增加zh路径，修改对应算子说明链接-ops-transformer-AtomGit

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增加zh路径，修改对应算子说明链接 #451

赵臣臣创建于 2025年12月8日从已删除 :master 合入到 cann/ops-transformer： master

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赵臣臣创建于 2025年12月8日

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attention
- flash_attention_score / docs
  - FA算子设计介绍.md
- fused_infer_attention_score / docs
  - aclnnFusedInferAttentionScore.md
  - aclnnFusedInferAttentionScoreV2.md
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  - IFA算子设计介绍.md
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  - aclnnIncreFlashAttentionV3.md
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- mla_prolog
  - docs
    - MlaProlog算子设计介绍.md
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  - MlaPrologV2算子设计介绍.md
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  - MlaPrologV3算子设计介绍.md
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  - aclnnNsaCompressAttention.md
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  - aclnnNsaCompressAttentionInfer.md
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  - aclnnNsaCompressGrad.md
- nsa_compress_with_cache / docs
  - aclnnNsaCompressWithCache.md
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  - aclnnNsaSelectedAttention.md
- nsa_selected_attention_grad / docs
  - aclnnNsaSelectedAttentionGrad.md
- nsa_selected_attention_infer / docs
  - aclnnNsaSelectedAttentionInfer.md
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  - PFA算子设计介绍.md
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  - aclnnPromptFlashAttentionV2.md
  - aclnnPromptFlashAttentionV3.md
docs
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    - TensorScalar互推导关系.md
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    - 互转换关系.md
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    - 数据格式.md
    - 数据类型.md
    - 数据结构.md
    - 编译与运行样例.md
    - 量化介绍.md
    - 非连续的Tensor.md
  - debug
    - op_debug_prof.md
  - develop
    - aicore_develop_guide.md
    - graph_develop_guide.md
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    - MlaProlog流水控制.png
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    - PA_NZ.jpg
    - QK转置图.png
    - aclnn调用.png
    - architecture.png
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    - attenmask下三角.png
    - attenmask压缩下三角.png
    - attenmask矩阵.png
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    - perchannel量化.png
    - pergroup量化.png
    - pertensor量化.png
    - pertoken量化.png
    - smooth概念.png
    - sparsemode为0遮挡矩阵.png
    - sparsemode为0遮挡矩阵1.png
    - sparsemode为0遮挡矩阵2.png
    - sparsemode为0遮挡矩阵3.png
    - sparsemode为0遮挡矩阵4.png
    - sparsemode为1遮挡矩阵.png
    - sparsemode为2遮挡矩阵.png
    - sparsemode为3遮挡矩阵.png
    - sparsemode为4遮挡矩阵.png
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    - sparsemode为7遮挡矩阵.png
    - sparsemode为8遮挡矩阵.png
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    - op_invocation.md
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  - op_api_list.md
  - op_list.md
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gmm
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  - aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2.md
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mc2
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  - aclnnQuantMatmulAllReduceV3.md
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  - aclnnMoeDistributeCombineV2.md
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  - aclnnMoeDistributeDispatch.md
- moe_distribute_dispatch_v2 / docs
  - aclnnMoeDistributeDispatchV2.md
moe
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  - aclnnMoeGatingTopK.md
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  - aclnnMoeInitRoutingV2.md
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  - aclnnMoeInitRoutingV3.md
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  - aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGrad.md
posembedding
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  - aclnnApplyRotaryPosEmb.md
  - aclnnApplyRotaryPosEmbV2.md
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  - aclnnRotaryPositionEmbedding.md
- rotary_position_embedding_grad / docs
  - aclnnRotaryPositionEmbeddingGrad.md
tests / ut / framework_special
- OWNERS

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MREADME.md+8-8

	@@ -8,25 +8,25 @@
8		8
9	ops-transformer是[CANN](https://hiascend.com/software/cann) （Compute Architecture for Neural Networks）算子库中提供transformer类大模型计算的进阶算子库，包括attention类、moe类等算子，算子库架构图如下：	9	ops-transformer是[CANN](https://hiascend.com/software/cann) （Compute Architecture for Neural Networks）算子库中提供transformer类大模型计算的进阶算子库，包括attention类、moe类等算子，算子库架构图如下：
10		10
11	-<img src="docs/figures/architecture.png" alt="架构图" width="700px" height="320px">	11	+<img src="docs/zh/figures/architecture.png" alt="架构图" width="700px" height="320px">
12		12
13	## ⚡️快速入门	13	## ⚡️快速入门
14		14
15	若您希望快速体验算子的调用和开发过程，请访问如下文档获取简易教程。	15	若您希望快速体验算子的调用和开发过程，请访问如下文档获取简易教程。
16		16
17	-- [算子列表](docs/op_list.md)：介绍项目提供的全量算子信息，方便快速查询。	17	+- [算子列表](docs/zh/op_list.md)：介绍项目提供的全量算子信息，方便快速查询。
18	-- [算子调用](docs/invocation/quick_op_invocation.md)：介绍调用算子的基本步骤，快速搭建环境，实现算子编译执行。	18	+- [算子调用](docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md)：介绍调用算子的基本步骤，快速搭建环境，实现算子编译执行。
19	-- [算子开发](docs/develop/aicore_develop_guide.md)：介绍开发算子的基本流程，一键创建算子工程目录，实现Tiling、Kernel核心交付件。	19	+- [算子开发](docs/zh/develop/aicore_develop_guide.md)：介绍开发算子的基本流程，一键创建算子工程目录，实现Tiling、Kernel核心交付件。
20		20
21	## 📖学习教程	21	## 📖学习教程
22		22
23	若您希望深入体验项目功能并修改算子源码，请访问如下文档获取详细教程。	23	若您希望深入体验项目功能并修改算子源码，请访问如下文档获取详细教程。
24	-- [算子调用方式](docs/invocation/op_invocation.md)：介绍不同的调用算子方式，方便快速应用于不同的AI业务场景。	24	+- [算子调用方式](docs/zh/invocation/op_invocation.md)：介绍不同的调用算子方式，方便快速应用于不同的AI业务场景。
25	-- [算子调试调优](docs/debug/op_debug_prof.md)：介绍常见的算子调试和调优方法，如DumpTensor、msProf等。	25	+- [算子调试调优](docs/zh/debug/op_debug_prof.md)：介绍常见的算子调试和调优方法，如DumpTensor、msProf等。
26	-- [算子基本概念](docs/context/基本概念.md)：介绍算子领域相关术语和概念，如非连续Tensor、量化模式等。	26	+- [算子基本概念](docs/zh/context/基本概念.md)：介绍算子领域相关术语和概念，如非连续Tensor、量化模式等。
27		27
28	## 🔍目录结构	28	## 🔍目录结构
29	-关键目录如下，详细目录介绍参见[项目目录](./docs/context/dir_structure.md)。	29	+关键目录如下，详细目录介绍参见[项目目录](./docs/zh/context/dir_structure.md)。
30	```	30	```
31	├── cmake # 项目工程编译目录	31	├── cmake # 项目工程编译目录
32	├── common # 项目公共头文件和公共源码	32	├── common # 项目公共头文件和公共源码

Mattention/flash_attention_score/docs/FA算子设计介绍.md+1-1

	@@ -73,7 +73,7 @@ V侧流水设计需要考虑Vector内部的搬运及计算过程，实施的优
73		73
74	该场景流水特征下，Vector计算节点少，计算速度快，在<term>Atlas A2 训练系列产品</term> C:V=1:2的情况下，Cube的搬运时长足以覆盖Vector的计算时长，因此只要关注Cube的MTE2耗时即可，最终达成MTE2 bound。在Cube双发机制下，提前发射两块Cube计算，Cube1、Cube2计算可以衔接，使得Cube利用率最高，达成Cube bound。	74	该场景流水特征下，Vector计算节点少，计算速度快，在<term>Atlas A2 训练系列产品</term> C:V=1:2的情况下，Cube的搬运时长足以覆盖Vector的计算时长，因此只要关注Cube的MTE2耗时即可，最终达成MTE2 bound。在Cube双发机制下，提前发射两块Cube计算，Cube1、Cube2计算可以衔接，使得Cube利用率最高，达成Cube bound。
75		75
76	-![FA流水.jpg](../../../docs/figures/FA流水.png)	76	+![FA流水.jpg](../../../docs/zh/figures/FA流水.png)
77		77
78	## 5 多模板设计	78	## 5 多模板设计
79		79

Mattention/fused_infer_attention_score/docs/aclnnFusedInferAttentionScore.md+4-4

	@@ -32,7 +32,7 @@
32		32
33	## 函数原型	33	## 函数原型
34		34
35	-算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScore”接口执行计算。	35	+算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScore”接口执行计算。
36		36
37	```cpp	37	```cpp
38	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreGetWorkspaceSize(	38	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreGetWorkspaceSize(
	@@ -461,7 +461,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScore(
461		461
462	- 返回值	462	- 返回值
463		463
464	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	464	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
465		465
466	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	466	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
467		467
	@@ -540,7 +540,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScore(
540		540
541	- 返回值	541	- 返回值
542		542
543	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	543	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
544		544
545	## 约束说明	545	## 约束说明
546		546
	@@ -856,7 +856,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScore(
856		856
857	## 调用示例	857	## 调用示例
858		858
859	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	859	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
860		860
861	```cpp	861	```cpp
862	#include <iostream>	862	#include <iostream>

Mattention/fused_infer_attention_score/docs/aclnnFusedInferAttentionScoreV2.md+4-4

	@@ -31,7 +31,7 @@
31		31
32	## 函数原型	32	## 函数原型
33		33
34	-算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV2GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV2”接口执行计算。	34	+算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV2GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV2”接口执行计算。
35		35
36	```cpp	36	```cpp
37	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV2GetWorkspaceSize(	37	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV2GetWorkspaceSize(
	@@ -577,7 +577,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV2(
577		577
578	- 返回值	578	- 返回值
579		579
580	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	580	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
581		581
582	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	582	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
583		583
	@@ -657,7 +657,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV2(
657		657
658	- 返回值	658	- 返回值
659		659
660	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	660	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
661		661
662	## 约束说明	662	## 约束说明
663		663
	@@ -1102,7 +1102,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV2(
1102		1102
1103	## 调用示例	1103	## 调用示例
1104		1104
1105	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	1105	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
1106		1106
1107	```cpp	1107	```cpp
1108	#include <iostream>	1108	#include <iostream>

Mattention/fused_infer_attention_score/docs/aclnnFusedInferAttentionScoreV3.md+4-4

	@@ -32,7 +32,7 @@
32		32
33	## 函数原型	33	## 函数原型
34		34
35	-算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV3GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV3”接口执行计算。	35	+算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV3GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV3”接口执行计算。
36		36
37	```cpp	37	```cpp
38	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV3GetWorkspaceSize(	38	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV3GetWorkspaceSize(
	@@ -610,7 +610,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV3(
610		610
611	- 返回值	611	- 返回值
612		612
613	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	613	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
614		614
615	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	615	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
616		616
	@@ -689,7 +689,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV3(
689		689
690	- 返回值	690	- 返回值
691		691
692	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	692	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
693		693
694	## 约束说明	694	## 约束说明
695		695
	@@ -1177,7 +1177,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV3(
1177		1177
1178	## 调用示例	1178	## 调用示例
1179		1179
1180	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	1180	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
1181		1181
1182	```cpp	1182	```cpp
1183	#include <iostream>	1183	#include <iostream>

Mattention/fused_infer_attention_score/docs/aclnnFusedInferAttentionScoreV4.md+4-4

	@@ -39,7 +39,7 @@ decode场景下特有KV Cache：KV Cache是大模型推理性能优化的一个
39		39
40	## 函数原型	40	## 函数原型
41		41
42	-算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV4GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV4”接口执行计算。	42	+算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV4GetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnFusedInferAttentionScoreV4”接口执行计算。
43		43
44	```c++	44	```c++
45	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV4GetWorkspaceSize(	45	aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV4GetWorkspaceSize(
	@@ -735,7 +735,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV4(
735		735
736	- 返回值：	736	- 返回值：
737		737
738	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	738	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
739		739
740	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	740	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
741		741
	@@ -809,7 +809,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV4(
809		809
810	- 返回值：	810	- 返回值：
811		811
812	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	812	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
813		813
814		814
815	## 约束说明	815	## 约束说明
	@@ -1962,7 +1962,7 @@ aclnnStatus aclnnFusedInferAttentionScoreV4(
1962	</table></div>	1962	</table></div>
1963		1963
1964	## 调用示例	1964	## 调用示例
1965	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	1965	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
1966	```c++	1966	```c++
1967	#include <iostream>	1967	#include <iostream>
1968	#include <vector>	1968	#include <vector>

