LayerNormFusion
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对输入数组沿最后一维或指定维度执行 LayerNorm 归一化，并应用可学习的 gamma 和 beta 参数。

.. math::

    \text{dst}_i = \frac{\text{src}_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \cdot \gamma_i + \beta_i
    \quad \text{where} \quad
    \mu = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N} \text{src}_j,\quad
    \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N} (\text{src}_j - \mu)^2

输入：
    - **src_data** - 输入数据地址。
    - **gamma_data** - 缩放参数 gamma。
    - **beta_data** - 偏置参数 beta。
    - **param_inner_size** - 参数内层尺寸。
    - **param_outer_size** - 参数外层尺寸。
    - **norm_inner_size** - 归一化内层尺寸。
    - **norm_outer_size** - 归一化外层尺寸。
    - **epsilon** - 避免除零的小常数。
    - **task_id** - 当前核心ID（仅适用于私有存储版本）。
    - **thread_num** - 核心总数（仅适用于私有存储版本，固定值1）。
    - **core_mask** - 核掩码（仅适用于共享存储版本）。

输出：
    - **dst_data** - 输出数据地址。
    - **out_mean** - 每个归一化单元的均值（可选）。
    - **out_variance** - 每个归一化单元的方差（可选）。

支持平台：
    ``FT78NE``
    ``MT7004``

.. note::
    - FT78NE 支持fp, int8
    - MT7004 支持hp, fp

**共享存储版本:**

.. c:function:: void fp_layernormfusion_s(float *Input0, float *output, float* gamma_data, float* beta_data, float* out_mean, float* out_variance,int param_inner_size, int param_outer_size, int norm_inner_size, int norm_outer_size, float epsilon, int length, int core_mask)
.. c:function:: void hp_layernormfusion_s(half* src_data, half* gamma_data, half* beta_data, half* dst_data, half* out_mean, half* out_variance, int param_inner_size, int param_outer_size, int norm_inner_size, int norm_outer_size, float epsilon, int length, int core_mask)
.. c:function:: void i8_layernormfusion_s(int8_t* src_data, int8_t* gamma_data, int8_t* beta_data, int8_t* dst_data, float* out_mean, float* out_variance, int param_inner_size, int param_outer_size, int norm_inner_size, int norm_outer_size, float epsilon, int length, int core_mask)

**C调用示例：**

.. code-block:: c
    :linenos:
    :emphasize-lines: 19

    #include <stdio.h>
    #include <layernormfusion.h>

    int main() {
        float *src = (float *)0xA0000000;        // 输入在DDR空间
        float *gamma = (float *)0xA1000000;
        float *beta = (float *)0xA2000000;
        float *dst = (float *)0xC0000000;
        float *out_mean = (float *)0xD0000000;
        float *out_variance = (float *)0xD1000000;
        int param_inner_size = 16;
        int param_outer_size = 1;
        int norm_inner_size = 16;
        int norm_outer_size = 2;
        float epsilon = 1e-5;
        int core_mask = 0xff;
        int length = 1024;

        fp_layernormfusion_s(src, gamma, beta, dst, out_mean, out_variance, param_inner_size, param_outer_size, norm_inner_size, norm_outer_size, epsilon, length, core_mask);
        return 0;
    }


**私有存储版本:**

.. c:function:: void fp_layernormfusion_p(float* src_data, float* gamma_data, float* beta_data, float* dst_data, float* out_mean, float* out_variance, int param_inner_size, int param_outer_size, int norm_inner_size, int norm_outer_size, float epsilon)
.. c:function:: void hp_layernormfusion_p(half* src_data, half* gamma_data, half* beta_data, half* dst_data, half* out_mean, half* out_variance, int param_inner_size, int param_outer_size, int norm_inner_size, int norm_outer_size, float epsilon)
.. c:function:: void i8_layernormfusion_p(int8_t* src_data, int8_t* gamma_data, int8_t* beta_data, int8_t* dst_data, float* out_mean, float* out_variance, int param_inner_size, int param_outer_size, int norm_inner_size, int norm_outer_size, float epsilon)

**C调用示例：**

.. code-block:: c
    :linenos:
    :emphasize-lines: 17

    #include <stdio.h>
    #include <layernormfusion.h>

    int main() {
        float *src = (float *)0x10810000;        // 输入在L2空间
        float *gamma = (float *)0x10811000;
        float *beta = (float *)0x10812000;
        float *dst = (float *)0x10820000;
        float *out_mean = (float *)0x10821000;
        float *out_variance = (float *)0x10822000;
        int param_inner_size = 16;
        int param_outer_size = 1;
        int norm_inner_size = 16;
        int norm_outer_size = 2;
        float epsilon = 1e-5;

        fp_layernormfusion_p(src, gamma, beta, dst, out_mean, out_variance, param_inner_size, param_outer_size, norm_inner_size, norm_outer_size, epsilon);
        return 0;
    }