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cann-robottest: masked_fill golden迁移至__spec__测试规范格式，覆盖kernel/aclnn/e2e流程

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docs	docs: masked_fill算子文档新增INT16/INT64数据类型支持及芯片差异约束 Co-authored-by: Hana77<wangtianqi27@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6562 merge 1020 into master docs: masked_fill算子文档新增INT16/INT64数据类型支持及芯片差异约束 Created-by: Hana77 Commit-by: Hana77 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述为 masked_fill 算子说明文档新增 INT16、INT64 数据类型支持说明，并补充对应的芯片差异约束。 ### 改动原因 masked_fill 算子在部分芯片上扩展支持 INT16/INT64 数据类型，同步更新算子文档，使文档与实际支持情况保持一致。 ### 改动方法 - `conversion/masked_fill/README.md`：x、value、y 参数支持的数据类型新增 INT16、INT64；新增“仅 Ascend 950PR&950DT 系列产品支持 INT16、INT64”的产品约束；约束更新为“value 的 dtype 与 x 必须一致”，并删除“value 的数据类型能够转换为 x 的数据类型”条目 - `conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillScalar.md`：selfRef、value 数据类型列表新增 INT16；新增芯片差异说明——Atlas A3 系列、Atlas A2 系列、Atlas 推理系列、Atlas 训练系列产品的 selfRef 数据类型不支持 INT16 - `conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillTensor.md`：selfRef、value 数据类型列表新增 INT16；新增芯片差异说明——Atlas A3 系列、Atlas A2 系列、Atlas 训练系列产品的 selfRef 数据类型不支持 INT16 ## 关联的Issue #3773 ## 测试纯文档变更，不涉及代码逻辑修改，无需测试。 ## 文档更新 - 更新 conversion/masked_fill/README.md - 更新 conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillScalar.md - 更新 conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillTensor.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!6562	22 days ago
examples	masked_fill等算子下一代实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !519 merge local into master masked_fill等算子下一代实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增以下算子的下一代实现： \| 序号 \| 名称 \| 功能 \| \|--\|--\|--\| \|1\| add_n \| 将多个输入tensor相加 \| \|2\|axpy_v2\|执行标量乘向量加向量的操作\| \|3\|lerp\|根据给定的权重，在起始和结束Tensor之间进行线性插值，返回插值后的Tensor\| \|4\|logical_or\|完成给定输入张量元素的逻辑或运算\| \|5\|masked_fill\|将输入Tensor`x`中mask位置为`True`的元素填充指定的值\| \|6\|sub\|完成减法计算，被减数按alpha进行缩放\| \|7\|addr\|求一维向量vec1和vec2的外积得到一个二维矩阵，并将外积结果矩阵乘一个系数后和自身乘系数相加后输出\| \|8\|square_sum_v1\|用于计算输入张量的平方和\| \|9\|is_nan\|判断张量中哪些元素是nan\| \|10\|assign_add\|完成在原有tensor上的加法操作\| \|11\|assign_sub\|完成在原有tensor上的减法操作\| \|12\|invert\|按位取反\| ## 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。--> ## 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!519	10 months ago
op_api	feat: MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950） Co-authored-by: Hana77<wangtianqi27@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6258 merge maskedfill into master feat: MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950） Created-by: Hana77 Commit-by: Hana77 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950 平台）。改动原因：MaskedFill 目前支持 BFLOAT16/FLOAT16/FLOAT32/INT64/INT32/INT8/BOOL，缺少 INT16 类型，无法覆盖 INT16 输入下的掩码填充需求。改动方法： - 算子原型与定义（masked_fill_proto.h、masked_fill_def.cpp）：x、value、y 数据类型列表新增 DT_INT16； - Tiling（masked_fill_tiling_arch35.cpp）：HandleDataTypes 新增 DT_INT16 分支，复用 BroadcastBaseTiling<MaskedFill<int16_t>>，并同步更新报错信息中的类型列表； - 二进制配置（ascend950/masked_fill_binary.json）：新增 MaskedFill_INT16 配置； - aclnn 接口（aclnn_masked_fill_scalar.cpp、aclnn_masked_fill_tensor.cpp）：DTYPE_SUPPORT_LIST 增加 DT_INT16，并增加芯片校验（非 RegBase 平台拦截 INT16）；masked_fill.cpp 的 RegBase AICore 支持列表新增 DT_INT16。 ## 关联的Issue - #3592 ## 测试 - 新增 op_host tiling UT：test_masked_fill_tiling.cpp 增加 masked_fill_test_6，覆盖 INT16 输入（shape {16}，预期 tilingKey=8）。 - 二级冒烟、泛化测试 ## 文档更新 - 无 ## 类型标签 - [x] 新特性 See merge request: cann/ops-math!6258	23 days ago