Mattention/incre_flash_attention/docs/IFA算子设计介绍.md+1-1

	@@ -13,7 +13,7 @@
13		13
14	图1 计算流程图：	14	图1 计算流程图：
15		15
16	-![IFA图](../../../docs/figures/IncreFlashAttention.png)	16	+![IFA图](../../../docs/zh/figures/IncreFlashAttention.png)
17		17
18		18
19		19

Mattention/incre_flash_attention/docs/aclnnIncreFlashAttention.md+4-4

	@@ -49,7 +49,7 @@
49		49
50	## 函数原型	50	## 函数原型
51		51
52	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIncreFlashAttention”接口执行计算。	52	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIncreFlashAttention”接口执行计算。
53		53
54	```cpp	54	```cpp
55	aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize(	55	aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionGetWorkspaceSize(
	@@ -238,7 +238,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttention(
238	- 返回值	238	- 返回值
239		239
240		240
241	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	241	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
242		242
243	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	243	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
244		244
	@@ -316,7 +316,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttention(
316	</div>	316	</div>
317		317
318	- 返回值	318	- 返回值
319	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	319	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
320		320
321	## 约束说明	321	## 约束说明
322		322
	@@ -331,7 +331,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttention(
331		331
332	## 调用示例	332	## 调用示例
333		333
334	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	334	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
335		335
336	```cpp	336	```cpp
337	#include <iostream>	337	#include <iostream>

Mattention/incre_flash_attention/docs/aclnnIncreFlashAttentionV2.md+4-4文件内容审核中，请稍后刷新重试

Mattention/incre_flash_attention/docs/aclnnIncreFlashAttentionV3.md+4-4

	@@ -51,7 +51,7 @@
51		51
52	## 函数原型	52	## 函数原型
53		53
54	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionV3GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIncreFlashAttentionV3”接口执行计算。	54	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionV3GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIncreFlashAttentionV3”接口执行计算。
55		55
56	```cpp	56	```cpp
57	aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV3GetWorkspaceSize(	57	aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV3GetWorkspaceSize(
	@@ -350,7 +350,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV3(
350		350
351	- 返回值	351	- 返回值
352		352
353	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	353	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
354		354
355	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	355	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
356		356
	@@ -430,7 +430,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV3(
430		430
431	- 返回值	431	- 返回值
432		432
433	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	433	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
434		434
435	## 约束说明	435	## 约束说明
436		436
	@@ -467,7 +467,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV3(
467		467
468	## 调用示例	468	## 调用示例
469		469
470	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	470	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
471		471
472	```cpp	472	```cpp
473	#include <iostream>	473	#include <iostream>

Mattention/incre_flash_attention/docs/aclnnIncreFlashAttentionV4.md+4-4

	@@ -51,7 +51,7 @@
51		51
52	## 函数原型	52	## 函数原型
53		53
54	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionV4GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIncreFlashAttentionV4”接口执行计算。	54	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnIncreFlashAttentionV4GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnIncreFlashAttentionV4”接口执行计算。
55		55
56	```cpp	56	```cpp
57	aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV4GetWorkspaceSize(	57	aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV4GetWorkspaceSize(
	@@ -365,7 +365,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV4(
365	- 返回值	365	- 返回值
366		366
367		367
368	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	368	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
369		369
370	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	370	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
371		371
	@@ -442,7 +442,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV4(
442	</div>	442	</div>
443		443
444	- 返回值	444	- 返回值
445	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	445	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
446		446
447	## 约束说明	447	## 约束说明
448		448
	@@ -475,7 +475,7 @@ aclnnStatus aclnnIncreFlashAttentionV4(
475		475
476	## 调用示例	476	## 调用示例
477		477
478	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	478	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
479		479
480	```cpp	480	```cpp
481	#include <iostream>	481	#include <iostream>

Mattention/mla_prolog/docs/MlaProlog算子设计介绍.md+5-5

	@@ -10,7 +10,7 @@
10		10
11	图1 计算流程图：	11	图1 计算流程图：
12		12
13	-![MlaProlog计算流程图](../../../docs/figures/MlaProlog计算流程.png)	13	+![MlaProlog计算流程图](../../../docs/zh/figures/MlaProlog计算流程.png)
14		14
15		15
16	按照Multi-Head Latent Attention定义的计算流程实现，整体计算流程如下：	16	按照Multi-Head Latent Attention定义的计算流程实现，整体计算流程如下：
	@@ -50,7 +50,7 @@ MlaProlog融合算子包含了Vector计算和Cube计算，Vector侧和Cube侧的
50		50
51	图2 流水控制图：	51	图2 流水控制图：
52		52
53	-![MlaProlog流水控制图](../../../docs/figures/MlaProlog流水控制.png)	53	+![MlaProlog流水控制图](../../../docs/zh/figures/MlaProlog流水控制.png)
54		54
55	1、MatmulCq计算的时候，对Hcq进行了分核，单核没有计算一个完整的token，所以在RmsNormCq计算前，	55	1、MatmulCq计算的时候，对Hcq进行了分核，单核没有计算一个完整的token，所以在RmsNormCq计算前，
56	需要做AIC与AIV之间的同步控制（SYNC_MMCQ_NOMRCQ）	56	需要做AIC与AIV之间的同步控制（SYNC_MMCQ_NOMRCQ）
	@@ -219,7 +219,7 @@ RMSNorm的计算参考公式（3）-（4）。
219	$$	219	$$
220	smooth是指将数据变得“平滑”一些，容易对数据进行量化，如下图所示：	220	smooth是指将数据变得“平滑”一些，容易对数据进行量化，如下图所示：
221		221
222	- ![smooth概念](../../../docs/figures/smooth概念.png)	222	+ ![smooth概念](../../../docs/zh/figures/smooth概念.png)
223		223
224	- 静态量化：当前仅支持Perchannel量化，该量化是指按列量化，对输入tensor的每一列用一个scale进行量化。	224	- 静态量化：当前仅支持Perchannel量化，该量化是指按列量化，对输入tensor的每一列用一个scale进行量化。
225		225
	@@ -396,12 +396,12 @@ PA场景
396	- KVCache使用ND格式存储，其更新流程如图3所示。	396	- KVCache使用ND格式存储，其更新流程如图3所示。
397	- 假设Query中Token/序列长度为S1，cacheIndex中第二维的某个具体数值代表了本轮计算得到的KVCache要更新到KVCache的第几行；如图中的11代表要更新到第11行的位置，该位置位于Block2。	397	- 假设Query中Token/序列长度为S1，cacheIndex中第二维的某个具体数值代表了本轮计算得到的KVCache要更新到KVCache的第几行；如图中的11代表要更新到第11行的位置，该位置位于Block2。
398	- 图3 KVCacheScatter操作（PA场景-ND格式）	398	- 图3 KVCacheScatter操作（PA场景-ND格式）
399	- ![KVCacheScatter_PA_ND](../../../docs/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg)	399	+ ![KVCacheScatter_PA_ND](../../../docs/zh/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg)
400	- KVCache使用NZ格式存储，其更新流程如图4所示。数据分形格式的介绍可以参考官网指南-[数据排布格式	400	- KVCache使用NZ格式存储，其更新流程如图4所示。数据分形格式的介绍可以参考官网指南-[数据排布格式
401	](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC3alpha003/devguide/opdevg/ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0104.html)。	401	](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC3alpha003/devguide/opdevg/ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0104.html)。
402	- 当前按NZ格式存储KVCache时，是将整个Block存储成NZ格式；小块内是以行为主(Row Major)的排布，形状如Z字型；块与块之间是以列为主的排布，形状如N字形。将完整的H(Hidden States)按32B长度的小块进行分块后，在ND格式下连续存储的小块，在NZ格式下需要跳$32B * BlockSize$存储，即需要设置stride为$32B * BlockSize$。	402	- 当前按NZ格式存储KVCache时，是将整个Block存储成NZ格式；小块内是以行为主(Row Major)的排布，形状如Z字型；块与块之间是以列为主的排布，形状如N字形。将完整的H(Hidden States)按32B长度的小块进行分块后，在ND格式下连续存储的小块，在NZ格式下需要跳$32B * BlockSize$存储，即需要设置stride为$32B * BlockSize$。
403	- 图4 KVCacheScatter操作（PA场景-NZ格式）	403	- 图4 KVCacheScatter操作（PA场景-NZ格式）
404	- ![PA_NZ](../../../docs/figures/PA_NZ.jpg)	404	+ ![PA_NZ](../../../docs/zh/figures/PA_NZ.jpg)
405		405
406		406
407		407

Mattention/mla_prolog/docs/aclnnMlaProlog.md+4-4

	@@ -59,7 +59,7 @@
59		59
60		60
61	## 函数原型	61	## 函数原型
62	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMlaPrologGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMlaProlog”接口执行计算。	62	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMlaPrologGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMlaProlog”接口执行计算。
63	```cpp	63	```cpp
64	aclnnStatus aclnnMlaPrologGetWorkspaceSize(	64	aclnnStatus aclnnMlaPrologGetWorkspaceSize(
65	const aclTensor *tokenX,	65	const aclTensor *tokenX,
	@@ -133,7 +133,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaProlog(
133		133
134	- 返回值	134	- 返回值
135		135
136	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。</br>	136	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。</br>
137	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	137	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
138		138
139	\| 返回值 \| 错误码 \| 描述 \|	139	\| 返回值 \| 错误码 \| 描述 \|
	@@ -153,7 +153,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaProlog(
153	\| stream \| aclrtStream \| 指定执行任务的AscendCL Stream流。\|	153	\| stream \| aclrtStream \| 指定执行任务的AscendCL Stream流。\|
154		154
155	- 返回值	155	- 返回值
156	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	156	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
157		157
158		158
159		159
	@@ -430,7 +430,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaProlog(
430		430
431	## 调用示例	431	## 调用示例
432		432
433	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	433	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
434		434
435	```Cpp	435	```Cpp
436	#include <iostream>	436	#include <iostream>

Dattention/mla_prolog/op_host/OWNERS+0-55

	@@ -1,55 +0,0 @@
1	-approvers:
2	-- andylhy
3	-- xiaolong_han
4	-- huxiaobang
5	-- startzgf168
6	-- li-xulong
7	-- Allan_Yu
8	-- mabing726
9	-- miao-fangzheng
10	-- chengsheng304064
11	-
12	-reviewers:
13	-- li-xulong
14	-- Allan_Yu
15	-- mabing726
16	-- miao-fangzheng
17	-- chengsheng304064
18	-- wang-fei6
19	-- shawn-hu
20	-- li-shengxian
21	-- xig514
22	-- hilihli
23	-- chen-vvjob
24	-- renkyk
25	-- yang-binrong
26	-- song-jionghui
27	-- wang-zhe123456789
28	-- huangli70
29	-- huangwei791
30	-- shunqi
31	-- wangjun-qt
32	-- jiang-lirui
33	-- R_DDog
34	-- realmadrid1016
35	-- monologue815
36	-- zhangtj0209
37	-- GodantShen
38	-- Liexss
39	-- fzzach
40	-- zhanglei_hw
41	-- songkai-huawei
42	-- yangxu19921206
43	-- crystalhu
44	-- yu-xinjie62
45	-- zhu-yijun-Julius
46	-
47	-files:
48	- "aclnn_mla_prolog.h":
49	- approvers:
50	- - yinqiande
51	- - miao-fangzheng
52	- "mla_prolog_def.cpp":
53	- approvers:
54	- - yinqiande
55	- - miao-fangzheng

