最近使用Atlas200IDKA2进行算子开发，使用Kernel直调时结果正确，但使用Aclnn时输出结果错误，看起来像是只进行到了compute函数的前一部分操作就把结果输出了，现已用aclnn调用做出以下尝试。

1.在compute函数最后循环几次dumptensor操作，最终输出结果正确。

2.减少上述dumptensor操作的循环次数，结果只有前面一部分能计算正确，后面一部分又是错误结果（如最上面所述的那种看起来compute函数运行到一半的结果）。

3.不减少dumptensor的循环次数，而是把每个dumptensor中打印数据的个数减少，结果也不正确（错误形式同2，只有前面一部分结果正确）。

4.将compute函数中的所有操作删去，只对输入的inputtensor进行一次标量Adds+1操作，结果输出还是inputtensor，并没有加1。但是在这个Adds函数后面加一个dumptensor全打印，最终结果又正确了。

5.设置一个较大的workspace，不加任何dumptensor操作，输出结果和最开始不加dumptensor操作时一样，输出的所有元素结果都出错。

本次算子开发涉及到的inputtensor元素个数量级为千万，数据类型是float，想请教一下从以上描述中可以看出大概是哪方面的问题吗，主要疑问还是在于（1）第一点的操作后所有结果正确，（2）第二点减少循环次数后只有部分结果正确和（3）第四点，compute中只使用一个Adds函数也需要一次dumptensor操作才能使输出结果正确。这三点令我十分疑惑。万分感谢！