简单适配torch_npu不支持的ATen算子

- 一、背景说明
- - 1.1 PyTorch扩展机制
  - 1.2 核心概念
- 二、实现步骤详解
- - 2.1 实现前向、反向传播算子
  - 2.2 编译生成动态库
  - 2.3 测试验证程序
- 三、关键点解析
- - 3.1 设计注意事项
  - 3.2 性能优化方向
- 四、验证结果

一、背景说明

1.1 PyTorch扩展机制

PrivateUse1是PyTorch为第三方设备扩展设计的保留设备类型，允许开发者添加新硬件支持
当算子在当前设备（如NPU）未实现时，PyTorch会自动回退（fallback）到CPU执行
本文以native_batch_norm算子为例，演示如何为NPU设备添加自定义实现

1.2 核心概念

ATen：PyTorch的核心张量运算库，提供超过2000个基础算子
内存格式：描述张量在内存中的排布方式，如NCHW（批处理x通道x高度x宽度）
自动微分：PyTorch通过记录计算图实现反向传播，需要同时实现前向和反向算子

二、实现步骤详解

2.1 实现前向、反向传播算子

cat > native_batch_norm_npu.cpp <<-'EOF'// 包含必要的头文件
#include <torch/library.h>      // 算子注册相关
#include <ATen/EmptyTensor.h>   // 空张量创建
#include <ATen/Device.h>
#include <ATen/Utils.h>
#include <ATen/native/Resize.h>
#include <c10/core/DeviceType.h> // 设备类型定义std::tuple<at::Tensor, at::Tensor, at::Tensor> native_batch_norm_npu(const at::Tensor& input,  // 输入张量const c10::optional<at::Tensor>& weight, // 可选的gamma参数（缩放）const c10::optional<at::Tensor>& bias,   // 可选的beta参数（偏移）const c10::optional<at::Tensor>& running_mean, // 训练时累计的均值const c10::optional<at::Tensor>& running_var,  // 训练时累计的方差bool training, // 是否处于训练模式double momentum, // 动量参数，用于更新running统计量double eps)      // 数值稳定系数
{// 创建临时张量占位（实际实现需计算真实统计量）at::Tensor output = at::empty_like(input);at::Tensor dummy_mean = at::empty