ReduceStdV2Update

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	√

产品与芯片映射关系参见昇腾产品形态说明。其中 Ascend 950PR/Ascend 950DT 为本次新增 Ascend C Kernel 实现的目标平台；其余支持产品由已有 TBE binary 覆盖。

功能说明

• 算子功能：接收原始输入 x 和已计算好的均值 mean（已广播到 x 的 shape），沿指定维度 dim 归约计算平方偏差和，再除以 N - correction 得到方差或标准差。支持贝塞尔校正（correction）与 keepdim。ReduceStdV2Update 是 CANN l0op 内部算子，被 aclnnVar/aclnnVarCorrection/aclnnVarMean 在非 regbase 路径下内部调用，使 aclnnVarMean 可复用 mean 结果避免重复求均值。

• 计算公式：

  $$\text{diff}=x-\mu$$

  $$\text{sq\_sum}=\sum _{i\in D}{\text{diff}}_i^2$$

  $$\text{var}=\frac{\text{sq\_sum}}{N-\text{correction}}$$

  $$\text{output}=\{\begin{array}{ll}\sqrt{\text{var}}& \text{if }\text{if\_std}=\text{true}\\ \text{var}& \text{if }\text{if\_std}=\text{false}\end{array}$$

  其中 $D$ 为归约维度集合，$N$ 为归约维度元素个数，$\mu$ 为外部传入的均值，correction=0 为有偏估计（分母 N），correction=1 为无偏估计（分母 N-1）。

• 接口间区别：本算子提供两个等价 L0 接口。ReduceStdV2Update 使用 bool unbiased 参数（true=无偏 N-1，false=有偏 N），被 aclnnVar 调用；ReduceStdV2UpdateCorrection 使用 int64_t correction 参数（0=有偏，1=无偏），被 aclnnVarCorrection 调用。两者数学等价，仅参数表达方式不同。L0 接口固定输出方差（if_std=false）；GE IR 图模式可通过 if_std 属性控制输出方差或标准差。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式	非连续Tensor
x（self）	输入	原始输入数据，对应公式中 x。0-8 维 ND。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	√
mean	输入	已计算好的均值，对应公式中 μ，须已 Expand 广播到 self 的 shape。dtype 与 self 一致。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	√
dim	属性	归约维度列表，对应公式中 D，支持负索引。dim 为空时归约所有维度。	INT64（ListInt）	-	-
if_std	属性	false=输出方差，true=输出标准差（开方）。默认 false。aclnn 接口固定 false。	BOOL	-	-
unbiased	属性	是否使用贝塞尔校正。true=无偏（N-1），false=有偏（N）。默认 true。	BOOL	-	-
keepdim	属性	是否保留归约维度。true=设为 1，false=移除。默认 false。	BOOL	-	-
correction	属性	贝塞尔校正因子。0=有偏（N），1=无偏（N-1）。默认 1。	INT64	-	-
output（output_var）	输出	方差或标准差，对应公式中 output。dtype 与 x 一致，shape 为 x 沿 dim 归约后的 shape。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	×

约束说明

• 输入数据类型限制：x 与 mean 仅支持 FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16，且二者数据类型须一致；不支持 DOUBLE、复数、整型。
• shape 约束：mean 必须已通过 Expand 广播到 x 的 shape；output shape 为 x 沿 dim 归约后的 shape（keepdim=true 维度设 1，false 移除）。
• correction/unbiased 约束：仅支持 correction=0（有偏）和 correction=1（无偏）两种语义；correction>1 由上层 aclnnVarCorrection 处理。
• 边界情况：空 Tensor、单元素且 correction≥1 的场景由上层 aclnnVar/aclnnVarCorrection 提前拦截返回 NAN/INF，不会到达本算子；kernel 实现仍需防御性处理这些边界。
• 精度约束（950 实现严格对齐 canndev 原型）：
  • FP16/BF16 输入固定提升到 FP32 累加（固定提升，无 GetPromoteType），FP32 输入直接计算；结果转回原 dtype。
  • BF16 输出回转使用 round 模式（对应 AscendC Cast round），保留 BF16 舍入语义。
  • if_std=true 时使用 high_precision vsqrt 开方。
  • 输出 dtype 与输入 x 一致，不在接口层做类型提升。
• 确定性说明：本算子默认确定性实现。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
GE图模式	test_geir_reduce_std_v2_update	通过算子IR构图方式调用ReduceStdV2Update算子，支持if_std属性控制输出方差或标准差。

注：本算子为l0op内部子算子，不对外暴露独立aclnn接口；L0接口固定if_std=false输出方差，GE IR图模式可通过if_std属性控制输出方差或标准差。上层aclnnVar/aclnnVarCorrection/aclnnVarMean在非regbase路径下内部调用本算子。