLA Signature Pass

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