Mattention/mla_prolog_v2/docs/MlaPrologV2算子设计介绍.md+5-5

	@@ -10,7 +10,7 @@
10		10
11	图1 计算流程图：	11	图1 计算流程图：
12		12
13	-![MlaProlog计算流程图](../../../docs/figures/MlaProlog计算流程.png)	13	+![MlaProlog计算流程图](../../../docs/zh/figures/MlaProlog计算流程.png)
14		14
15		15
16	按照Multi-Head Latent Attention定义的计算流程实现，整体计算流程如下：	16	按照Multi-Head Latent Attention定义的计算流程实现，整体计算流程如下：
	@@ -52,7 +52,7 @@ MlaPrologV2融合算子包含了Vector计算和Cube计算，Vector侧和Cube侧
52		52
53	图2 流水控制图：	53	图2 流水控制图：
54		54
55	-![MlaProlog流水控制图](../../../docs/figures/MlaProlog流水控制.png)	55	+![MlaProlog流水控制图](../../../docs/zh/figures/MlaProlog流水控制.png)
56		56
57	1、MatmulCq计算的时候，对Hcq进行了分核，单核没有计算一个完整的token，所以在RmsNormCq计算前，	57	1、MatmulCq计算的时候，对Hcq进行了分核，单核没有计算一个完整的token，所以在RmsNormCq计算前，
58	需要做AIC与AIV之间的同步控制（SYNC_MMCQ_NORMCQ）	58	需要做AIC与AIV之间的同步控制（SYNC_MMCQ_NORMCQ）
	@@ -220,7 +220,7 @@ RMSNorm的计算参考公式（3）-（4）。
220	$$	220	$$
221	smooth是指将数据变得“平滑”一些，容易对数据进行量化，如下图所示：	221	smooth是指将数据变得“平滑”一些，容易对数据进行量化，如下图所示：
222		222
223	- ![smooth概念](../../../docs/figures/smooth概念.png)	223	+ ![smooth概念](../../../docs/zh/figures/smooth概念.png)
224		224
225	- 静态量化：当前仅支持Perchannel量化，该量化是指按列量化，对输入tensor的每一列用一个scale进行量化。	225	- 静态量化：当前仅支持Perchannel量化，该量化是指按列量化，对输入tensor的每一列用一个scale进行量化。
226		226
	@@ -397,12 +397,12 @@ PA场景
397	- KVCache使用ND格式存储，其更新流程如图3所示。	397	- KVCache使用ND格式存储，其更新流程如图3所示。
398	- 假设Query中Token/序列长度为S1，cacheIndex中第二维的某个具体数值代表了本轮计算得到的KVCache要更新到KVCache的第几行；如图中的11代表要更新到第11行的位置，该位置位于Block2。	398	- 假设Query中Token/序列长度为S1，cacheIndex中第二维的某个具体数值代表了本轮计算得到的KVCache要更新到KVCache的第几行；如图中的11代表要更新到第11行的位置，该位置位于Block2。
399	- 图3 KVCacheScatter操作（PA场景-ND格式）	399	- 图3 KVCacheScatter操作（PA场景-ND格式）
400	- ![KVCacheScatter_PA_ND](../../../docs/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg)	400	+ ![KVCacheScatter_PA_ND](../../../docs/zh/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg)
401	- KVCache使用NZ格式存储，其更新流程如图4所示。数据分形格式的介绍可以参考官网指南-[数据排布格式	401	- KVCache使用NZ格式存储，其更新流程如图4所示。数据分形格式的介绍可以参考官网指南-[数据排布格式
402	](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC3alpha003/devguide/opdevg/ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0104.html)。	402	](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC3alpha003/devguide/opdevg/ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0104.html)。
403	- 当前按NZ格式存储KVCache时，是将整个Block存储成NZ格式；小块内是以行为主(Row Major)的排布，形状如Z字形；块与块之间是以列为主的排布，形状如N字形。将完整的H(Hidden States)按32B长度的小块进行分块后，在ND格式下连续存储的小块，在NZ格式下需要跳$32B * BlockSize$存储，即需要设置stride为$32B * BlockSize$。	403	- 当前按NZ格式存储KVCache时，是将整个Block存储成NZ格式；小块内是以行为主(Row Major)的排布，形状如Z字形；块与块之间是以列为主的排布，形状如N字形。将完整的H(Hidden States)按32B长度的小块进行分块后，在ND格式下连续存储的小块，在NZ格式下需要跳$32B * BlockSize$存储，即需要设置stride为$32B * BlockSize$。
404	- 图4 KVCacheScatter操作（PA场景-NZ格式）	404	- 图4 KVCacheScatter操作（PA场景-NZ格式）
405	- ![PA_NZ](../../../docs/figures/PA_NZ.jpg)	405	+ ![PA_NZ](../../../docs/zh/figures/PA_NZ.jpg)
406		406
407		407
408		408

Mattention/mla_prolog_v2/docs/aclnnMlaPrologV2WeightNz.md+4-4

	@@ -75,7 +75,7 @@
75		75
76		76
77	## 函数原型	77	## 函数原型
78	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMlaPrologV2WeightNzGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMlaPrologV2WeightNz”接口执行计算。	78	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMlaPrologV2WeightNzGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMlaPrologV2WeightNz”接口执行计算。
79	```cpp	79	```cpp
80	aclnnStatus aclnnMlaPrologV2WeightNzGetWorkspaceSize(	80	aclnnStatus aclnnMlaPrologV2WeightNzGetWorkspaceSize(
81	const aclTensor *tokenX,	81	const aclTensor *tokenX,
	@@ -150,7 +150,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaPrologV2WeightNz(
150		150
151	- 返回值	151	- 返回值
152		152
153	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。</br>	153	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。</br>
154	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	154	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
155		155
156	\| 返回值 \| 错误码 \| 描述 \|	156	\| 返回值 \| 错误码 \| 描述 \|
	@@ -171,7 +171,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaPrologV2WeightNz(
171		171
172		172
173	- 返回值	173	- 返回值
174	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	174	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
175		175
176	## 约束说明	176	## 约束说明
177	- shape 格式字段含义说明	177	- shape 格式字段含义说明
	@@ -574,7 +574,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaPrologV2WeightNz(
574		574
575	## 调用示例	575	## 调用示例
576		576
577	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	577	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
578		578
579	```Cpp	579	```Cpp
580	#include <iostream>	580	#include <iostream>

Mattention/mla_prolog_v3/docs/MlaPrologV3算子设计介绍.md+5-5

	@@ -10,7 +10,7 @@
10		10
11	图1 计算流程图：	11	图1 计算流程图：
12		12
13	-![MlaProlog计算流程图](../../../docs/figures/MlaProlog计算流程.png)	13	+![MlaProlog计算流程图](../../../docs/zh/figures/MlaProlog计算流程.png)
14		14
15		15
16	按照Multi-Head Latent Attention定义的计算流程实现，整体计算流程如下：	16	按照Multi-Head Latent Attention定义的计算流程实现，整体计算流程如下：
	@@ -52,7 +52,7 @@ MlaPrologV3融合算子包含了Vector计算和Cube计算，Vector侧和Cube侧
52		52
53	图2 流水控制图：	53	图2 流水控制图：
54		54
55	-![MlaProlog流水控制图](../../../docs/figures/MlaProlog流水控制.png)	55	+![MlaProlog流水控制图](../../../docs/zh/figures/MlaProlog流水控制.png)
56		56
57	1、MatmulCq计算的时候，对Hcq进行了分核，单核没有计算一个完整的token，所以在RmsNormCq计算前，	57	1、MatmulCq计算的时候，对Hcq进行了分核，单核没有计算一个完整的token，所以在RmsNormCq计算前，
58	需要做AIC与AIV之间的同步控制（SYNC_MMCQ_NOMRCQ）	58	需要做AIC与AIV之间的同步控制（SYNC_MMCQ_NOMRCQ）
	@@ -222,7 +222,7 @@ RMSNorm的计算参考公式（3）-（4）。
222	$$	222	$$
223	smooth是指将数据变得“平滑”一些，容易对数据进行量化，如下图所示：	223	smooth是指将数据变得“平滑”一些，容易对数据进行量化，如下图所示：
224		224
225	- ![smooth概念](../../../docs/figures/smooth概念.png)	225	+ ![smooth概念](../../../docs/zh/figures/smooth概念.png)
226		226
227	- 静态量化：当前仅支持Perchannel量化，该量化是指按列量化，对输入tensor的每一列用一个scale进行量化。	227	- 静态量化：当前仅支持Perchannel量化，该量化是指按列量化，对输入tensor的每一列用一个scale进行量化。
228		228
	@@ -399,12 +399,12 @@ PA场景
399	- KVCache使用ND格式存储，其更新流程如图3所示。	399	- KVCache使用ND格式存储，其更新流程如图3所示。
400	- 假设Query中Token/序列长度为S1，cacheIndex中第二维的某个具体数值代表了本轮计算得到的KVCache要更新到KVCache的第几行；如图中的11代表要更新到第11行的位置，该位置位于Block2。	400	- 假设Query中Token/序列长度为S1，cacheIndex中第二维的某个具体数值代表了本轮计算得到的KVCache要更新到KVCache的第几行；如图中的11代表要更新到第11行的位置，该位置位于Block2。
401	- 图3 KVCacheScatter操作（PA场景-ND格式）	401	- 图3 KVCacheScatter操作（PA场景-ND格式）
402	- ![KVCacheScatter_PA_ND](../../../docs/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg)	402	+ ![KVCacheScatter_PA_ND](../../../docs/zh/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg)
403	- KVCache使用NZ格式存储，其更新流程如图4所示。数据分形格式的介绍可以参考官网指南-[数据排布格式	403	- KVCache使用NZ格式存储，其更新流程如图4所示。数据分形格式的介绍可以参考官网指南-[数据排布格式
404	](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC3alpha003/devguide/opdevg/ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0104.html)。	404	](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC3alpha003/devguide/opdevg/ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0104.html)。
405	- 当前按NZ格式存储KVCache时，是将整个Block存储成NZ格式；小块内是以行为主（Row Major）的排布，形状如Z字型；块与块之间是以列为主的排布，形状如N字形。将完整的H（Hidden States）按32B长度的小块进行分块后，在ND格式下连续存储的小块，在NZ格式下需要跳$32B * BlockSize$存储，即需要设置stride为$32B * BlockSize$。	405	- 当前按NZ格式存储KVCache时，是将整个Block存储成NZ格式；小块内是以行为主（Row Major）的排布，形状如Z字型；块与块之间是以列为主的排布，形状如N字形。将完整的H（Hidden States）按32B长度的小块进行分块后，在ND格式下连续存储的小块，在NZ格式下需要跳$32B * BlockSize$存储，即需要设置stride为$32B * BlockSize$。
406	- 图4 KVCacheScatter操作（PA场景-NZ格式）	406	- 图4 KVCacheScatter操作（PA场景-NZ格式）
407	- ![PA_NZ](../../../docs/figures/PA_NZ.jpg)	407	+ ![PA_NZ](../../../docs/zh/figures/PA_NZ.jpg)
408		408
409		409
410		410

Mattention/mla_prolog_v3/docs/aclnnMlaPrologV3WeightNz.md+4-4

	@@ -79,7 +79,7 @@
79		79
80		80
81	## 函数原型	81	## 函数原型
82	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMlaPrologV3WeightNzGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMlaPrologV3WeightNz”接口执行计算。	82	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMlaPrologV3WeightNzGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnMlaPrologV3WeightNz”接口执行计算。
83	```cpp	83	```cpp
84	aclnnStatus aclnnMlaPrologV3WeightNzGetWorkspaceSize(	84	aclnnStatus aclnnMlaPrologV3WeightNzGetWorkspaceSize(
85	const aclTensor *tokenX,	85	const aclTensor *tokenX,
	@@ -180,7 +180,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaPrologV3WeightNz(
180		180
181	- 返回值	181	- 返回值
182		182
183	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。</br>	183	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。</br>
184	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	184	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
185		185
186	\| 返回值 \| 错误码 \| 描述 \|	186	\| 返回值 \| 错误码 \| 描述 \|
	@@ -201,7 +201,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaPrologV3WeightNz(
201		201
202		202
203	- 返回值	203	- 返回值
204	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	204	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
205		205
206	## 约束说明	206	## 约束说明
207	- shape 格式字段含义说明	207	- shape 格式字段含义说明
	@@ -630,7 +630,7 @@ aclnnStatus aclnnMlaPrologV3WeightNz(
630		630
631	## 调用示例	631	## 调用示例
632		632
633	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	633	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
634		634
635	```Cpp	635	```Cpp
636	#include <iostream>	636	#include <iostream>

