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cann-robotfix(stateless_bernoulli): 标量场景对齐竞品 bernoulli kernel 的随机数映射与比较语义

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test_aclnn_bernoulli.cpp	fix codecheck warning Co-authored-by: 贾剑勇<jiajianyong123@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1322 merge master into master fix codecheck warning Created-by: jia-jianyong Commit-by: 贾剑勇 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。--> CodeCheck告警清理 ## 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。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/779 ## 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 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：CodeCheck告警清理 See merge request: cann/ops-math!1322	8 months ago
test_aclnn_bernoulli_tensor.cpp	fix codecheck warning Co-authored-by: 贾剑勇<jiajianyong123@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1322 merge master into master fix codecheck warning Created-by: jia-jianyong Commit-by: 贾剑勇 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。--> CodeCheck告警清理 ## 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。--> https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/779 ## 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 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：CodeCheck告警清理 See merge request: cann/ops-math!1322	8 months ago
test_aclnn_inplace_bernoulli.cpp	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	15 days ago