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融合 inplace(split + ropegrad + concat) 等小算子，实现 inplace partial RopeGrad 其中inplace的意思是原地，就是直接在输入gm地址上做ropegrad，节省gm空间 其中partial的意思是部分，只对输入的尾轴的部分做RopeGrad，原本小算子实现是先把要做的部分 split取出来，做完ropeGrad后再concat回去 RopeGrad的实现基本上参考库上 rotary_position_embedding_grad
将 inplace(split + ropeGrad + concat) 等小算子合并为一个 算子，该操作在大模型中比较常见，主要目的是提升网络性能。
大模型旋转位置编码常见操作，提升整网性能。
partialDy = dy[..., start:end] assert(cos.shape[-1] == sin.shape[-1] == partialDy.shape[-1]) dy[..., start:end] = RopeGrad(partialDy, cos, sin)
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Backgroud（背景信息）
融合 inplace(split + ropegrad + concat) 等小算子，实现 inplace partial RopeGrad
其中inplace的意思是原地，就是直接在输入gm地址上做ropegrad，节省gm空间
其中partial的意思是部分，只对输入的尾轴的部分做RopeGrad，原本小算子实现是先把要做的部分 split取出来，做完ropeGrad后再concat回去
RopeGrad的实现基本上参考库上 rotary_position_embedding_grad
将 inplace(split + ropeGrad + concat) 等小算子合并为一个 算子，该操作在大模型中比较常见，主要目的是提升网络性能。
Benefit / Necessity （价值/作用）
大模型旋转位置编码常见操作，提升整网性能。
Design（设计方案）
partialDy = dy[..., start:end]
assert(cos.shape[-1] == sin.shape[-1] == partialDy.shape[-1])
dy[..., start:end] = RopeGrad(partialDy, cos, sin)