Mattention/nsa_compress/docs/aclnnNsaCompress.md+4-4文件内容审核中，请稍后刷新重试

Mattention/nsa_compress_attention/docs/aclnnNsaCompressAttention.md+4-4

	@@ -50,7 +50,7 @@ NsaCompressAttention输入query、key、value的数据排布格式支持从多
50		50
51	## 函数原型	51	## 函数原型
52		52
53	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressAttention”接口执行计算。	53	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressAttention”接口执行计算。
54	```c++	54	```c++
55	aclnnStatus aclnnNsaCompressAttentionGetWorkspaceSize(	55	aclnnStatus aclnnNsaCompressAttentionGetWorkspaceSize(
56	const aclTensor *query,	56	const aclTensor *query,
	@@ -348,7 +348,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressAttention(
348		348
349	- 返回值：	349	- 返回值：
350		350
351	-返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	351	+返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
352	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	352	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
353	<col style="width: 319px">	353	<col style="width: 319px">
354	<col style="width: 144px">	354	<col style="width: 144px">
	@@ -423,7 +423,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressAttention(
423		423
424	- 返回值：	424	- 返回值：
425		425
426	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	426	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
427		427
428		428
429	## 约束说明	429	## 约束说明
	@@ -455,7 +455,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressAttention(
455		455
456	- aclnn单算子调用方式	456	- aclnn单算子调用方式
457		457
458	- 通过aclnn单算子调用示例代码如下（以<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>为例），仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	458	+ 通过aclnn单算子调用示例代码如下（以<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>为例），仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
459		459
460	```c++	460	```c++
461	#include <iostream>	461	#include <iostream>

Mattention/nsa_compress_attention_infer/docs/aclnnNsaCompressAttentionInfer.md+4-4

	@@ -27,7 +27,7 @@
27		27
28	## 函数原型	28	## 函数原型
29		29
30	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressAttentionInferGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressAttentionInfer”接口执行计算。	30	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressAttentionInferGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressAttentionInfer”接口执行计算。
31		31
32	```cpp	32	```cpp
33	aclnnStatus aclnnNsaCompressAttentionInferGetWorkspaceSize(	33	aclnnStatus aclnnNsaCompressAttentionInferGetWorkspaceSize(
	@@ -353,7 +353,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressAttentionInfer(
353	</table>	353	</table>
354	- 返回值	354	- 返回值
355		355
356	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	356	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
357		357
358	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	358	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
359		359
	@@ -423,7 +423,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressAttentionInfer(
423	</table>	423	</table>
424	- 返回值	424	- 返回值
425		425
426	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	426	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
427		427
428	## 约束说明	428	## 约束说明
429		429
	@@ -433,7 +433,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressAttentionInfer(
433		433
434	## 调用示例	434	## 调用示例
435		435
436	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	436	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
437		437
438	```c++	438	```c++
439	#include <iostream>	439	#include <iostream>

Mattention/nsa_compress_grad/docs/aclnnNsaCompressGrad.md+4-4

	@@ -28,7 +28,7 @@
28		28
29	## 函数原型	29	## 函数原型
30		30
31	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressGrad”接口执行计算。	31	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressGrad”接口执行计算。
32		32
33	```c++	33	```c++
34	aclnnStatus aclnnNsaCompressGradGetWorkspaceSize(	34	aclnnStatus aclnnNsaCompressGradGetWorkspaceSize(
	@@ -260,7 +260,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressGrad(
260		260
261	- 返回值：	261	- 返回值：
262		262
263	-返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	263	+返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
264	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	264	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
265	<col style="width: 319px">	265	<col style="width: 319px">
266	<col style="width: 144px">	266	<col style="width: 144px">
	@@ -335,7 +335,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressGrad(
335		335
336	- 返回值：	336	- 返回值：
337		337
338	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	338	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
339		339
340	## 约束说明	340	## 约束说明
341		341
	@@ -344,7 +344,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressGrad(
344		344
345	## 调用示例	345	## 调用示例
346		346
347	-通过aclnn单算子调用示例代码如下（以Atlas A2 训练系列产品），仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	347	+通过aclnn单算子调用示例代码如下（以Atlas A2 训练系列产品），仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
348		348
349	```c++	349	```c++
350	#include <algorithm>	350	#include <algorithm>

Mattention/nsa_compress_with_cache/docs/aclnnNsaCompressWithCache.md+4-4

	@@ -19,7 +19,7 @@ $$
19		19
20	## 函数原型	20	## 函数原型
21		21
22	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressWithCacheGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressWithCache”接口执行计算。	22	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaCompressWithCacheGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaCompressWithCache”接口执行计算。
23		23
24	```c++	24	```c++
25	aclnnStatus aclnnNsaCompressWithCacheGetWorkspaceSize(	25	aclnnStatus aclnnNsaCompressWithCacheGetWorkspaceSize(
	@@ -243,7 +243,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressWithCache(
243	</table>	243	</table>
244	- 返回值	244	- 返回值
245		245
246	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	246	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
247		247
248	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	248	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
249		249
	@@ -328,7 +328,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressWithCache(
328	</table>	328	</table>
329	- 返回值	329	- 返回值
330		330
331	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	331	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
332		332
333	## 约束说明	333	## 约束说明
334		334
	@@ -337,7 +337,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaCompressWithCache(
337		337
338	## 调用示例	338	## 调用示例
339		339
340	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	340	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
341		341
342	```c++	342	```c++
343	#include "acl/acl.h"	343	#include "acl/acl.h"

Mattention/nsa_selected_attention/docs/aclnnNsaSelectedAttention.md+4-4

	@@ -28,7 +28,7 @@
28		28
29	## 函数原型	29	## 函数原型
30		30
31	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaSelectedAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaSelectedAttention”接口执行计算。	31	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaSelectedAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaSelectedAttention”接口执行计算。
32		32
33	```c++	33	```c++
34	aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttentionGetWorkspaceSize(	34	aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttentionGetWorkspaceSize(
	@@ -277,7 +277,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttention(
277		277
278	- 返回值：	278	- 返回值：
279		279
280	-返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	280	+返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
281	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	281	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
282	<col style="width: 319px">	282	<col style="width: 319px">
283	<col style="width: 144px">	283	<col style="width: 144px">
	@@ -349,7 +349,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttention(
349		349
350	- 返回值：	350	- 返回值：
351		351
352	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	352	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
353		353
354		354
355	## 约束说明	355	## 约束说明
	@@ -376,7 +376,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttention(
376		376
377	## 调用示例	377	## 调用示例
378		378
379	-通过aclnn单算子调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	379	+通过aclnn单算子调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
380		380
381	```c++	381	```c++
382	#include <iostream>	382	#include <iostream>

Mattention/nsa_selected_attention_grad/docs/aclnnNsaSelectedAttentionGrad.md+4-4

	@@ -40,7 +40,7 @@
40		40
41	## 函数原型	41	## 函数原型
42		42
43	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaSelectedAttentionGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaSelectedAttentionGrad”接口执行计算。	43	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnNsaSelectedAttentionGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnNsaSelectedAttentionGrad”接口执行计算。
44		44
45	```c++	45	```c++
46	aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttentionGradGetWorkspaceSize(	46	aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttentionGradGetWorkspaceSize(
	@@ -290,7 +290,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttentionGrad(
290		290
291	- 返回值：	291	- 返回值：
292		292
293	-返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	293	+返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
294	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	294	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
295	<col style="width: 319px">	295	<col style="width: 319px">
296	<col style="width: 144px">	296	<col style="width: 144px">
	@@ -362,7 +362,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttentionGrad(
362		362
363	- 返回值：	363	- 返回值：
364		364
365	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	365	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
366		366
367	## 约束说明	367	## 约束说明
368		368
	@@ -396,7 +396,7 @@ aclnnStatus aclnnNsaSelectedAttentionGrad(
396		396
397	- aclnn单算子调用方式	397	- aclnn单算子调用方式
398		398
399	- 通过aclnn单算子调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	399	+ 通过aclnn单算子调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
400		400
401	```c++	401	```c++
402	#include <iostream>	402	#include <iostream>

Mattention/nsa_selected_attention_infer/docs/aclnnNsaSelectedAttentionInfer.md+4-4文件内容审核中，请稍后刷新重试

Mattention/prompt_flash_attention/docs/PFA算子设计介绍.md+1-1

	@@ -121,7 +121,7 @@ def Vec():
121		121
122	该场景流水特征下，Vector计算节点少，计算速度快，在<term>Atlas A2 训练系列产品</term> C:V=1:2的情况下，Cube的搬运时长足以掩盖Vector的计算时长，因此只要关注Cube的MTE2耗时即可，最终达成MTE2 bound。在Cube双发机制下，提前发射两块Cube计算，Cube1、Cube2计算可以衔接，使得Cube利用率最高，达成Cube bound。	122	该场景流水特征下，Vector计算节点少，计算速度快，在<term>Atlas A2 训练系列产品</term> C:V=1:2的情况下，Cube的搬运时长足以掩盖Vector的计算时长，因此只要关注Cube的MTE2耗时即可，最终达成MTE2 bound。在Cube双发机制下，提前发射两块Cube计算，Cube1、Cube2计算可以衔接，使得Cube利用率最高，达成Cube bound。
123		123
124	- ![FA流水.jpg](../../../docs/figures/FA流水.png)	124	+ ![FA流水.jpg](../../../docs/zh/figures/FA流水.png)
125		125
126	- C侧总耗时 < V侧总耗时	126	- C侧总耗时 < V侧总耗时
127		127

Mattention/prompt_flash_attention/docs/aclnnPromptFlashAttention.md+4-4

	@@ -32,7 +32,7 @@
32		32
33	## 函数原型	33	## 函数原型
34		34
35	-算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPromptFlashAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnPromptFlashAttention”接口执行计算。	35	+算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPromptFlashAttentionGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnPromptFlashAttention”接口执行计算。
36		36
37	```cpp	37	```cpp
38	aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionGetWorkspaceSize(	38	aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionGetWorkspaceSize(
	@@ -250,7 +250,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttention(
250		250
251		251
252	- 返回值	252	- 返回值
253	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	253	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
254		254
255	第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：	255	第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：
256		256
	@@ -327,7 +327,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttention(
327	</div>	327	</div>
328	- 返回值	328	- 返回值
329		329
330	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	330	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
331		331
332	## 约束说明	332	## 约束说明
333		333
	@@ -438,7 +438,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttention(
438		438
439	## 调用示例	439	## 调用示例
440		440
441	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	441	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
442		442
443	```c++	443	```c++
444	#include <iostream>	444	#include <iostream>

Mattention/prompt_flash_attention/docs/aclnnPromptFlashAttentionV2.md+4-4

	@@ -32,7 +32,7 @@
32		32
33	## 函数原型	33	## 函数原型
34		34
35	-算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPromptFlashAttentionV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnPromptFlashAttentionV2”接口执行计算。	35	+算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPromptFlashAttentionV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnPromptFlashAttentionV2”接口执行计算。
36		36
37	```cpp	37	```cpp
38	aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV2GetWorkspaceSize(	38	aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV2GetWorkspaceSize(
	@@ -331,7 +331,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV2(
331		331
332	- 返回值	332	- 返回值
333		333
334	-返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	334	+返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
335		335
336	第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：	336	第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：
337		337
	@@ -410,7 +410,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV2(
410		410
411	- 返回值	411	- 返回值
412		412
413	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	413	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
414		414
415	## 约束说明	415	## 约束说明
416		416
	@@ -574,7 +574,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV2(
574		574
575	## 调用示例	575	## 调用示例
576		576
577	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	577	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
578		578
579	```c++	579	```c++
580	#include <iostream>	580	#include <iostream>

Mattention/prompt_flash_attention/docs/aclnnPromptFlashAttentionV3.md+4-4

	@@ -30,7 +30,7 @@
30		30
31	## 函数原型	31	## 函数原型
32		32
33	-算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPromptFlashAttentionV3GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnPromptFlashAttentionV3”接口执行计算。	33	+算子执行接口为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnPromptFlashAttentionV3GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnPromptFlashAttentionV3”接口执行计算。
34		34
35	```cpp	35	```cpp
36	aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV3GetWorkspaceSize(	36	aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV3GetWorkspaceSize(
	@@ -343,7 +343,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV3(
343		343
344	- 返回值	344	- 返回值
345		345
346	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	346	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
347		347
348	第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：	348	第一段接口完成入参校验，若出现以下错误码，则对应原因为：
349		349
	@@ -423,7 +423,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV3(
423		423
424	- 返回值	424	- 返回值
425		425
426	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	426	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
427		427
428	## 约束说明	428	## 约束说明
429		429
	@@ -631,7 +631,7 @@ aclnnStatus aclnnPromptFlashAttentionV3(
631		631
632	## 调用示例	632	## 调用示例
633		633
634	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	634	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
635		635
636	```c++	636	```c++
637	#include <iostream>	637	#include <iostream>

