描述

修复 aclnnAddLayerNormQuant 算子在 static 量化场景下空 Tensor 处理不完整的问题。

static 量化场景下 outScales 输出无实际意义（static 量化使用 input scales，不依赖 output scales）。原代码在 Regbase（Ascend950）架构上的空 Tensor 早返回判断条件为 outScales1Out->IsEmpty()：当 x1 为空但 outScales1Out 不为空时，该条件不成立，算子未走早返回，继续执行导致问题。

改动原因

aclnnAddLayerNormQuantGetWorkspaceSize 中 Regbase 架构的空 Tensor 早返回判断条件 outScales1Out->IsEmpty() 不适用于 static 量化场景：static 量化下 outScales 无实际意义，其是否为空不能作为空 Tensor 的判据。当 x1 为空但 outScales1Out 非空时，未走早返回路径，算子执行异常。

改动方法

1. 引入 IsDynamicQuant(quantMode) 区分 dynamic/static 量化（已有函数）。
2. 新增 regbaseEmptySkip 判据：dynamic 量化看 outScales1Out->IsEmpty()，static 量化看 x1->IsEmpty()，将 Regbase 空 Tensor 早返回条件由 outScales1Out->IsEmpty() 改为 regbaseEmptySkip，正确覆盖 static 量化下 x1 为空tensor的场景。
3. 新增 2 个 UT 用例：
   • static_outer_axis_empty：x1={0,64}、gamma={64}，验证 outer axis 为空时返回 ACL_SUCCESS 且 workspaceSize==0。
   • static_normalized_axis_empty：x1={2,0}、gamma={0}，验证归一化轴为空时返回 ACL_SUCCESS 且 workspaceSize==0。
4. 整理测试文件头部 license 文本格式。

涉及文件：

• norm/add_layer_norm_quant/op_host/op_api/aclnn_add_layer_norm_quant.cpp（+3 -2）
• norm/add_layer_norm_quant/tests/ut/op_host/op_api/test_aclnn_add_layer_norm_quant.cpp（+62 -6）

关联的Issue

-https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/5639

测试

• 新增 UT 用例 static_outer_axis_empty（x1={0,64}）和 static_normalized_axis_empty（x1={2,0}），验证 static 量化场景下空 Tensor 返回 ACL_SUCCESS 且 workspaceSize==0。
• 测试环境：SocVersion::ASCEND950。

文档更新

不涉及

类型标签

• Bug修复
• 新特性
• 性能优化
• 文档更新
• 其他，请描述：

AI/Agent生成声明

• AI辅助编写