[WIP][API-Compat] Add paddle.compat.min/max and new PHI kernel (min/max_with_index)

[Enigmatisms]

PR Category

Operator Mechanism

PR Types

New features

Description

本 PR 为 #74495 的 reopen 版本，rebase 到了一个更新的版本，并且解决了与 #74506 的冲突。#74495 当时只用于CI发现问题，本 PR 尝试对其中“共用amin/amax backward op 但amin/amax 不支持某些整数类型“的问题进行了修复，基于SFINAE与python端检查。目前本 PR 在 #74506 未合入前会显得改动过多，实际上是包含了部分前序 PR 的改动，前序 PR merge 后应该可以自动 resolve。

本 PR 尚未完成：缺少对应的单测（进行了测试，见最后的TODO），并且依赖一个前置 PR（前置PR目前没有合入，合入后本PR信息将会修改）： #74446，需要其中的 ForbidKeywordsDecorator 装饰器。

本 PR 新增的 feature:

• 两个新的 PHI kernel：(min/max)_with_index，底层基于 cub 的 Argmin/Argmax 操作，同时 reduce key/value。此 PHI kernel 仅在 GPU 端进行了支持。评估：
  • CPU 端的 argmin/argmax 操作基于 Eigen::TensorMap 提供的 argmin/argmax 操作，无法对 value 同时进行 reduce。
  • 其他后端暂不考虑支持。
• 新的 PHI kernel 的反向传播算子：(min/max)_with_index_grad，与 torch 行为一致，基于 amin/amax 的梯度操作修改而来。
• 其他与新算子相关的支持（如InferMeta/InferMetaSymbolic）
• 两个新增的操作：paddle.compat.min, paddle.compat.max，与 torch 的行为进行对齐。

torch.min/torch.max 输入输出关系很复杂（一个API包含了太多功能）：

• 单输入时是全 reduce：仅输出 tensor
• 输入 dim/keepdim 时：输出 values/indices
• 输入 other 时：行为与 minimum/maximum 一致

除上述【情况2】在 CUDA GPU 后端下会调用 (min/max)_with_index，其余情况都是由 python 调用 _C_ops.xxx 获得结果的。其中情况1/2/3 在CUDA GPU后端下应该都具有较好的性能（没有进行组合，调用单算子完成），而情况2在其他后端下使用 argmin/max 与 take_along_axis 组合（并且需要配合 squeeze_ 操作），不是最优性能方案，但应当具有较高的开发性价比。

TODO

• 本地 25个简单单测（单算子不同的输入组合）
• PaConvert 库测试（10/14），4个失败的测试由于 out 机制没有进行开发导致。此问题暂时不由本人解决。
• PHI kernel 相关的单测（比如静态图 OpPass 单测等等）
• test_compat_minmax.py: 能达到单测覆盖率要求的算子单测。
• 算子python函数内英文文档

Pcard-89620

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