cann-robotdocs: 更新16个算子README，新增支持Atlas A2/A3系列产品

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examples	format cpp Co-authored-by: yang-di52<yangdi52@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6784 merge issue_fix into master format cpp Created-by: yang-di52 Commit-by: yang-di52 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述批量刷新cpp代码格式 ## 关联的Issue [#3791](https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/3791) ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 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：代码格式化 ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!6784	2 个月前
framework	TF plugin 迁移2 Co-authored-by: sunchun<sunchun4@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !7586 merge nn2 into master TF plugin 迁移2 Created-by: sunchun Commit-by: sunchun Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 TF plugin 迁移 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/4196 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 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 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!7586	1 个月前
op_graph	SparseApplyAdadelta,ScatterNdSub算子原型增加宏隔离 Co-authored-by: guankarl<guanhongwei3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !8565 merge fix_scatter_nd_sub_sparse_apply_adadelta_proto_macro into master SparseApplyAdadelta,ScatterNdSub算子原型增加宏隔离 Created-by: guankarl Commit-by: guankarl Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 SparseApplyAdadelta,ScatterNdSub算子proto原型增加宏隔离：守卫宏改为与legacy一致的 OPS_PROTO_DEF_SPARSEAPPLYADADELTA / OPS_PROTO_DEF_SCATTERNDSUB，防止原型定义冲突。参考：https://gitcode.com/cann/canndev/pull/82172 ## 关联的issue ## 测试仅修改原型守卫宏（6行），与已合入先例 !7241（softplus_v2_grad 原型宏定义和legacy保持一致）模式完全一致 ## 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 ## AI/Agent 生成声明代码来源： - [ ] 纯人工手写 - [ ] AI 辅助编写 - [x] AI 完全生成人工审查：已完成测试验证：已通过合规检查：已完成 See merge request: cann/ops-nn!8565	28 天前
op_host	perf(sparse_apply_adadelta): 优化线程分布策略 Co-authored-by: guankarl<guanhongwei3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !7846 merge perf/sparse-apply-adadelta-optimize-tiling into master perf(sparse_apply_adadelta): 优化线程分布策略 Created-by: guankarl Commit-by: guankarl Merged-by: cann-robot Description: ## 优化内容将 sparse_apply_adadelta 算子的线程分布从遍历 totalRows 改为 K×rowSize grid-stride ### 性能测试结果 - 平均加速比: 4206.82x - 最大加速比: 9393.57x - 35个用例保持PASS且全部性能提升 - 11个用例从FAIL改进为PASS ### 计算顺序验证 ✅ 计算顺序不变，无竞态 See merge request: cann/ops-nn!7846	1 个月前
op_kernel	perf(sparse_apply_adadelta): 优化线程分布策略 Co-authored-by: guankarl<guanhongwei3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !7846 merge perf/sparse-apply-adadelta-optimize-tiling into master perf(sparse_apply_adadelta): 优化线程分布策略 Created-by: guankarl Commit-by: guankarl Merged-by: cann-robot Description: ## 优化内容将 sparse_apply_adadelta 算子的线程分布从遍历 totalRows 改为 K×rowSize grid-stride ### 性能测试结果 - 平均加速比: 4206.82x - 最大加速比: 9393.57x - 35个用例保持PASS且全部性能提升 - 11个用例从FAIL改进为PASS ### 计算顺序验证 ✅ 计算顺序不变，无竞态 See merge request: cann/ops-nn!7846	1 个月前
tests	perf(sparse_apply_adadelta): 优化线程分布策略 Co-authored-by: guankarl<guanhongwei3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !7846 merge perf/sparse-apply-adadelta-optimize-tiling into master perf(sparse_apply_adadelta): 优化线程分布策略 Created-by: guankarl Commit-by: guankarl Merged-by: cann-robot Description: ## 优化内容将 sparse_apply_adadelta 算子的线程分布从遍历 totalRows 改为 K×rowSize grid-stride ### 性能测试结果 - 平均加速比: 4206.82x - 最大加速比: 9393.57x - 35个用例保持PASS且全部性能提升 - 11个用例从FAIL改进为PASS ### 计算顺序验证 ✅ 计算顺序不变，无竞态 See merge request: cann/ops-nn!7846	1 个月前
CMakeLists.txt	[CANNBot SIMT] 新增scatter_nd_sub和sparse_apply_adadelta算子950 Co-authored-by: zhaozhongyao<zhaozhongyao2@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6191 merge migrate/scatter_nd_sub_and_sparse_apply_adadelta into master [CANNBot SIMT] 新增scatter_nd_sub和sparse_apply_adadelta算子950 Created-by: geekgaoxiang Commit-by: zhaozhongyao 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。--> 新增 scatter_nd_sub和sparse_apply_adadelta 算子950 Simt实现 ## 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-nn/issues/3562 ## 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。--> 已测试精度功能无问题 ## 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 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： See merge request: cann/ops-nn!6191	2 个月前
README.md	docs: 更新16个算子README，新增支持Atlas A2/A3系列产品 Co-authored-by: xuejinghui<xuejinghui@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !8571 merge doc into master docs: 更新16个算子README，新增支持Atlas A2/A3系列产品 Created-by: xuejinghui Commit-by: xuejinghui Merged-by: cann-robot Description: ## 描述更新16个算子README，新增支持Atlas A2/A3系列产品 <!--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。--> ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/ops-nn/issues/4785 <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue，请在这里提供Issue链接。例如：关联Issue #000--> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 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 - [x] 文档更新 - [ ] 其他，请描述： ## AI/Agent生成声明 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] AI辅助编写 See merge request: cann/ops-nn!8571	26 天前

