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产品名变更 Co-authored-by: gitcode-chenjiao<chenjiao31@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !5912 merge master into master 产品名变更 Created-by: gitcode-chenjiao Commit-by: gitcode-chenjiao 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。--> AI处理器对应的产品型号名称更新 ## 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。--> [#3258](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/3258) ## 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。--> ok ## 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。--> *.md ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!5912 | 18 天前 | |
docs(isin): 修正两篇 API 文档的函数原型 Co-authored-by: chensi79<chensi79@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6040 merge docs/isin-api-20260929-issue3328-pr into master docs(isin): 修正两篇 API 文档的函数原型 Created-by: chensi79 Commit-by: chensi79 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 修正 IsIn 两篇 API 文档的函数原型，避免按原型编写调用时出现参数类型不匹配： - aclnnIsInScalarTensorGetWorkspaceSize：前两个参数改为 const aclScalar* element、const aclTensor* testElements，与接口头文件和文档示例一致。 - aclnnIsInTensorScalarGetWorkspaceSize：输出参数 out 由 aclScalar* 改为 aclTensor*。 ## 关联的Issue Closes #3328 https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/3328 ## 测试 - 对照仓库接口头文件，检查两篇文档的两段式接口参数类型及顺序，修订后全部一致；原版本的两处第一段接口原型均存在不一致。 - 核对文档示例的实参顺序和输出类型，示例已正确，无需修改。 - git diff --check 通过。 - 仅修改 Markdown 文档，未执行算子编译或 NPU 测试。 ## 文档更新 - experimental/math/equal/docs/aclnnIsInScalarTensor.md - experimental/math/equal/docs/aclnnIsInTensorScalar.md ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!6040 | 10 天前 | |
产品名变更 Co-authored-by: gitcode-chenjiao<chenjiao31@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !5912 merge master into master 产品名变更 Created-by: gitcode-chenjiao Commit-by: gitcode-chenjiao 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。--> AI处理器对应的产品型号名称更新 ## 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。--> [#3258](https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/3258) ## 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。--> ok ## 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。--> *.md ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-math!5912 | 18 天前 | |
新增 reduce_std_with_mean 算子 Co-authored-by: gavinhhr<2803677117@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !4148 merge reduce_std_with_mean into master 新增 reduce_std_with_mean 算子 Created-by: gavinhhr Commit-by: gavinhhr Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 新增 Ascend C ReduceStdWithMean 算子实现，基于 Pre-computed Mean Two-Pass 算法沿指定维度归约计算标准差。提供两个 L2 ACLNN API 覆盖不同场景： - aclnnStdMeanCorrection：计算标准差 + 均值，对应 torch.std_mean，支持 Bessel 修正 - aclnnBatchNormStats：计算 BatchNorm 统计量（均值 + 标准差倒数），对应 F.batch_norm 主要改动： - 新增算子定义（OpDef）、InferShape、Tiling 和 AscendC Kernel 实现 - 双 VECIN 队列加载 self 和预计算 mean，DataCopyPad 处理非 32B 对齐，fp16/bf16 中间升精度到 fp32 - L2 API 通过 Transpose 自动处理非连续归约维度 - 支持 FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16，Ascend910B (DAV_2201) - 新增 aclnn 调用示例（StdMeanCorrection + BatchNormStats） - 新增 Host（Tiling + Infershape）、Kernel（ICPU CPU 仿真）和 L2 API 单元测试 - 补充 ATK 泛化测试配置（StdMeanCorrection 226 cases + BatchNormStats 128 cases） - 补充算子 README 文档 ## 测试 - UT 测试，**72/72** 全部通过（Tiling 14 + Infershape 13 + Kernel 8 + op_api 37） - ATK 精度测试：StdMeanCorrection **226/226** 通过，BatchNormStats **128/128** 通过 ## 文档更新 - 新增 experimental/math/reduce_std_with_mean/README.md。 ## 类型标签 - [ ] 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!4148 | 1 个月前 |
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