Mdocs/README.md+1-2

	@@ -20,8 +20,7 @@
20	│ ├──op_invocation.md	20	│ ├──op_invocation.md
21	│ ├── ...	21	│ ├── ...
22	├── op_api_list.md # 全量算子接口列表（aclnn）	22	├── op_api_list.md # 全量算子接口列表（aclnn）
23	-├── op_list.md # 全量算子列表	23	+└── op_list.md # 全量算子列表
24	-└── README.md
25	```	24	```
26		25
27	## 文档说明	26	## 文档说明

Rdocs/context/TensorScalar互推导关系.md→docs/zh/context/TensorScalar互推导关系.md+0-0

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Rdocs/context/aclnn返回码.md→docs/zh/context/aclnn返回码.md+0-0

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Rdocs/context/broadcast关系.md→docs/zh/context/broadcast关系.md+0-0

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Rdocs/context/build.md→docs/zh/context/build.md+0-0

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Rdocs/context/dir_structure.md→docs/zh/context/dir_structure.md+0-0

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Rdocs/context/sparse_mode参数说明.md→docs/zh/context/sparse_mode参数说明.md+0-0

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Rdocs/context/两段式接口.md→docs/zh/context/两段式接口.md+0-0

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Rdocs/context/互推导关系.md→docs/zh/context/互推导关系.md+0-0

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Rdocs/context/互转换关系.md→docs/zh/context/互转换关系.md+0-0

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Rdocs/context/基本概念.md→docs/zh/context/基本概念.md+0-0

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Rdocs/context/数据格式.md→docs/zh/context/数据格式.md+0-0

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Rdocs/context/数据类型.md→docs/zh/context/数据类型.md+0-0

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Rdocs/context/数据结构.md→docs/zh/context/数据结构.md+0-0

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Rdocs/context/编译与运行样例.md→docs/zh/context/编译与运行样例.md+0-0

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Rdocs/context/量化介绍.md→docs/zh/context/量化介绍.md+0-0

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Rdocs/context/非连续的Tensor.md→docs/zh/context/非连续的Tensor.md+0-0

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Rdocs/debug/op_debug_prof.md→docs/zh/debug/op_debug_prof.md+0-0

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Rdocs/develop/aicore_develop_guide.md→docs/zh/develop/aicore_develop_guide.md+0-0

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Rdocs/develop/graph_develop_guide.md→docs/zh/develop/graph_develop_guide.md+0-0

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Rdocs/figures/FA流水.png→docs/zh/figures/FA流水.png+0-0

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Rdocs/figures/IR调用.png→docs/zh/figures/IR调用.png+0-0

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Rdocs/figures/IncreFlashAttention.png→docs/zh/figures/IncreFlashAttention.png+0-0

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Rdocs/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg→docs/zh/figures/KVCacheScatter_PA_ND.jpg+0-0

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Rdocs/figures/MlaProlog流水控制.png→docs/zh/figures/MlaProlog流水控制.png+0-0

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Rdocs/figures/MlaProlog计算流程.png→docs/zh/figures/MlaProlog计算流程.png+0-0

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Rdocs/figures/PA_NZ.jpg→docs/zh/figures/PA_NZ.jpg+0-0

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Rdocs/figures/QK转置图.png→docs/zh/figures/QK转置图.png+0-0

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Rdocs/figures/aclnn调用.png→docs/zh/figures/aclnn调用.png+0-0

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Rdocs/figures/architecture.png→docs/zh/figures/architecture.png+0-0

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Rdocs/figures/attenmask_band形状矩阵.png→docs/zh/figures/attenmask_band形状矩阵.png+0-0

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Rdocs/figures/attenmask下三角.png→docs/zh/figures/attenmask下三角.png+0-0

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Rdocs/figures/attenmask压缩下三角.png→docs/zh/figures/attenmask压缩下三角.png+0-0

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Rdocs/figures/attenmask矩阵.png→docs/zh/figures/attenmask矩阵.png+0-0

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Rdocs/figures/perblock量化.png→docs/zh/figures/perblock量化.png+0-0

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Rdocs/figures/perchannel量化.png→docs/zh/figures/perchannel量化.png+0-0

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Rdocs/figures/pergroup量化.png→docs/zh/figures/pergroup量化.png+0-0

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Rdocs/figures/pertensor量化.png→docs/zh/figures/pertensor量化.png+0-0

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Rdocs/figures/pertoken量化.png→docs/zh/figures/pertoken量化.png+0-0

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Rdocs/figures/smooth概念.png→docs/zh/figures/smooth概念.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为0遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为0遮挡矩阵.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为0遮挡矩阵1.png→docs/zh/figures/sparsemode为0遮挡矩阵1.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为0遮挡矩阵2.png→docs/zh/figures/sparsemode为0遮挡矩阵2.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为0遮挡矩阵3.png→docs/zh/figures/sparsemode为0遮挡矩阵3.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为0遮挡矩阵4.png→docs/zh/figures/sparsemode为0遮挡矩阵4.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为1遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为1遮挡矩阵.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为2遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为2遮挡矩阵.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为3遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为3遮挡矩阵.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为4遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为4遮挡矩阵.png+0-0

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Rdocs/figures/sparsemode为5遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为5遮挡矩阵.png+0-0

文件重命名但无更改。

Rdocs/figures/sparsemode为6遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为6遮挡矩阵.png+0-0

文件重命名但无更改。

Rdocs/figures/sparsemode为7遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为7遮挡矩阵.png+0-0

文件重命名但无更改。

Rdocs/figures/sparsemode为8遮挡矩阵.png→docs/zh/figures/sparsemode为8遮挡矩阵.png+0-0

文件重命名但无更改。

Rdocs/figures/遮挡QK图.png→docs/zh/figures/遮挡QK图.png+0-0

文件重命名但无更改。

Rdocs/invocation/op_invocation.md→docs/zh/invocation/op_invocation.md+0-0

文件重命名但无更改。

Rdocs/invocation/quick_op_invocation.md→docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md+0-0

文件重命名但无更改。

Rdocs/op_api_list.md→docs/zh/op_api_list.md+0-0

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Rdocs/op_list.md→docs/zh/op_list.md+0-0

文件重命名但无更改。

Mexamples/README.md+2-2

	@@ -25,5 +25,5 @@
25	## 算子开发样例	25	## 算子开发样例
26	\|样例目录\| 样例介绍 \|算子开发\|算子调用 \|	26	\|样例目录\| 样例介绍 \|算子开发\|算子调用 \|
27	\|---\|------------------\|---\|---\|	27	\|---\|------------------\|---\|---\|
28	-\| add_example \| 实现两个张量相加功能的算子。 \| 算子端到端开发过程参见[AI Core算子开发指南](../docs/develop/aicore_develop_guide.md)。 \|调用样例参见[examples](./add_example/examples/)\|	28	+\| add_example \| 实现两个张量相加功能的算子。 \| 算子端到端开发过程参见[AI Core算子开发指南](../docs/zh/develop/aicore_develop_guide.md)。 \|调用样例参见[examples](./add_example/examples/)\|
29	-\| mc2/all_gather_add \| 实现AllGatherAdd通算算子。 \| 算子端到端开发过程参见[AI Core算子开发指南](../docs/develop/aicore_develop_guide.md)。 \|调用样例参见[examples](./mc2/all_gather_add/examples/)\|	29	+\| mc2/all_gather_add \| 实现AllGatherAdd通算算子。 \| 算子端到端开发过程参见[AI Core算子开发指南](../docs/zh/develop/aicore_develop_guide.md)。 \|调用样例参见[examples](./mc2/all_gather_add/examples/)\|

Mexamples/mc2/all_gather_add/README.md+2-2

	@@ -114,7 +114,7 @@
114		114
115	调用本算子前，请确保已本地下载代码仓，并安装好如下基础依赖、NPU驱动和固件已安装。	115	调用本算子前，请确保已本地下载代码仓，并安装好如下基础依赖、NPU驱动和固件已安装。
116		116
117	-本项目源码编译用到的依赖如下，请参考[算子调用](../../../docs/invocation/quick_op_invocation.md)文档中的前提条件和环境准备章节，完成环境依赖的下载和CANN包的准备，其中，环境准备章节中的安装社区版CANN ops-math包部分可以跳过。	117	+本项目源码编译用到的依赖如下，请参考[算子调用](../../../docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md)文档中的前提条件和环境准备章节，完成环境依赖的下载和CANN包的准备，其中，环境准备章节中的安装社区版CANN ops-math包部分可以跳过。
118		118
119	编译执行	119	编译执行
120		120
	@@ -154,7 +154,7 @@
154		154
155	- 执行算子样例	155	- 执行算子样例
156		156
157	- - 本示例算子目前仅支持基于单算子API执行方式调用算子，即[两段式aclnn接口](../../../docs/context/两段式接口.md)调用，本示例的aclnn接口定义在[op_api](../all_gather_add/op_host/op_api)路径下。	157	+ - 本示例算子目前仅支持基于单算子API执行方式调用算子，即[两段式aclnn接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)调用，本示例的aclnn接口定义在[op_api](../all_gather_add/op_host/op_api)路径下。
158		158
159	如需执行该样例算子，需按以下步骤操作：	159	如需执行该样例算子，需按以下步骤操作：
160		160

Dffn/ffn/op_host/OWNERS+0-68

	@@ -1,68 +0,0 @@
1	-approvers:
2	-- andylhy
3	-- xiaolong_han
4	-- huxiaobang
5	-- fanqirui
6	-- luanma_bl
7	-- chenbinbin199309
8	-- chen-kang30
9	-- chq317
10	-- chaotang233
11	-- fang-guocan
12	-- xu-binglin
13	-- yangyang016
14	-- wuyi_huawei
15	-- zhao-yingchao
16	-- shi-ray
17	-- hilihli
18	-- crystalhu
19	-- yu-xinjie62
20	-
21	-reviewers:
22	-- li-xulong
23	-- Allan_Yu
24	-- mabing726
25	-- miao-fangzheng
26	-- chengsheng304064
27	-- miao-fangzheng
28	-- wang-fei6
29	-- shawn-hu
30	-- li-shengxian
31	-- xig514
32	-- hilihli
33	-- chen-vvjob
34	-- renkyk
35	-- yang-binrong
36	-- song-jionghui
37	-- wang-zhe123456789
38	-- huangli70
39	-- huangwei791
40	-- shunqi
41	-- wangjun-qt
42	-- jiang-lirui
43	-- realmadrid1016
44	-- monologue815
45	-- zhangtj0209
46	-- GodantShen
47	-- Liexss
48	-- fzzach
49	-- zhanglei_hw
50	-- songkai-huawei
51	-- yangxu19921206
52	-- crystalhu
53	-- yu-xinjie62
54	-- zhu-yijun-Julius
55	-
56	-files:
57	- "aclnn_ffn_v2.h":
58	- approvers:
59	- - Allan_Yu
60	- "aclnn_ffn_v3.h":
61	- approvers:
62	- - Allan_Yu
63	- "aclnn_ffn.h":
64	- approvers:
65	- - Allan_Yu
66	- "ffn_def.cpp":
67	- approvers:
68	- - Allan_Yu

