（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第三期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第三期】任务总览）

为神经网络编译器 CINN 增加一系列基础算子，提交流程请参考 CINN算子开发&提交流程（coming soon），开发请参考 贡献指南，任务列表如下：

No.67：为神经网络编译器 CINN 增加 arange 算子

• 算子功能：返回一个tensor，它的值是一个范围内的数字

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.68：为神经网络编译器 CINN 增加 argmin 和 argmax 算子

• 算子功能：返回最大/最小值的索引

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.69：为神经网络编译器 CINN 增加 cast 算子

• 算子功能：转化输入的数据类型

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.70：为神经网络编译器 CINN 增加 clip 算子

• 算子功能：将输入限制在范围内，给定范围min，max，在范围内的输入则原值返回，超过max则返回max，小于min则返回min

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.71：为神经网络编译器 CINN 增加 flip 算子

• 算子功能：将一个算子的某些维度数据反转过来，如[1, 2, 3] 变成 [3, 2, 1]

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.72：为神经网络编译器 CINN 增加 layout_transform 算子

• 算子功能：更改输入的layout

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.73：为神经网络编译器 CINN 增加 one_hot 算子

• 算子功能：根据输入的索引，返回一个Tensor，该Tensor将索引的位置标注为用户指定的一个值，非索引的位置标注为另一个值。最常见的是1/0标值

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.74：为神经网络编译器 CINN 增加 repeat 算子

• 算子功能：把一个Tensor沿某些维度重复几遍

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.75：为神经网络编译器 CINN 增加 sort 算子

• 算子功能：对输入根据某些维度，进行排序

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.76：为神经网络编译器 CINN 增加 split 算子

• 算子功能：将输入根据某些维度和索引划分，分开成几个不同Tensor输出

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.77：为神经网络编译器 CINN 增加 squeeze 算子

• 算子功能：删除只有1个元素的维度，减少输入Tensor的维度

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：基础

No.78：为神经网络编译器 CINN 增加 gather、gather_nd、scatter、scatter_nd 算子

• 算子功能：对输入分别进行gather、scatter相关功能

• 技术标签：深度学习框架，编译器

• 任务难度：进阶

详细描述

使用神经网络编译器 CINN IR 编写算子，大致步骤为在 CINN 底层使用 CINN IR 实现相关计算的描述，如果有优化需求再实现相关 strategy，之后打通上层的 net_builder 和 load_paddle_model，并进行相关单测。

提交内容

1. 包含算子的设计文档，以及必要的代码讲解和背景知识。 提交至 PaddlePaddle/community repo 的 rfcs/CINN/APIs 目录；
2. Github fork PaddlePaddle/CINN repo 为自己 repo 后，提交 PR 到 PaddlePaddle/CINN 公开 repo，提交 PR 的链接：
   a. PR 代码中，使用 CINN IR 编写的算子，相应的 strategy，根据具体算子在 CINN 情况提交至相关路径；
   b. 上层 net_builder 调用提交到 cinn/frontend/net_builder.h 和 .cc 文件下；
   c. 上层 load_paddle_model 调用提交到 cinn/frontend/paddle_model_to_program.h 和 .cc 文件下。

技术要求

• 熟悉神经网络编译器，如 TVM 或 CINN；
• 熟悉神经网络框架，如 TensorFlow 或 Pytorch 或者 PaddlePaddle；
• 熟练掌握 C++ 、Python。

答疑交流

• 如果在开发中对于上述任务有任何问题，欢迎在本 ISSUE 下留言交流；
• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与。