op_graph	feat: MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950） Co-authored-by: Hana77<wangtianqi27@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6258 merge maskedfill into master feat: MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950） Created-by: Hana77 Commit-by: Hana77 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950 平台）。改动原因：MaskedFill 目前支持 BFLOAT16/FLOAT16/FLOAT32/INT64/INT32/INT8/BOOL，缺少 INT16 类型，无法覆盖 INT16 输入下的掩码填充需求。改动方法： - 算子原型与定义（masked_fill_proto.h、masked_fill_def.cpp）：x、value、y 数据类型列表新增 DT_INT16； - Tiling（masked_fill_tiling_arch35.cpp）：HandleDataTypes 新增 DT_INT16 分支，复用 BroadcastBaseTiling<MaskedFill<int16_t>>，并同步更新报错信息中的类型列表； - 二进制配置（ascend950/masked_fill_binary.json）：新增 MaskedFill_INT16 配置； - aclnn 接口（aclnn_masked_fill_scalar.cpp、aclnn_masked_fill_tensor.cpp）：DTYPE_SUPPORT_LIST 增加 DT_INT16，并增加芯片校验（非 RegBase 平台拦截 INT16）；masked_fill.cpp 的 RegBase AICore 支持列表新增 DT_INT16。 ## 关联的Issue - #3592 ## 测试 - 新增 op_host tiling UT：test_masked_fill_tiling.cpp 增加 masked_fill_test_6，覆盖 INT16 输入（shape {16}，预期 tilingKey=8）。 - 二级冒烟、泛化测试 ## 文档更新 - 无 ## 类型标签 - [x] 新特性 See merge request: cann/ops-math!6258	23 days ago
op_host	feat: MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950） Co-authored-by: Hana77<wangtianqi27@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6258 merge maskedfill into master feat: MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950） Created-by: Hana77 Commit-by: Hana77 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 MaskedFill 算子新增 INT16 数据类型支持（ascend950 平台）。改动原因：MaskedFill 目前支持 BFLOAT16/FLOAT16/FLOAT32/INT64/INT32/INT8/BOOL，缺少 INT16 类型，无法覆盖 INT16 输入下的掩码填充需求。改动方法： - 算子原型与定义（masked_fill_proto.h、masked_fill_def.cpp）：x、value、y 数据类型列表新增 DT_INT16； - Tiling（masked_fill_tiling_arch35.cpp）：HandleDataTypes 新增 DT_INT16 分支，复用 BroadcastBaseTiling<MaskedFill<int16_t>>，并同步更新报错信息中的类型列表； - 二进制配置（ascend950/masked_fill_binary.json）：新增 MaskedFill_INT16 配置； - aclnn 接口（aclnn_masked_fill_scalar.cpp、aclnn_masked_fill_tensor.cpp）：DTYPE_SUPPORT_LIST 增加 DT_INT16，并增加芯片校验（非 RegBase 平台拦截 INT16）；masked_fill.cpp 的 RegBase AICore 支持列表新增 DT_INT16。 ## 关联的Issue - #3592 ## 测试 - 新增 op_host tiling UT：test_masked_fill_tiling.cpp 增加 masked_fill_test_6，覆盖 INT16 输入（shape {16}，预期 tilingKey=8）。 - 二级冒烟、泛化测试 ## 文档更新 - 无 ## 类型标签 - [x] 新特性 See merge request: cann/ops-math!6258	23 days ago
