GPU测试：以新增厂商为契机，优化加速卡测试架构组织方式

### 0. 引言
本次提交主要目的是：
    以新增厂商为契机，解决当前存在的两个问题  **①GPU作为一级目录不准确 ②GPU目录下的内容划分不清晰，** 
探索一种更清晰、易维护、利于扩展的 “加速器” 测试架构组织方式。
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### 1. 背景
 **“加速卡（Accelerator）概念”** 
“加速卡”是指在通用 CPU 之外，专用于加速特定类型计算（如图形处理、AI 推理、机器学习训练、通用并行计算等）的硬件设备。它们通常以独立 PCIe 卡形式存在，并配有各自的驱动、运行时环境和编程模型。
常见的加速卡包括：
----GPU（Graphics Processing Unit）：NVIDIA、AMD、Intel 等，支持图形渲染和 GPGPU；
----MLU（Machine Learning Unit）：寒武纪，专为 AI 推理加速设计；
----TPU（Tensor Processing Unit）：Google，自研 AI 训练/推理芯片；
----NPU（Neural Processing Unit）：华为、地平线等 AI 加速器；
----其他国产 AI 卡：如海光、天数智芯等提供的深度学习加速器。

**问题一： 为什么不应该将 GPU 作为一级目录？** 
①GPU 不再是唯一主流加速器
--------当前主流服务器已普遍支持多种异构加速器，不再局限于 GPU。
--------MLU、TPU、NPU 等已广泛部署于 AI、云计算、边缘计算等场景。
②归类不准确，造成概念混淆
--------将寒武纪（MLU）、天数智芯等芯片放在 GPU 目录下，容易误导用户认为它们是某种 GPU，这在技术上是错误的。
--------各类加速器具有不同的硬件架构、编程模型、驱动栈，不具备通用性。
③阻碍架构扩展和统一调度
--------GPU 为一级目录，会导致其他加速卡难以合理嵌入，必须“借壳”挂在 GPU 下，带来维护困难。
--------无法统一管理加速器状态、调度、指标采集等公共逻辑。

**问题二：为什么需要按厂商划分子目录，进行测例隔离？** 
当前 gpu/目录下集成了多个厂商（如 NVIDIA、Haiguang 等）的测试源码与工具，但缺乏清晰的边界划分，不同厂商的测试用例存在一定耦合现象。
例如，Iluvatar和NVIDIA都使用了gpu_burn下的源码和编译链，但是Iluvatar通过编译前通过替换指令，编译出了不同的测试工具。
这种情况下一方修改了源码，另一方就会受影响， 如果保持现在糅合的状态，不仅使得结构难以维护，也对新增厂商支持带来了门槛。
因此，需要按厂商划分子目录， **将源码-编译过程解耦合，各自独立，来保证安全和易维护** 
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### 2. 重要性/优先级
- 修改一级目录为加速卡，避免了误会，使其他厂商更容易接入
- 分离不同厂商的测试代码和工具，有助于降低模块耦合度，提升整体可维护性和扩展性。
从 ancert 长期可扩展性角度来看，进行本优化是重要性较高的

### 3. 目标/计划
②：修改一级目录为Accelerator，把程序中原本gpu相关的代码，例如类名，最好都改成accelerator或accel
①：按厂家建立二级子目录，每个厂家管理自己的子目录，由通用脚本检查vendor_id后进入对应的子目录执行测试，具体可参照PR里新增的cambricon的测例设计

### 4. 影响
- 避免了命名误会，使其他厂商更容易接入
- 不同厂商测试逻辑完全独立，减少冲突，提升代码可维护性
- 新厂商接入更简单，只需添加子目录和脚本
- 日志输出、错误处理等更容易统一规划

### 5. 其他说明
①本问题对应的MR只是通过新增accelerator/Cambricon目录做一个例子， **如果采纳本ISSUE，还需要把程序中原本gpu相关的代码，例如类名，最好都改成accelerator或accel** 
②按厂家规划好后，还可以统一各厂家测试的输出日志的格式、位置等，例如都要统一错误记录日志 例如：ERR_COLLECT_LOG="${TESTLOG_DIR}/cambricon/err_collect.log"

anolis/ancert

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