Mgmm/grouped_matmul/docs/aclnnGroupedMatmulV5.md+7-7

	@@ -26,11 +26,11 @@
26	\|版本变化 \| Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件/A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 \|	26	\|版本变化 \| Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件/A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 \|
27	\|---------\|----------\|	27	\|---------\|----------\|
28	\|V4 -> V5\| 增加可选参数tuningConfigOptional，调优参数。数组中第一个值表示各个专家处理的token数的预期值，算子tiling时会按照该预期值进行最优tiling。 \|	28	\|V4 -> V5\| 增加可选参数tuningConfigOptional，调优参数。数组中第一个值表示各个专家处理的token数的预期值，算子tiling时会按照该预期值进行最优tiling。 \|
29	- \|V1 -> V4\| 支持不同分组轴，由groupType表示。<br />非量化场景，支持x，weight转置（转置指若shape为[M,K]时，则stride为[1, M],数据排布为[K,M]的场景）。<br />量化、伪量化场景，支持weight转置，支持weight为单tensor。<br />x、weight、y都为单tensor非量化场景，支持x，weight输入都为float32类型。<br />支持静态量化（pertensor+perchannel）（量化方式请参见[量化介绍](../../../docs/context/量化介绍.md)，下同）BFLOAT16和FLOAT16输出，带激活及不带激活场景。<br />支持动态量化（pertoken+perchannel）BFLOAT16和FLOAT16输出，带激活及不带激活场景。<br />支持伪量化weight是INT4的输入，不带激活场景，支持perchannel和pergroup两种模式。 \|	29	+ \|V1 -> V4\| 支持不同分组轴，由groupType表示。<br />非量化场景，支持x，weight转置（转置指若shape为[M,K]时，则stride为[1, M],数据排布为[K,M]的场景）。<br />量化、伪量化场景，支持weight转置，支持weight为单tensor。<br />x、weight、y都为单tensor非量化场景，支持x，weight输入都为float32类型。<br />支持静态量化（pertensor+perchannel）（量化方式请参见[量化介绍](../../../docs/zh/context/量化介绍.md)，下同）BFLOAT16和FLOAT16输出，带激活及不带激活场景。<br />支持动态量化（pertoken+perchannel）BFLOAT16和FLOAT16输出，带激活及不带激活场景。<br />支持伪量化weight是INT4的输入，不带激活场景，支持perchannel和pergroup两种模式。 \|
30		30
31	## 函数原型	31	## 函数原型
32		32
33	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulV5GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulV5”接口执行计算。	33	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulV5GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulV5”接口执行计算。
34		34
35	```c++	35	```c++
36	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulV5GetWorkspaceSize(	36	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulV5GetWorkspaceSize(
	@@ -319,7 +319,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulV5(
319		319
320	- 返回值：	320	- 返回值：
321		321
322	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	322	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
323		323
324	第一阶段接口完成入参校验，出现以下场景时报错。	324	第一阶段接口完成入参校验，出现以下场景时报错。
325		325
	@@ -382,7 +382,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulV5(
382		382
383	- 返回值：	383	- 返回值：
384		384
385	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	385	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
386		386
387	## 场景分类	387	## 场景分类
388		388
	@@ -463,9 +463,9 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulV5(
463		463
464	- 公共约束	464	- 公共约束
465	<a id="公共约束"></a>	465	<a id="公共约束"></a>
466	- - x和weight若需要转置，转置对应的tensor必须[非连续](../../../docs/context/非连续的Tensor.md)。	466	+ - x和weight若需要转置，转置对应的tensor必须[非连续](../../../docs/zh/context/非连续的Tensor.md)。
467	- x和weight中每一组tensor的最后一维大小都应小于65536。$x_i$的最后一维指当x不转置时$x_i$的K轴或当x转置时$x_i$的M轴。$weight_i$的最后一维指当weight不转置时$weight_i$的N轴或当weight转置时$weight_i$的K轴。	467	- x和weight中每一组tensor的最后一维大小都应小于65536。$x_i$的最后一维指当x不转置时$x_i$的K轴或当x转置时$x_i$的M轴。$weight_i$的最后一维指当weight不转置时$weight_i$的N轴或当weight转置时$weight_i$的K轴。
468	- - 当weight[数据格式](../../../docs/context/数据格式.md)为FRACTAL_NZ格式时，要求weight的Shape满足FRACTAL_NZ格式要求。	468	+ - 当weight[数据格式](../../../docs/zh/context/数据格式.md)为FRACTAL_NZ格式时，要求weight的Shape满足FRACTAL_NZ格式要求。
469	- perTokenScaleOptional：一般情况下，只支持1维且长度与x的M相同。仅支持x、weight、out均为单tensor（TensorList长度为1）场景。	469	- perTokenScaleOptional：一般情况下，只支持1维且长度与x的M相同。仅支持x、weight、out均为单tensor（TensorList长度为1）场景。
470	- groupListOptional：当输出中TensorList的长度为1时，groupListOptional约束了输出数据的有效部分，groupListOptional中未指定的部分将不会参与更新。	470	- groupListOptional：当输出中TensorList的长度为1时，groupListOptional约束了输出数据的有效部分，groupListOptional中未指定的部分将不会参与更新。
471	- groupListType为0时要求groupListOptional中数值为非负单调非递减数列，表示分组轴大小的cumsum结果（累积和），groupListType为1时要求groupListOptional中数值为非负数列，表示分组轴上每组大小，groupListType为2时要求 groupListOptional中数值为非负数列，shape为[g, 2]，e表示Group大小，数据排布为[[groupIdx0, groupSize0], [groupIdx1, groupSize1]...]，其中groupSize为分组轴上每组大小，详见[groupListOptional配置示例](#grouplistoptional配置示例)。	471	- groupListType为0时要求groupListOptional中数值为非负单调非递减数列，表示分组轴大小的cumsum结果（累积和），groupListType为1时要求groupListOptional中数值为非负数列，表示分组轴上每组大小，groupListType为2时要求 groupListOptional中数值为非负数列，shape为[g, 2]，e表示Group大小，数据排布为[[groupIdx0, groupSize0], [groupIdx1, groupSize1]...]，其中groupSize为分组轴上每组大小，详见[groupListOptional配置示例](#grouplistoptional配置示例)。
	@@ -678,7 +678,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulV5(
678	</details>	678	</details>
679		679
680	## 调用示例	680	## 调用示例
681	-调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	681	+调用示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
682		682
683	```c++	683	```c++
684	#include <iostream>	684	#include <iostream>

Dgmm/grouped_matmul/op_host/OWNERS+0-67

	@@ -1,67 +0,0 @@
1	-approvers:
2	-- andylhy
3	-- xiaolong_han
4	-- huxiaobang
5	-- fanqirui
6	-- luanma_bl
7	-- chenbinbin199309
8	-- chen-kang30
9	-- chq317
10	-- chaotang233
11	-- fang-guocan
12	-- xu-binglin
13	-- yangyang016
14	-- wuyi_huawei
15	-- zhao-yingchao
16	-- shi-ray
17	-- crystalhu
18	-- yu-xinjie62
19	-- zcc9707
20	-- liuzhuheng
21	-- juyangokok
22	-
23	-reviewers:
24	-- li-xulong
25	-- Allan_Yu
26	-- mabing726
27	-- miao-fangzheng
28	-- chengsheng304064
29	-- miao-fangzheng
30	-- wang-fei6
31	-- shawn-hu
32	-- li-shengxian
33	-- xig514
34	-- chen-vvjob
35	-- renkyk
36	-- yang-binrong
37	-- song-jionghui
38	-- wang-zhe123456789
39	-- huangli70
40	-- huangwei791
41	-- shunqi
42	-- wangjun-qt
43	-- jiang-lirui
44	-- realmadrid1016
45	-- monologue815
46	-- zhangtj0209
47	-- GodantShen
48	-- Liexss
49	-- fzzach
50	-- zhanglei_hw
51	-- songkai-huawei
52	-- yangxu19921206
53	-- crystalhu
54	-- yu-xinjie62
55	-- zhu-yijun-Julius
56	-
57	-files:
58	- "aclnn_grouped_matmul.h":
59	- approvers:
60	- - Allan_Yu
61	- - wang-yongguang
62	- - juyangokok
63	- "grouped_matmul_def.cpp":
64	- approvers:
65	- - Allan_Yu
66	- - wang-yongguang
67	- - juyangokok

Mgmm/grouped_matmul_finalize_routing/docs/aclnnGroupedMatmulFinalizeRouting.md+4-4

	@@ -13,7 +13,7 @@
13		13
14	## 函数原型	14	## 函数原型
15		15
16	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRouting”接口执行计算。	16	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRouting”接口执行计算。
17	```cpp	17	```cpp
18	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingGetWorkspaceSize(	18	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingGetWorkspaceSize(
19	const aclTensor *x,	19	const aclTensor *x,
	@@ -283,7 +283,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRouting(
283		283
284	- 返回值：	284	- 返回值：
285		285
286	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	286	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
287		287
288	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	288	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
289	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	289	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
	@@ -360,7 +360,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRouting(
360		360
361	- 返回值：	361	- 返回值：
362		362
363	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	363	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
364		364
365	## 约束说明	365	## 约束说明
366	伪量化场景支持类型	366	伪量化场景支持类型
	@@ -373,7 +373,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRouting(
373	- 在该场景中，biasOptional代表离线计算的辅助结果，值要求为$8 \times w \times scaleOptional$，并在第一维累加。	373	- 在该场景中，biasOptional代表离线计算的辅助结果，值要求为$8 \times w \times scaleOptional$，并在第一维累加。
374		374
375	## 调用示例	375	## 调用示例
376	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	376	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
377		377
378	```Cpp	378	```Cpp
379	#include <iostream>	379	#include <iostream>

Mgmm/grouped_matmul_finalize_routing/docs/aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2.md+4-4

	@@ -14,7 +14,7 @@
14		14
15	## 函数原型	15	## 函数原型
16		16
17	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2”接口执行计算。	17	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2”接口执行计算。
18		18
19	```cpp	19	```cpp
20	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize(	20	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize(
	@@ -297,7 +297,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2(
297		297
298	- 返回值：	298	- 返回值：
299		299
300	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	300	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
301		301
302	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	302	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
303	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	303	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
	@@ -374,7 +374,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2(
374		374
375	- 返回值：	375	- 返回值：
376		376
377	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	377	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
378		378
379	## 约束说明	379	## 约束说明
380	伪量化场景支持类型	380	伪量化场景支持类型
	@@ -390,7 +390,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV2(
390	- 在该场景中，antiquantScaleOptional、antiquantOffsetOptional必须设置为空。	390	- 在该场景中，antiquantScaleOptional、antiquantOffsetOptional必须设置为空。
391		391
392	## 调用示例	392	## 调用示例
393	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	393	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
394		394
395	```Cpp	395	```Cpp
396	#include <iostream>	396	#include <iostream>

Mgmm/grouped_matmul_finalize_routing/docs/aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3.md+4-4

	@@ -15,7 +15,7 @@ GroupedMatmul和MoeFinalizeRouting的融合算子，GroupedMatmul计算后的输
15		15
16	## 函数原型	16	## 函数原型
17		17
18	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3”接口执行计算。	18	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3”接口执行计算。
19		19
20	```cpp	20	```cpp
21	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3GetWorkspaceSize(	21	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3GetWorkspaceSize(
	@@ -323,7 +323,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3(
323		323
324	- 返回值：	324	- 返回值：
325		325
326	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	326	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
327		327
328	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	328	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
329	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	329	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
	@@ -400,7 +400,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3(
400		400
401	- 返回值：	401	- 返回值：
402		402
403	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	403	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
404		404
405	## 约束说明	405	## 约束说明
406	伪量化场景支持类型	406	伪量化场景支持类型
	@@ -416,7 +416,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingV3(
416	- 在该场景中，antiquantScaleOptional、antiquantOffsetOptional必须设置为空。	416	- 在该场景中，antiquantScaleOptional、antiquantOffsetOptional必须设置为空。
417		417
418	## 调用示例	418	## 调用示例
419	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	419	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
420		420
421	```Cpp	421	```Cpp
422	#include <iostream>	422	#include <iostream>

Mgmm/grouped_matmul_finalize_routing/docs/aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNz.md+4-4

	@@ -13,7 +13,7 @@
13		13
14	## 函数原型	14	## 函数原型
15		15
16	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNz”接口执行计算。	16	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNz”接口执行计算。
17		17
18	```cpp	18	```cpp
19	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzGetWorkspaceSize(	19	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzGetWorkspaceSize(
	@@ -255,7 +255,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNz(
255		255
256	- 返回值：	256	- 返回值：
257		257
258	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	258	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
259		259
260	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	260	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
261	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	261	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
	@@ -332,7 +332,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNz(
332		332
333	- 返回值：	333	- 返回值：
334		334
335	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	335	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
336		336
337	## 约束说明	337	## 约束说明
338	输入和输出支持以下数据类型组合：	338	输入和输出支持以下数据类型组合：
	@@ -343,7 +343,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNz(
343	\| INT8 \| INT8 \| FLOAT32 \| null \| FLOAT32 \| INT64 \| null \| null \| INT64 \| FLOAT \|	343	\| INT8 \| INT8 \| FLOAT32 \| null \| FLOAT32 \| INT64 \| null \| null \| INT64 \| FLOAT \|
344		344
345	## 调用示例	345	## 调用示例
346	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	346	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
347		347
348	```Cpp	348	```Cpp
349	#include <iostream>	349	#include <iostream>