op_kernel	masked_fill等算子下一代实现 Co-authored-by: ly_cann_coder<liyao152@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !519 merge local into master masked_fill等算子下一代实现 Created-by: ly_cann_coder Commit-by: ly_cann_coder Merged-by: cann-robot Description: ## 描述新增以下算子的下一代实现： \| 序号 \| 名称 \| 功能 \| \|--\|--\|--\| \|1\| add_n \| 将多个输入tensor相加 \| \|2\|axpy_v2\|执行标量乘向量加向量的操作\| \|3\|lerp\|根据给定的权重，在起始和结束Tensor之间进行线性插值，返回插值后的Tensor\| \|4\|logical_or\|完成给定输入张量元素的逻辑或运算\| \|5\|masked_fill\|将输入Tensor`x`中mask位置为`True`的元素填充指定的值\| \|6\|sub\|完成减法计算，被减数按alpha进行缩放\| \|7\|addr\|求一维向量vec1和vec2的外积得到一个二维矩阵，并将外积结果矩阵乘一个系数后和自身乘系数相加后输出\| \|8\|square_sum_v1\|用于计算输入张量的平方和\| \|9\|is_nan\|判断张量中哪些元素是nan\| \|10\|assign_add\|完成在原有tensor上的加法操作\| \|11\|assign_sub\|完成在原有tensor上的减法操作\| \|12\|invert\|按位取反\| ## 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。--> ## 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!519	10 months ago
tests	test: masked_fill golden迁移至__spec__测试规范格式，覆盖kernel/aclnn/e2e流程 Co-authored-by: Hana77<wangtianqi27@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6618 merge maskedfill into master test: masked_fill golden迁移至__spec__测试规范格式，覆盖kernel/aclnn/e2e流程 Created-by: Hana77 Commit-by: Hana77 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 masked_fill 算子 golden 整改：将 `conversion/masked_fill/tests/assets/golden.py` 从旧 `__golden__` 字典格式迁移为 `__spec__` 类测试规范格式，golden 覆盖从单一 kernel 流程扩展至 5 条流程： - `masked_fill` → `MaskedFillTestSpec`（kernel/geir 流程，numpy 输入输出，保留原 bfloat16→float32 转换逻辑） - `aclnnInplaceMaskedFillScalar` → `AclnnInplaceMaskedFillScalarTestSpec`（aclnn 流程，CPU torch.Tensor，inplace 返回） - `aclnnInplaceMaskedFillTensor` → `AclnnInplaceMaskedFillTensorTestSpec`（aclnn 流程） - `torch.masked_fill` → `TorchMaskedFillTestSpec`（e2e 流程） - `torch.Tensor.masked_fill_` → `TorchMaskedFillInplaceTestSpec`（e2e 流程）其他关键改动： - 新增统一 `_MF_TOLERANCE` 精度标准：float16/float32/bfloat16 使用 cross_check，bool/int8/int16/int32/int64 使用 binary_equal - 新增各流程 `third_party` torch 适配；kernel 流程 value 为 1 维单元素/0 维 tensor（def.cpp 契约），公开接口 `torch.masked_fill` 拒收 1 维 value，适配器先 `.item()` 转标量再调用（自动走 masked_fill.Scalar 重载） ## 关联的Issue - #3834 ## 测试 - golden 仅作为测试资产基准实现，不涉及算子 host/kernel 代码改动；验证各流程 golden 输出与原实现一致、third_party 对接调用正常。 ## 文档更新 - 无 ## 类型标签 - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [x] 其他，请描述：golden 测试资产整改（迁移至 __spec__ 规范格式） See merge request: cann/ops-math!6618	20 days ago
CMakeLists.txt	feat: 新增 ascend960pr/ascend960dt 平台算子适配（14 个算子） Co-authored-by: esok11<yangsifa@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6157 merge f1008 into master feat: 新增 ascend960pr/ascend960dt 平台算子适配（14 个算子） Created-by: esok11 Commit-by: esok11 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述为 ascend960pr / ascend960dt 两个新增芯片形态适配算子，覆盖 conversion 与 math 目录下共 14 个算子；同时修正 addr 的 dtype 支持列表判断逻辑，并对个别文件做版权头/格式整理。 ### 改动原因 ascend960pr / ascend960dt 为新增芯片形态，现有算子需补齐平台注册、编译单元与二进制配置后，才能在新平台上被算子信息库发现、编译并选择正确的 kernel 二进制。 ### 改动方法 1. 算子信息库注册（`_def.cpp`）：新增 `this->AICore().AddConfig("ascend960pr", ...)` 与 `AddConfig("ascend960dt", ...)` - conversion：assign、dynamic_partition、masked_fill、mem_set、tensor_move、tril、triu - math：addr、asin、eye、mod、sinc、truncate_div、truncate_mod 2. 