Issue/497 优化测试框架

[wooway777]

目前，
先写了一个框架；
加了add和matmul的测试；
加了rms_norm和attention(叫attention_temp)的测试，主要是验证框架对测例的处理，调用姿势跟torch没对齐；

用法跟以前一致python test/infinicore/ops/matmul.py --nvidia --bench
以前的--profile改为--bench，其余不变
test/infinicore/ops.py可以运行所有算子测试

对于一个具体算子的测试，需要：
[区别部分]

1. 测试用例：
   需要自己定义_TEST_CASES_DATA，包含所有测试用例，格式随意。其中TestCase.BOTH、TestCase.IN_PLACE、TestCase.OUT_OF_PLACE可以区分测试类型
2. 测试用例的parse方法，需要以TestCase(operation_mode, inputs, output)的形式返回给_TEST_CASES或者get_test_cases(self)
3. 数据类型表
   _TENSOR_DTYPES = [infinicore.float16, infinicore.bfloat16, infinicore.float32]
   如果需要混合数据类型，templates.py上面给了一些定义方法，可以参考rms_norm.py中_DTYPE_COMBINATIONS的定义方式。
4. 误差表

_TOLERANCE_MAP = {
    infinicore.float16: {"atol": 0, "rtol": 1e-2},
    infinicore.float32: {"atol": 0, "rtol": 1e-3},
    infinicore.bfloat16: {"atol": 0, "rtol": 5e-2},
}

5. 测试类，class OpTest(BaseOperatorTest)
   init中字符用算子名。
   get_test_cases, get_tensor_dtype, get_tolerance_map可以复制粘贴。
   torch_operator和infinicore_operator用来定义torch和infinicore的定义方法，原则上应该基本一致。
6. 如果需要混合类型，则需要：

def get_dtype_combinations(self):
        return _DTYPE_COMBINATIONS

否则不需要定义
[相同部分]

1. 开头的include

import sys
import os

sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))

import torch
import infinicore
from framework.base import BaseOperatorTest, TensorSpec, TestCase
from framework.runner import GenericTestRunner

2. 结尾的入口

def main():
    """Main entry point"""
    runner = GenericTestRunner(OpTest)
    runner.run_and_exit()


if __name__ == "__main__":
    main()

[voltjia]

目前用起来问题不大，描述中给出的命令也都可以顺利运行，可以先合并后面再更新。

有几个小问题，后面可以看看需不需要更改一下：

1. _TEST_CASES_DATA 和 parse_add_test_case 这俩的命名读起来似乎略有不对劲，但是问题不大。
2. test/infinicore 下同时存在 ops 文件夹和 ops.py，可能会出现冲突问题，比如后面如果有需要 import 的时候，也许会有问题，但也有可能压根不会需要 import 这些。