Mgmm/grouped_matmul_finalize_routing/docs/aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2.md+4-4

	@@ -15,7 +15,7 @@
15		15
16	## 函数原型	16	## 函数原型
17		17
18	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2”接口执行计算。	18	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2”接口执行计算。
19	```cpp	19	```cpp
20	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2GetWorkspaceSize(	20	aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2GetWorkspaceSize(
21	const aclTensor *x1,	21	const aclTensor *x1,
	@@ -300,7 +300,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2(
300		300
301	- 返回值：	301	- 返回值：
302		302
303	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	303	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
304		304
305	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	305	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
306	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	306	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
	@@ -377,7 +377,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2(
377		377
378	- 返回值：	378	- 返回值：
379		379
380	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	380	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
381		381
382	## 约束说明	382	## 约束说明
383	输入和输出支持以下数据类型组合：	383	输入和输出支持以下数据类型组合：
	@@ -390,7 +390,7 @@ aclnnStatus aclnnGroupedMatmulFinalizeRoutingWeightNzV2(
390	\| INT8 \| INT4 \| INT64 \| FLOAT32 \| null \| null \| null \| FLOAT32 \| INT64 \| BFLOAT16 \| FLOAT32 \| INT64 \| FLOAT \| IntArray \|	390	\| INT8 \| INT4 \| INT64 \| FLOAT32 \| null \| null \| null \| FLOAT32 \| INT64 \| BFLOAT16 \| FLOAT32 \| INT64 \| FLOAT \| IntArray \|
391		391
392	## 调用示例	392	## 调用示例
393	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	393	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
394		394
395	```Cpp	395	```Cpp
396	#include <iostream>	396	#include <iostream>

Dgmm/grouped_matmul_swiglu_quant/OWNERS+0-52

	@@ -1,52 +0,0 @@
1	-approvers:
2	-- zcc9707
3	-- liuzhuheng
4	-- juyangokok
5	-
6	-reviewers:
7	-- li-xulong
8	-- Allan_Yu
9	-- mabing726
10	-- miao-fangzheng
11	-- miao-fangzheng
12	-- wang-fei6
13	-- shawn-hu
14	-- li-shengxian
15	-- xig514
16	-- hilihli
17	-- chen-vvjob
18	-- renkyk
19	-- yang-binrong
20	-- song-jionghui
21	-- wang-zhe123456789
22	-- huangli70
23	-- huangwei791
24	-- shunqi
25	-- wangjun-qt
26	-- jiang-lirui
27	-- R_DDog
28	-- realmadrid1016
29	-- monologue815
30	-- zhangtj0209
31	-- GodantShen
32	-- Liexss
33	-- fzzach
34	-- zhanglei_hw
35	-- songkai-huawei
36	-- yangxu19921206
37	-- crystalhu
38	-- yu-xinjie62
39	-- zhu-yijun-Julius
40	-- chen-kang30
41	-- chq317
42	-- zhao-yingchao
43	-- chaotang233
44	-- luanma_bl
45	-- fanqirui
46	-- wuyi_huawei
47	-- chenbinbin199309
48	-- xu-binglin
49	-- shi-ray
50	-- llim
51	-- zhanglei_hw
52	-- luyoubing

Mmc2/all_gather_matmul/docs/aclnnAllGatherMatmul.md+1-1

	@@ -271,7 +271,7 @@ aclnnStatus aclnnAllGatherMatmul(
271		271
272	## 调用示例	272	## 调用示例
273		273
274	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	274	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
275		275
276	- <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：	276	- <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>、<term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>：
277	```Cpp	277	```Cpp

Mmc2/distribute_barrier/docs/aclnnDistributeBarrierV2.md+3-3

	@@ -22,7 +22,7 @@
22	- `timeOutOptional`≠0：通过传入大于0的`timeOutOptional`参数（单位为us）使能本特性,最大支持传入INT32_MAX。当算子内部同步等待时间超过给定timeOut时，则认为所在卡存在超时异常。	22	- `timeOutOptional`≠0：通过传入大于0的`timeOutOptional`参数（单位为us）使能本特性,最大支持传入INT32_MAX。当算子内部同步等待时间超过给定timeOut时，则认为所在卡存在超时异常。
23	## 函数原型	23	## 函数原型
24		24
25	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnDistributeBarrierV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnDistributeBarrierV2”接口执行计算。	25	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnDistributeBarrierV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnDistributeBarrierV2”接口执行计算。
26		26
27	```cpp	27	```cpp
28	aclnnStatus aclnnDistributeBarrierV2GetWorkspaceSize(	28	aclnnStatus aclnnDistributeBarrierV2GetWorkspaceSize(
	@@ -146,7 +146,7 @@ aclnnStatus aclnnDistributeBarrierV2(
146		146
147	- 返回值	147	- 返回值
148		148
149	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	149	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
150		150
151	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	151	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
152		152
	@@ -218,7 +218,7 @@ aclnnStatus aclnnDistributeBarrierV2(
218		218
219	- 返回值	219	- 返回值
220		220
221	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	221	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
222		222
223	## 约束说明	223	## 约束说明
224		224

Mmc2/elastic_receivable_info_collect/docs/aclnnElasticReceivableInfoCollect.md+3-3

	@@ -18,7 +18,7 @@
18		18
19	## 函数原型	19	## 函数原型
20		20
21	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnElasticReceivableInfoCollectGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnElasticReceivableInfoCollect”接口执行计算。	21	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnElasticReceivableInfoCollectGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnElasticReceivableInfoCollect”接口执行计算。
22		22
23	```cpp	23	```cpp
24	aclnnStatus aclnnElasticReceivableInfoCollectGetWorkspaceSize(	24	aclnnStatus aclnnElasticReceivableInfoCollectGetWorkspaceSize(
	@@ -119,7 +119,7 @@ aclnnStatus aclnnElasticReceivableInfoCollect(
119		119
120	- 返回值	120	- 返回值
121		121
122	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	122	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
123		123
124	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	124	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
125		125
	@@ -193,7 +193,7 @@ aclnnStatus aclnnElasticReceivableInfoCollect(
193		193
194	- 返回值	194	- 返回值
195		195
196	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	196	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
197		197
198	## 约束说明	198	## 约束说明
199		199

Mmc2/elastic_receivable_test/docs/aclnnElasticReceivableTest.md+3-3

	@@ -18,7 +18,7 @@
18		18
19	## 函数原型	19	## 函数原型
20		20
21	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnElasticReceivableTestGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnElasticReceivableTest”接口执行计算。	21	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnElasticReceivableTestGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnElasticReceivableTest”接口执行计算。
22		22
23	```cpp	23	```cpp
24	aclnnStatus aclnnElasticReceivableTestGetWorkspaceSize(	24	aclnnStatus aclnnElasticReceivableTestGetWorkspaceSize(
	@@ -131,7 +131,7 @@ aclnnStatus aclnnElasticReceivableTest(
131		131
132	- 返回值	132	- 返回值
133		133
134	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	134	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
135		135
136	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	136	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
137		137
	@@ -204,7 +204,7 @@ aclnnStatus aclnnElasticReceivableTest(
204		204
205	- 返回值	205	- 返回值
206		206
207	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	207	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
208		208
209	## 约束说明	209	## 约束说明
210		210

Mmc2/matmul_all_reduce/docs/aclnnQuantMatmulAllReduceV2.md+1-1

	@@ -10,7 +10,7 @@
10		10
11	## 功能说明	11	## 功能说明
12		12
13	-- 算子功能：aclnnQuantMatmulAllReduceV2接口是对aclnnQuantMatmulAllReduce接口的功能扩展，新增支持pertensor量化方式。aclnnQuantMatmulAllReduceV2共支持pertensor、perchannel、pertoken[量化方式](../../../docs/context/量化介绍.md)。	13	+- 算子功能：aclnnQuantMatmulAllReduceV2接口是对aclnnQuantMatmulAllReduce接口的功能扩展，新增支持pertensor量化方式。aclnnQuantMatmulAllReduceV2共支持pertensor、perchannel、pertoken[量化方式](../../../docs/zh/context/量化介绍.md)。
14		14
15	- 计算公式：	15	- 计算公式：
16		16

Mmc2/matmul_all_reduce/docs/aclnnQuantMatmulAllReduceV3.md+1-1

	@@ -10,7 +10,7 @@
10		10
11	## 功能说明	11	## 功能说明
12		12
13	-- 算子功能：aclnnQuantMatmulAllReduceV3接口是对aclnnQuantMatmulAllReduceV2接口的功能扩展, 新增支持低比特通信：matmul的计算结果依次进行all_to_all通信、reduceSum计算、allgather通信、dequant反量化，代替先dequant和pertoken计算、再all_reduce通信的原流程。支持pertensor、perchannel、pertoken[量化方式](../../../docs/context/量化介绍.md)。	13	+- 算子功能：aclnnQuantMatmulAllReduceV3接口是对aclnnQuantMatmulAllReduceV2接口的功能扩展, 新增支持低比特通信：matmul的计算结果依次进行all_to_all通信、reduceSum计算、allgather通信、dequant反量化，代替先dequant和pertoken计算、再all_reduce通信的原流程。支持pertensor、perchannel、pertoken[量化方式](../../../docs/zh/context/量化介绍.md)。
14		14
15	- 计算公式：	15	- 计算公式：
16		16

Mmc2/matmul_all_reduce/docs/aclnnWeightQuantMatmulAllReduce.md+1-1

	@@ -323,7 +323,7 @@ aclnnStatus aclnnWeightQuantMatmulAllReduce(
323		323
324	## 调用示例	324	## 调用示例
325		325
326	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	326	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
327		327
328	- <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：	328	- <term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：
329	```Cpp	329	```Cpp

Mmc2/moe_distribute_buffer_reset/docs/aclnnMoeDistributeBufferReset.md+3-3

	@@ -18,7 +18,7 @@
18		18
19	## 函数原型	19	## 函数原型
20		20
21	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeDistributeBufferResetGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeDistributeBufferReset”接口执行计算。	21	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeDistributeBufferResetGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeDistributeBufferReset”接口执行计算。
22		22
23	```cpp	23	```cpp
24	aclnnStatus aclnnMoeDistributeBufferResetGetWorkspaceSize(	24	aclnnStatus aclnnMoeDistributeBufferResetGetWorkspaceSize(
	@@ -131,7 +131,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeDistributeBufferReset(
131		131
132	- 返回值	132	- 返回值
133		133
134	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	134	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
135		135
136	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	136	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
137		137
	@@ -204,7 +204,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeDistributeBufferReset(
204		204
205	- 返回值	205	- 返回值
206		206
207	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	207	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
208		208
209	## 约束说明	209	## 约束说明
210		210

Mmc2/moe_distribute_combine/docs/aclnnMoeDistributeCombine.md+1-1

	@@ -440,7 +440,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeDistributeCombine(
440		440
441	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。	441	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。
442		442
443	- 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。	443	+ 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。
444		444
445	- 关于rankTable:	445	- 关于rankTable:
446		446

Mmc2/moe_distribute_combine_v2/docs/aclnnMoeDistributeCombineV2.md+1-1

	@@ -479,7 +479,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeDistributeCombineV2(
479		479
480	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。	480	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。
481		481
482	- 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。	482	+ 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。
483		483
484	- 关于rankTable:	484	- 关于rankTable:
485		485

Mmc2/moe_distribute_dispatch/docs/aclnnMoeDistributeDispatch.md+1-1

	@@ -421,7 +421,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeDistributeDispatch(
421		421
422	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。	422	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。
423		423
424	- 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。	424	+ 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。
425		425
426	- 关于rankTable:	426	- 关于rankTable:
427		427

Mmc2/moe_distribute_dispatch_v2/docs/aclnnMoeDistributeDispatchV2.md+1-1

	@@ -460,7 +460,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeDistributeDispatchV2(
460		460
461	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。	461	2. 将项目拷贝到两台服务器中，并根据机器的device ip配置rank_table_m2.json文件内容。注意两机rank_table_m2.json文件保持一致。
462		462
463	- 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。	463	+ 3. 安装cann包，并根据[算子调用](../../../docs/zh/invocation/quick_op_invocation.md)编译运行。
464		464
465	- 关于rankTable:	465	- 关于rankTable:
466		466