编译配置（`CMakeLists.txt`）：在 `SUPPORT_COMPUTE_UNIT` / `COMPUTE_UNIT` 中追加 `ascend960pr`、`ascend960dt`，并在 `SUPPORT_TILING_DIR` / `TILING_DIR` 中追加对应的 `arch35`（tiling 目录沿用 arch35） 3. 二进制配置：为每个算子新增 `op_host/config/ascend960pr/` 与 `op_host/config/ascend960dt/` 目录，包含 `<op>_binary.json` 与 `<op>_simplified_key.ini` 4. addr dtype 判断修正（`math/addr/op_api/aclnn_addr.cpp`）：`GetDtypeSupportList()` 的判断由区间判断 `>= ASCEND910B && <= ASCEND910E` 改为显式判断 `== ASCEND910B \|\| == ASCEND910_93 \|\| IsRegBase()`，使 reg-base 平台复用 910B dtype 支持列表 5. 格式整理*：`conversion/mem_set_v2/op_host/mem_set_v2_def.cpp`、`math/adds/op_host/adds_def.cpp`、`math/adds/CMakeLists.txt` 仅做版权头/空行/行尾换行等整理 ## 关联的Issue - https://gitcode.com/cann/ops-math/issues/3440 ## 测试本 PR 未包含测试代码改动；适配涉及算子信息库、编译配置与二进制配置，需在 ascend960pr / ascend960dt 平台补充二级冒烟与算子泛化验证。 ## 文档更新无。 ## 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-math!6157	1 month ago
README.md	docs: masked_fill算子文档新增INT16/INT64数据类型支持及芯片差异约束 Co-authored-by: Hana77<wangtianqi27@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !6562 merge 1020 into master docs: masked_fill算子文档新增INT16/INT64数据类型支持及芯片差异约束 Created-by: Hana77 Commit-by: Hana77 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述为 masked_fill 算子说明文档新增 INT16、INT64 数据类型支持说明，并补充对应的芯片差异约束。 ### 改动原因 masked_fill 算子在部分芯片上扩展支持 INT16/INT64 数据类型，同步更新算子文档，使文档与实际支持情况保持一致。 ### 改动方法 - `conversion/masked_fill/README.md`：x、value、y 参数支持的数据类型新增 INT16、INT64；新增“仅 Ascend 950PR&950DT 系列产品支持 INT16、INT64”的产品约束；约束更新为“value 的 dtype 与 x 必须一致”，并删除“value 的数据类型能够转换为 x 的数据类型”条目 - `conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillScalar.md`：selfRef、value 数据类型列表新增 INT16；新增芯片差异说明——Atlas A3 系列、Atlas A2 系列、Atlas 推理系列、Atlas 训练系列产品的 selfRef 数据类型不支持 INT16 - `conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillTensor.md`：selfRef、value 数据类型列表新增 INT16；新增芯片差异说明——Atlas A3 系列、Atlas A2 系列、Atlas 训练系列产品的 selfRef 数据类型不支持 INT16 ## 关联的Issue #3773 ## 测试纯文档变更，不涉及代码逻辑修改，无需测试。 ## 文档更新 - 更新 conversion/masked_fill/README.md - 更新 conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillScalar.md - 更新 conversion/masked_fill/docs/aclnnInplaceMaskedFillTensor.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!6562	22 days ago

MaskedFill

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR&950DT系列产品	√
Atlas A3系列产品	√
Atlas A2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：将输入Tensorx中mask位置为True的元素填充指定的值。mask必须与x的shape相同或可广播。
计算公式：
$maski=Truey_i = \begin{cases} x_i, \, \, mask_i=False\\ value_i, \, \, mask_i=True\\ \end{cases}$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x	输入	公式中的输入x。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL	ND
mask	输入	公式中的输入mask。	BOOL	ND
value	输入	公式中的输入value。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL	ND
y	输出	公式中的输出y。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL	ND

Atlas训练系列产品、Atlas推理系列产品、Atlas 200I/500 A2推理产品：不支持BFLOAT16。
仅Ascend 950PR&950DT系列产品支持INT16、INT64。

约束说明

value的dtype与x必须一致。
x和mask需要满足广播关系。
y的shape可以由x、mask、value共同广播。

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_inplace_masked_fill_scalar	通过aclnnInplaceMaskedFillScalar接口方式调用MaskedFill算子。