变更摘要

该 PR 主要对 selu_grad 算子进行「对齐竞品实现」的调整，核心是将负分支的判断边界从 <= 0 改为 < 0，并重构不同 dtype 的计算路径：float/half/bfloat16 改为在原 dtype 上直算，整数类型则按竞品（canndev TBE）的精度策略上浮到 FP16 或 FP32 计算后再回铸，同时简化了原有的中转 Cast 逻辑与缓冲区分配。

主要改动

• 负分支判断边界调整: SeluGradSelectFp32 中 CompareScalar 的 CMPMODE::LE 改为 CMPMODE::LT，测试用例 test_aclnn_selu_grad.cpp 的判断逻辑也由 out > 0 分支改为 out < 0 分支，使零点归入 SCALE * grad 正分支。
• 新增原 dtype 直算路径: 新增 SeluGradSelectTfNative<T>，SeluGradDirectKit 不再仅支持 float，而是对 float 走原有 SeluGradSelectFp32，对 half/bfloat16 直接使用输入 dtype 计算。
• 整数中转精度调整: SeluGradTransitKit 引入 ComputeT（int32 映射为 float，int8/uint8 映射为 half），将原先「整型 → half → float」两步中转改为单次 Cast 上浮计算后，再以 CAST_RINT 回铸输出。
• 删除旧的 Cast 辅助函数并简化缓冲: 移除 SeluGradCastInToFp32 与 SeluGradCastFp32ToOut，将 kNeedsHalfTransit 重命名为 kIntegerTransit，并简化 SeluGradTransitKit 的 TBuf 缓冲初始化。
• dtype 调度规则调整: SeluGradOneDimOp 与 SeluGradBroadcastOp 由「float 走 Direct、其余走 Transit」改为「整数类型走 Transit、float/half/bfloat16 走 Direct」。

代码审查

审查总结

审查了全部 2 个变更文件：

• activation/selu_grad/op_kernel/arch35/selu_grad.h：发现 1 个问题（P2）——SELU 梯度在 outputs == 0 边界处因 CMPMODE::LE → LT 选错分支，与 PyTorch selu_backward 及 ST 参考 torch.where(y > 0, ...) 不一致。
• activation/selu_grad/examples/arch35/test_aclnn_selu_grad.cpp：发现 1 个问题（P3）——示例测试在 outputs == 0 处断言了与参考不一致的期望值，会掩盖上述边界回归。

按严重度统计：P0 0 个，P1 0 个，P2 1 个，P3 1 个。

总体风险判断：本次改动主体为"对齐竞品实现"的重构（half/bfloat16 原 dtype 直算、int8/uint8 走 FP16、int32 走 FP32），buffer 分配整体收敛、未引入新的 UB 溢出；唯一实质风险是负分支边界从 <= 0 收窄为 < 0，在 outputs == 0（即 x == 0）这一边界点上与声明的 PyTorch 兼容目标及 ST 参考产生约 40% 的相对偏差，建议将边界改回 LE 并同步修正示例测试的期望值。

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