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本文作者：闫宗帅 对于分组聚合来说，可以通过排序将待排序值按照大小排列起来，相同的值就紧密连在一起，然后依次遍历，遇到不相同的值就得到一个分组。另一种方式是通过Hash来完成，将所有值都构建到hash表中，同一个桶的值即为一个分组（hash冲突的场景忽略）。openGauss
【功能模块】算子分析【操作步骤&问题现象】第一个问题是PyTorch中IWSLT2016和IWSLT2017算子spilt参数有'train', 'valid', 'test'，在mindspore中是否需要添加'all参数。
【功能模块】MatrixSolve算子，进行st本地验证【操作步骤&问题现象】1、在进行反向用例st本地验证时，它报了类型错误的提示，不过我并没有找出具体错误在哪，望专家指正。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
【功能模块】算子开发【操作步骤&问题现象】1、请问像类型DT_INT64是对应int64_t，那DT_COMPLEX64，DT_COMPLEX64，DT_RESOURCE等对应什么，是在哪里可以找到这个对应关系呢？
支持对TBE算子以及AI CPU算子进行ST测试。
分析目的 在实际开发CANN算子的过程中，常常出现算子功能正常，但性能远低于TensorFlow对标算子的情况。
根据实测，在一些典型场景中CANN的FlashAttention算子相比小算子取得了5倍以上的性能提升，开发者可直接调用相关算子API接口使能大模型极致性能优化。
【功能模块】算子中使用了te.lang.cce.sum接口，在shape比较大的场景，实测fp32的数据，shape在1亿左右会报错 ACL stream synchronize failed。shape小于1亿的时候算子是正常的。
AI CPU负责执行不适合跑在AI Core上的算子，主要承担非矩阵类的复杂计算，在AI CPU上执行的算子称为AI CPU算子。 TBE算子开发主要分为两种方式，DSL方式，TIK方式。 AI CPU算子只有AICPU算子开发这一种方式。
【功能模块】缺失与torch.nn.Maxpool3d和torch.nn.Avgpool3d对于的mindspore算子【操作步骤&问题现象】1、请问有其他可以代替的算子吗2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
【功能模块】MindSpore Ascend计算算子NonMaxSuppressionWithOverlaps算子接入【操作步骤&问题现象】1、根据文档的指示，文档中所有的相关文件的注册都已经注册完成了，但是算子在进行本地验证时报错，报错内容如下：【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件
【功能模块】MindSpore Ascend 计算算子【操作步骤&问题现象】Roll算子开发时发现当输入一维数组时，可以得到预期输出；输入二维数组时，在第一维度对数组进行滚动，可以得到预期输出；但是对第二维度进行滚动时，算子无效，输出与输入相同。
请问有把两个实数组合成复数的操作算子么
模型需要使用BatchNorm3d算子，昇腾310暂时无法支持，该如何选择？
第二个Rest Client调用了MRS服务查询某个集群详情的API，请求URL中需要获取到cluster Id，此时就可以用${clusterId}的方式获取到前一个节点的查询结果了。 测试运行之后查看日志，可以看到${clusterId}已经被替换为对应的集群ID。
main.cpp的作用是用于调用名为 add_custom 的算子进行向量相加操作，根据定义的宏 CCE_KT_TEST 来选择执行哪个部分。
【功能模块】caffe新增算子在完成算子开发后，如何进行caffe适配【操作步骤&问题现象】1、无论新版本还是老版本的mindstudio，在新建project时都无法选择caffe框架，因此截图中文档要求的caffe算子的目录结构，以及正确的插件命名都无法生成（也无法看到caffe
【功能模块】torch.nn.functional.interpolate我查了文档中的算子匹配,暂时没有,如果没有的话,有什么可以替代的算子吗【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
本课程主要介绍昇腾PyTorch适配框架的获取、编译和安装流程，以及如何使用PyTorch适配框架进行TBE算子的适配开发。
【功能模块】 目前unfold实现，但是unfold计算后需要fold仍然缺失，在一些手动局部卷积操作中，该算子很重要，需要补充。
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