[BUG] 修复 2025 秋季算子比赛 T1-1 NVIDIA 测试失败/不稳定算子

[GordonYang1]

版本
0.1.0

问题描述
在 NVIDIA 后端验证 2025 年秋季算子比赛 T1-1 相关算子时，发现部分 test/infinicore 算子存在单测失败或批量测试不稳定问题，影响全量算子测试通过。

涉及算子如下：

单测失败：

• fmod，T1-1-9
• logdet，T1-1-37
• upsample_nearest，T1-1-49
• logical_and，T1-1-50
• logical_not，T1-1-50

批量测试中出现过不稳定：

• addbmm，T1-1-5
• gaussian_nll_loss，T1-1-30
• index_copy，T1-1-40

初步定位结果：

• index_copy：测试随机 index 可能重复，导致相同位置重复写入，CUDA 并行写入顺序与 PyTorch 顺序行为不一致，结果不稳定。
• fmod：float16 divisor 可能为 0，导致 PyTorch 和 InfiniCore 都返回 NaN，但比较器未启用 equal_nan，因此比对失败。
• logdet：随机矩阵 determinant 可能为负，PyTorch 和 InfiniCore 都返回 NaN，但比较器未启用 equal_nan，因此比对失败。
• upsample_nearest：interpolate(mode="nearest") 的 NVIDIA 1D nearest 路径未走已有 upsample_nearest 实现。
• logical_and：CUDA 分支调用了当前 ntops.torch 中不存在的 logical_and。
• logical_not：CUDA 分支调用了当前 ntops.torch 中不存在的 logical_not，并且直接写 out=input 时存在 alias 问题。
• addbmm：批量测试中出现过不稳定，但单算子连续测试未复现。
• gaussian_nll_loss：批量测试中出现过不稳定，但单算子连续测试未复现。

如何复现

单算子复现命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 PYTHONFAULTHANDLER=1 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True \
python test/infinicore/run.py --nvidia --ops <op>

例如：

python test/infinicore/run.py --nvidia --ops fmod
python test/infinicore/run.py --nvidia --ops logdet
python test/infinicore/run.py --nvidia --ops upsample_nearest
python test/infinicore/run.py --nvidia --ops logical_and
python test/infinicore/run.py --nvidia --ops logical_not
python test/infinicore/run.py --nvidia --ops index_copy

组合验证命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 PYTHONFAULTHANDLER=1 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True \
python test/infinicore/run.py --nvidia --ops index_copy addbmm gaussian_nll_loss fmod logdet upsample_nearest logical_and logical_not

预期结果
上述 T1-1 相关 NVIDIA 算子不应在单算子测试中失败，也不应因为测试数据构造问题、Python wrapper 接线问题或缺失的 ntops.torch API 调用导致全量测试失败。

预期结果：

• fmod、logdet、upsample_nearest、logical_and、logical_not、index_copy 单算子测试通过；
• addbmm、gaussian_nll_loss 单算子连续测试稳定通过；
• 组合测试中 Failed: 0；
• 后续全量 NVIDIA 测试不再被这些算子阻塞。

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