SparseApplyAdadelta

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	×
Atlas 推理系列产品	×
Atlas 训练系列产品	×

功能说明

算子功能：SparseApplyAdadelta是AdaDelta优化算法的稀疏版本，用于在训练过程中对Embedding等稀疏参数进行自适应学习率更新。仅更新indices指定的行，适用于Embedding层等大规模稀疏参数的梯度更新场景。
计算公式：

accum[i]=ρ×accum[i]+(1−ρ)×grad[i]2\text{accum}[i] = \rho \times \text{accum}[i] + (1 - \rho) \times \text{grad}[i]^2

update=accum_update[i]+ϵaccum[i]+ϵ×grad[i]\text{update} = \sqrt{\frac{\text{accum\_update}[i] + \epsilon}{\text{accum}[i] + \epsilon}} \times \text{grad}[i]

var[i]=var[i]−update×lr\text{var}[i] = \text{var}[i] - \text{update} \times \text{lr}

accum_update[i]=ρ×accum_update[i]+(1−ρ)×update2\text{accum\_update}[i] = \rho \times \text{accum\_update}[i] + (1 - \rho) \times \text{update}^2

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
var	输入	待更新的参数张量，第一维为稀疏维度。	FLOAT	ND
accum	输入	梯度平方的指数移动平均，与var同shape同dtype。	FLOAT	ND
accum_update	输入	更新量平方的指数移动平均，与var同shape同dtype。	FLOAT	ND
lr	输入	学习率，标量。	FLOAT	ND
rho	输入	衰减率，标量，取值范围[0, 1]。	FLOAT	ND
epsilon	输入	数值稳定性参数，标量，通常很小（如1e-6）。	FLOAT	ND
grad	输入	梯度张量，第一维N为indices的长度。	FLOAT	ND
indices	输入	索引向量，指定需要更新的行。取值范围[0, var的第一维大小)，值必须唯一，不支持越界索引。	INT32、INT64	ND
var	输出	更新后的参数张量，与输入var同shape同dtype。	FLOAT	ND
accum	输出	更新后的梯度累积器。	FLOAT	ND
accum_update	输出	更新后的更新量累积器。	FLOAT	ND
use_locking	属性	是否使用锁保护变量更新（NPU上未实现锁机制），默认false。	Bool	-

约束说明

var、accum、accum_update三者shape必须一致。
grad的第一维（N）等于indices的长度，其余维度与var的后续维度一致。
indices值必须唯一，不支持越界索引。
仅支持float32数值类型，indices支持int32和int64。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
图模式调用	test_geir_sparse_apply_adadelta	在host侧通过GE IR构图方式调用sparse_apply_adadelta算子。