FakeQuantWithMinMaxVars
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对输入数据执行逐元素伪量化运算。该算子通过给定的最小/最大值（min_val/max_val）计算缩放因子（scale）和零点（zero_point），将浮点输入模拟量化到指定的整数范围（quant_min/quant_max），然后再将其反量化回浮点数。

.. math::

   scale = \frac{max\_val - min\_val}{quant\_max - quant\_min}

.. math::

   zp\_from\_min = quant\_min - \frac{min\_val}{scale}

.. math::

   nudge\_zp = \text{round} \left( \min \left( quant\_max, \max \left( quant\_min, zp\_from\_min \right) \right) \right)

.. math::

   nudge\_min = (quant\_min - nudge\_zp) \times scale

.. math::

   nudge\_max = (quant\_max - nudge\_zp) \times scale

.. math::

   output_i = \left( \text{round} \left( \frac{\text{clamp}(input_i, nudge\_min, nudge\_max) - nudge\_min}{scale} \right) \right) \times scale + nudge\_min

对称量化（symmetric 为 true 时）：

.. math::

   max\_val = \max(-min\_val, max\_val), \quad min\_val = -max\_val

输入：
    - **src** - 输入数据地址。
    - **min_val** - 浮点范围的最小值。
    - **max_val** - 浮点范围的最大值。
    - **params** - 参数数组，包含以下元素：

        - ``params[0]`` - 计算长度（length）。
        - ``params[1]`` - quant_min，量化后的整数最小值（例如 0 或 -128）。
        - ``params[2]`` - quant_max，量化后的整数最大值（例如 255 或 127）。
        - ``params[3]`` - symmetric，是否使用对称量化（bool 类型）。若为 true，则范围调整为关于 0 对称。

    - **core_mask(int, 可选)** - 核掩码（仅适用于共享存储版本）。

输出：
    - **output** - 伪量化后的计算结果地址。

支持平台：
    ``FT78NE``
    ``MT7004``

.. note::
    - FT78NE 支持：fp32 (fp)
    - MT7004 支持：fp16 (hp), fp32 (fp)
    - 该算子内部包含 "Nudge" 逻辑，即会自动调整零点（Zero Point）使其为整数，并根据调整后的零点重新计算实际使用的浮点范围（nudge_min/nudge_max）。

**共享存储版本:**

.. c:function:: void fp_fake_quant_with_min_max_vars_s(float* src, float* output, float min_val, float max_val, long long* params, int core_mask)
.. c:function:: void hp_fake_quant_with_min_max_vars_s(float16* src, float16* output, float16 min_val, float16 max_val, long long* params, int core_mask)

    **C调用示例：**

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

        // MT7004 示例：fp32 类型共享存储多核计算
        #include <stdio.h>
        #include <stdbool.h>

        int main(int argc, char* argv[]) {
            float *input = (float *)0x81000200;
            float *output = (float *)0x82000000;
            float min_v = -10.0f;
            float max_v = 10.0f;
            int length = 1024;
            int core_mask = 0b1011;
            long long params[4];
            params[0] = length;
            params[1] = 0;       // quant_min
            params[2] = 255;     // quant_max
            params[3] = false;   // symmetric
            fp_fake_quant_with_min_max_vars_s(input, output, min_v, max_v, params, core_mask);
            return 0;
        }

**私有存储版本:**

.. c:function:: void fp_fake_quant_with_min_max_vars_p(float* src, float* output, float min_val, float max_val, long long* params)
.. c:function:: void hp_fake_quant_with_min_max_vars_p(float16* src, float16* output, float16 min_val, float16 max_val, long long* params)

    **C调用示例：**

    .. code-block:: c
        :linenos:
        :emphasize-lines: 16

        // MT7004 示例：fp16 (float16) 类型私有存储单核计算
        #include <stdio.h>
        #include <stdbool.h>

        int main(int argc, char* argv[]) {
            float16 *input = (float16 *)0x10030000;
            float16 *output = (float16 *)0x10040000;
            float16 min_v = fp32_to_fp16(-5.0f);
            float16 max_v = fp32_to_fp16(5.0f);
            int length = 1024;
            long long params[4];
            params[0] = length;
            params[1] = 0;       // quant_min
            params[2] = 255;     // quant_max
            params[3] = true;    // symmetric
            hp_fake_quant_with_min_max_vars_p(input, output, min_v, max_v, params);
            return 0;
        }