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fix: StatelessRandomChoiceWithMask补注册OutputShapeDependOnCompute并补充UT；补齐4个random算子tiling UT的expectTilingData；修复Bernoulli两个ST executor的__call__重复定义 Co-authored-by: liangtongxue<lianglihui@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6835 merge fix/stateless-random-choice-with-mask-output-shape-depend into master fix: StatelessRandomChoiceWithMask补注册OutputShapeDependOnCompute并补充UT；补齐4个random算子tiling UT的expectTilingData；修复Bernoulli两个ST executor的__call__重复定义 Created-by: liangtongxue Commit-by: liangtongxue Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 本 PR 包含两部分修复（commit 已合一）： ### 一、StatelessRandomChoiceWithMask 补注册 OutputShapeDependOnCompute StatelessRandomChoiceWithMask 的输出 y/mask 为数据依赖 shape（三类算子），kernel 侧已实现 shapeOut 缓冲区回写真实输出 shape，但 op impl 注册链缺少 OutputShapeDependOnCompute 标记： - GE 编译期不会给节点打 DEPEND_SHAPE_RANGE 三类算子标记（shape_inference.cc 中仅当 functions->IsOutputShapeDependOnCompute() 为真时设置） - rt v2 执行期走普通 InferStorageShape 路径，输出 shape 保持 [-1, rank] - CalcAlignedSizeByShape 按 -1 × rank 计算 tensor size 得负数失败，整图执行报错 RunGraph failed, error code:1343242272，报错数值随输入 rank 变化（shape_size[-1]/[-2]/[-3]/[-4]） GEIR 用例 StatelessRandomChoiceWithMask_bool_int32_int64_ND_* 的 s/d 两模式全量在同一报错点失败，对比可正常执行的同类算子 NonZero/UniqueConsecutive/BroadcastGradientArgs，其 IMPL_OP_INFERSHAPE 注册链均含 OutputShapeDependOnCompute，本算子缺失。 **修复**：注册链补 .OutputShapeDependOnCompute({OUT_IDX_Y, OUT_IDX_MASK})。补齐后走三类算子路径：编译期打 DEPEND_SHAPE_RANGE 标记 → lowering 走 InferMaxShape（调用算子已注册的 InferShapeRange 按 max shape 分配输出内存并分配 shape buffer）→ kernel 回写真实 shape → SetOutputShape 同步实际输出 shape。kernel 侧无需改动。另新增 3 个 UT 用例覆盖 InferShapeRange 正常/上界路径与注册完整性断言。 ### 二、补齐公共 tiling 结构 prob 字段扩展后 4 个算子 tiling UT 的 expectTilingData !5714 为 bernoulli 标量场景在公共结构 RandomUnifiedSimtTilingDataStruct 末尾新增 probDims(int32+padding)/probSizes[8]/probStrides[8]（共 17 个 int64 槽位），tilingData 序列化从 51 词扩展至 68 词，但下列 4 个算子 tiling UT 的 expectTilingData 仍是旧 51 词，经 tiling_case_executor.cpp 全量逐词比较时尾部多出 17 个 0 而失败（共 15 例）： - sim_thread_exponential: fp32/fp16/bf16 3 例 - stateless_random: test_0/test_1 2 例 - stateless_uniform: test_0~test_8 9 例 - truncated_normal_v2: 910D_float_001 1 例 **修复**：各 UT 新增 PROB_ADDR_TAIL 宏追加至 expectTilingData 尾部（[51] probDims(int32+padding) [52..59] probSizes[8] [60..67] probStrides[8]，仅 stateless_bernoulli 填充、上述算子不消费恒为 0），并对涉改文件做 clang-format 归一。 ### 三、修复 aclnnBernoulli/aclnnBernoulliTensor 两个 ST executor 的 __call__ 重复定义 executor_aclnnBernoulli.py 与 executor_aclnnBernoulliTensor.py 的 Method 类中 __call__ 定义了两遍：第一份（含 super().__init__(task_result) 与 OpsDataset.seed_everything()）被第二份覆盖成为死代码，种子固定逻辑永不执行，两个 ST 用例的随机输入不受种子控制。 **修复**：第一份改回 __init__（与 aclnnDropoutGenMaskV2/aclnnInplaceUniform 等规范 executor 一致），使 seed_everything 在构造期生效；同步清理 ruff 存量问题（未使用的 torch_npu/numpy 导入、引号与空白归一，规范 executor 均不显式导入 torch_npu，NPU 后端由 atk 框架统一管理）。AST 校验两 Method 类方法序列均为 ['__init__','__call__']。 ## 关联的Issue fixes #4275（UT 失败统一单 issue 跟踪，原按算子拆分的 #4263~#4266 已关闭并入） fixes #3835（Bernoulli 两个 ST executor 的 __call__ 重复定义，种子固定逻辑死代码） GEIR 全量 200 个 all_coverage 用例在 rt v2 路径执行失败（shape_utils.cc CalcAlignedSizeByShape: shape_size[-N]）。 ## 测试 - StatelessRandomChoiceWithMask infershape UT 通过 - ophost UT（ascend950）4 算子共 33 用例全部通过（此前失败的 15 例逐条确认恢复） - pre-commit 全钩子通过（clang-format/codespell/OAT 合规等） - 待 GEIR 环境重跑 all_coverage s/d 两模式回归验证 ## 文档更新 不涉及 ## 类型标签 - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!6835 | 11 days ago | |
fix(stateless_bernoulli): 标量场景对齐竞品 bernoulli kernel 的随机数映射与比较语义 Co-authored-by: liangtongxue<lianglihui@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !5714 merge fix/bernoulli-scalar-philox-align into master fix(stateless_bernoulli): 标量场景对齐竞品 bernoulli kernel 的随机数映射与比较语义 Created-by: liangtongxue Commit-by: liangtongxue Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 arch35 标量 prob 场景（prob 为单元素 tensor）与竞品（PyTorch 标量 bernoulli CUDA kernel）存在两处不一致： 1. 元素→随机数映射为连续映射（线程 t 处理 4 个连续元素），竞品标量 kernel 为交织映射（步长=总线程数 T，元素 li 由虚拟线程 li%T 的第 li/(T*4) 次 philox 调用生成，取第 (li/T)%4 个分量）； 2. 比较使用 results <= p（竞品张量版语义），竞品标量版为严格小于 rand < p（transformation::bernoulli）。 修复：标量场景改用 PhiloxSimtKernelDiscontinuous 交织映射模板（与 sim_thread_exponential 接入方式一致），新增 BernoulliScalarTransform 完成 u 换算（与 curand_uniform 同式：(0,1]）与 u < p 严格比较；张量场景保持原实现不变（连续映射 + <=，恰与竞品张量版语义一致）。 注意：同一 (seed, offset) 下标量场景输出与旧版本不同，属对齐性行为变更；offset 换算逻辑（PhiloxAlgParsInit）与消耗总量公式不变。 ## 关联的Issue 无 ## 测试 - pre-commit 门禁（clang-format / OAT 合规）全部通过 - UT 单测运行级用例（prob=0.5，tests/ut/op_kernel/test_stateless_bernoulli.cpp） - 上板 ST：与 GPU golden 对比（fp16/bf16/fp32 × p∈{0, 1, 0.25, 0.5}、numel%4≠0 尾部、numel>2^31 分支）——待上卡验证 ## 文档更新 无需更新（接口契约不变，文档无映射/输出流相关描述） ## 类型标签 - [x] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： --- 关联 issue: fixes #4188 （完整问题背景/修改方案/验证记录见 issue #4188） See merge request: cann/ops-math!5714 | 13 days ago | |
update operators Co-authored-by: biabu111<hebaojing1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !916 merge master into master update operators Created-by: biabu111 Commit-by: biabu111 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动，包括改动的原因和所采取的方法。--> 增强以下算子功能 tensor_equal tensor_move tril triu stalessrandomuniform stalessrandomnormal assign dsarandomuniform dsarandomnormal ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。--> <!-- 如果这个PR是为了解决特定的问题单，请在这里描述问题单单号。--> #530 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [x] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!916 | 9 months ago |
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