Mmoe/moe_finalize_routing_v2/docs/aclnnMoeFinalizeRoutingV2.md+4-4

	@@ -22,7 +22,7 @@
22		22
23	## 函数原型	23	## 函数原型
24		24
25	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeFinalizeRoutingV2”接口执行计算。	25	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeFinalizeRoutingV2”接口执行计算。
26		26
27	```c++	27	```c++
28	aclnnStatus aclnnMoeFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize(	28	aclnnStatus aclnnMoeFinalizeRoutingV2GetWorkspaceSize(
	@@ -191,7 +191,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeFinalizeRoutingV2(
191		191
192	- 返回值：	192	- 返回值：
193		193
194	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	194	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
195		195
196	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	196	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
197		197
	@@ -268,7 +268,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeFinalizeRoutingV2(
268		268
269	- 返回值	269	- 返回值
270		270
271	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	271	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
272		272
273	## 约束说明	273	## 约束说明
274	1. 确定性计算：默认确定性实现。	274	1. 确定性计算：默认确定性实现。
	@@ -295,7 +295,7 @@ C：表示expert capacity，即专家处理token数量的能力阈值。
295		295
296	## 调用示例	296	## 调用示例
297		297
298	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	298	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
299	```cpp	299	```cpp
300	#include "acl/acl.h"	300	#include "acl/acl.h"
301	#include "aclnnop/aclnn_moe_finalize_routing_v2.h"	301	#include "aclnnop/aclnn_moe_finalize_routing_v2.h"

Mmoe/moe_gating_top_k/docs/aclnnMoeGatingTopK.md+3-3

	@@ -254,7 +254,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeGatingTopK(
254		254
255	- 返回值：	255	- 返回值：
256		256
257	- <p>aclnnStatus：返回状态码，具体参见<a href="../../../docs/context/aclnn返回码.md">aclnn返回码</a>。</p>	257	+ <p>aclnnStatus：返回状态码，具体参见<a href="../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md">aclnn返回码</a>。</p>
258	<p>第一段接口完成入参校验，出现以下场景报错：</p>	258	<p>第一段接口完成入参校验，出现以下场景报错：</p>
259	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	259	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
260	<col style="width: 319px">	260	<col style="width: 319px">
	@@ -333,7 +333,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeGatingTopK(
333		333
334	- 返回值：	334	- 返回值：
335		335
336	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	336	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
337		337
338	## 约束说明	338	## 约束说明
339	* 输入shape限制：	339	* 输入shape限制：
	@@ -346,7 +346,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeGatingTopK(
346		346
347	## 调用示例	347	## 调用示例
348		348
349	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	349	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
350		350
351	```Cpp	351	```Cpp
352	#include "acl/acl.h"	352	#include "acl/acl.h"

Mmoe/moe_init_routing_v2/docs/aclnnMoeInitRoutingV2.md+4-4

	@@ -50,7 +50,7 @@
50		50
51	## 函数原型	51	## 函数原型
52		52
53	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeInitRoutingV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeInitRoutingV2”接口执行计算。	53	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeInitRoutingV2GetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeInitRoutingV2”接口执行计算。
54	```cpp	54	```cpp
55	aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV2GetWorkspaceSize(	55	aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV2GetWorkspaceSize(
56	const aclTensor *x,	56	const aclTensor *x,
	@@ -246,7 +246,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV2(
246		246
247	- 返回值：	247	- 返回值：
248		248
249	- `aclnnStatus`：返回状态码，具体参见 <a href="../../../docs/context/aclnn返回码.md">aclnn 返回码</a>。	249	+ `aclnnStatus`：返回状态码，具体参见 <a href="../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md">aclnn 返回码</a>。
250		250
251	一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	251	一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
252	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1180px">	252	<table style="undefined;table-layout: fixed; width: 1180px">
	@@ -330,14 +330,14 @@ aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV2(
330	</tbody></table>	330	</tbody></table>
331	- 返回值：	331	- 返回值：
332		332
333	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	333	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
334	## 约束说明	334	## 约束说明
335		335
336	aclnnMoeInitRoutingV2默认确定性实现。	336	aclnnMoeInitRoutingV2默认确定性实现。
337		337
338	## 调用示例	338	## 调用示例
339		339
340	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	340	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
341		341
342	```c++	342	```c++
343	#include "acl/acl.h"	343	#include "acl/acl.h"

Mmoe/moe_init_routing_v3/docs/aclnnMoeInitRoutingV3.md+4-4

	@@ -70,7 +70,7 @@
70		70
71	## 函数原型	71	## 函数原型
72		72
73	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnMoeInitRoutingV3GetWorkspaceSize”接口获取入参并计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeInitRoutingV3”接口执行计算。	73	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用 “aclnnMoeInitRoutingV3GetWorkspaceSize”接口获取入参并计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeInitRoutingV3”接口执行计算。
74	```Cpp	74	```Cpp
75	aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV3GetWorkspaceSize(	75	aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV3GetWorkspaceSize(
76	const aclTensor *x,	76	const aclTensor *x,
	@@ -338,7 +338,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV3(
338		338
339	- 返回值	339	- 返回值
340		340
341	- <p>aclnnStatus：返回状态码，具体参见<a href="../../../docs/context/aclnn返回码.md">aclnn返回码</a>。</p>	341	+ <p>aclnnStatus：返回状态码，具体参见<a href="../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md">aclnn返回码</a>。</p>
342	<p>第一段接口完成入参校验，出现以下场景报错：</p>	342	<p>第一段接口完成入参校验，出现以下场景报错：</p>
343	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	343	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
344	<col style="width: 319px">	344	<col style="width: 319px">
	@@ -413,7 +413,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV3(
413		413
414	- 返回值：	414	- 返回值：
415		415
416	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	416	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
417		417
418	## 约束说明	418	## 约束说明
419		419
	@@ -443,7 +443,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeInitRoutingV3(
443		443
444	## 调用示例	444	## 调用示例
445		445
446	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	446	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
447		447
448	```Cpp	448	```Cpp
449	#include <iostream>	449	#include <iostream>

Mmoe/moe_token_unpermute_with_routing_map_grad/docs/aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGrad.md+4-4

	@@ -67,7 +67,7 @@
67		67
68	## 函数原型	68	## 函数原型
69		69
70	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGrad”接口执行计算。	70	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGradGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGrad”接口执行计算。
71	```c++	71	```c++
72	aclnnStatus aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGradGetWorkspaceSize(	72	aclnnStatus aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGradGetWorkspaceSize(
73	const aclTensor* unpermutedTokensGrad,	73	const aclTensor* unpermutedTokensGrad,
	@@ -242,7 +242,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGrad(
242		242
243	- 返回值：	243	- 返回值：
244		244
245	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	245	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
246		246
247	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：	247	第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
248		248
	@@ -325,7 +325,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGrad(
325		325
326	- 返回值：	326	- 返回值：
327		327
328	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	328	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
329		329
330	## 约束说明	330	## 约束说明
331		331
	@@ -335,7 +335,7 @@ aclnnStatus aclnnMoeTokenUnpermuteWithRoutingMapGrad(
335		335
336	## 调用示例	336	## 调用示例
337		337
338	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	338	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
339		339
340	```cpp	340	```cpp
341	#include <iostream>	341	#include <iostream>

Mposembedding/apply_rotary_pos_emb/docs/aclnnApplyRotaryPosEmb.md+4-4

	@@ -47,7 +47,7 @@
47		47
48	## 函数原型	48	## 函数原型
49		49
50	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnApplyRotaryPosEmbGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnApplyRotaryPosEmb”接口执行计算。	50	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnApplyRotaryPosEmbGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnApplyRotaryPosEmb”接口执行计算。
51		51
52	```cpp	52	```cpp
53	aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmbGetWorkspaceSize(	53	aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmbGetWorkspaceSize(
	@@ -198,7 +198,7 @@ aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmb(
198		198
199	- 返回值：	199	- 返回值：
200		200
201	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	201	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
202	<table>	202	<table>
203	<tr>	203	<tr>
204	<td align="center">返回值</td>	204	<td align="center">返回值</td>
	@@ -259,7 +259,7 @@ aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmb(
259		259
260	- 返回值：	260	- 返回值：
261		261
262	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	262	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
263		263
264	## 约束说明	264	## 约束说明
265		265
	@@ -276,7 +276,7 @@ aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmb(
276		276
277	## 调用示例	277	## 调用示例
278		278
279	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	279	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
280		280
281	```Cpp	281	```Cpp
282	#include "acl/acl.h"	282	#include "acl/acl.h"

Mposembedding/apply_rotary_pos_emb/docs/aclnnApplyRotaryPosEmbV2.md+3-3

	@@ -303,7 +303,7 @@ aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmbV2(
303		303
304	- 返回值：	304	- 返回值：
305		305
306	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	306	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
307	<table>	307	<table>
308		308
309	<tr>	309	<tr>
	@@ -366,7 +366,7 @@ aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmbV2(
366		366
367	- 返回值：	367	- 返回值：
368		368
369	- aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	369	+ aclnnStatus：返回状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
370		370
371	## 约束说明	371	## 约束说明
372		372
	@@ -386,7 +386,7 @@ aclnnStatus aclnnApplyRotaryPosEmbV2(
386		386
387	## 调用示例	387	## 调用示例
388		388
389	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	389	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
390		390
391	```Cpp	391	```Cpp
392	#include "acl/acl.h"	392	#include "acl/acl.h"

Mposembedding/rotary_position_embedding/docs/aclnnRotaryPositionEmbedding.md+3-3

	@@ -212,7 +212,7 @@ aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbedding(
212		212
213	- 返回值：	213	- 返回值：
214		214
215	-返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	215	+返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
216	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	216	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
217	<col style="width: 319px">	217	<col style="width: 319px">
218	<col style="width: 144px">	218	<col style="width: 144px">
	@@ -289,7 +289,7 @@ aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbedding(
289		289
290	- 返回值：	290	- 返回值：
291		291
292	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	292	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
293		293
294	## 约束说明	294	## 约束说明
295		295
	@@ -312,7 +312,7 @@ aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbedding(
312		312
313	## 调用示例	313	## 调用示例
314		314
315	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	315	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
316		316
317	```Cpp	317	```Cpp
318	#include "acl/acl.h"	318	#include "acl/acl.h"

Mposembedding/rotary_position_embedding_grad/docs/aclnnRotaryPositionEmbeddingGrad.md+4-4

	@@ -132,7 +132,7 @@
132	$$	132	$$
133		133
134	## 函数原型	134	## 函数原型
135	-每个算子分为[两段式接口](../../../docs/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnRotaryPositionEmbeddingGradGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnRotaryPositionEmbeddingGrad”接口执行计算。	135	+每个算子分为[两段式接口](../../../docs/zh/context/两段式接口.md)，必须先调用“aclnnRotaryPositionEmbeddingGradGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnRotaryPositionEmbeddingGrad”接口执行计算。
136		136
137	```c++	137	```c++
138	aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbeddingGradGetWorkspaceSize(	138	aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbeddingGradGetWorkspaceSize(
	@@ -290,7 +290,7 @@ aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbeddingGrad(
290		290
291	- 返回值：	291	- 返回值：
292		292
293	-返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	293	+返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
294	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>	294	<table style="undefined;table-layout: fixed;width: 1155px"><colgroup>
295	<col style="width: 319px">	295	<col style="width: 319px">
296	<col style="width: 144px">	296	<col style="width: 144px">
	@@ -367,7 +367,7 @@ aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbeddingGrad(
367		367
368	- 返回值：	368	- 返回值：
369		369
370	- 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/context/aclnn返回码.md)。	370	+ 返回aclnnStatus状态码，具体参见[aclnn返回码](../../../docs/zh/context/aclnn返回码.md)。
371	## 约束说明	371	## 约束说明
372	- <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：	372	- <term>Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品</term>、<term>Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件</term>：
373		373
	@@ -388,7 +388,7 @@ aclnnStatus aclnnRotaryPositionEmbeddingGrad(
388		388
389	## 调用示例	389	## 调用示例
390		390
391	-示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/context/编译与运行样例.md)。	391	+示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考[编译与运行样例](../../../docs/zh/context/编译与运行样例.md)。
392		392
393	```Cpp	393	```Cpp
394	#include "acl/acl.h"	394	#include "acl/acl.h"

Dtests/ut/framework_special/OWNERS+0-26

	@@ -1,26 +0,0 @@
1	-approvers:
2	-- yangxu19921206
3	-- li-shengxian
4	-reviewers:
5	-- li-xulong
6	-- Allan_Yu
7	-- mabing726
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