docs: add test usage guide and rename doc files for consistency

- Add docs/test_usage_guide.md with build/run/write instructions
- Rename hook_mechanism.md → hook_mechanism_design.md
- Rename lora_usage.md → lora_usage_guide.md
- Add googletest as submodule in .gitmodules
- Add infini_run tool target in CMakeLists.txt, remove stale comments

Author: chen2021673

.gitmodules

@@ -7,3 +7,6 @@
 [submodule "third_party/eigen"]
 	path = third_party/eigen
 	url = git@github.com:InfiniTensor/eigen-mirror.git
+[submodule "third_party/googletest"]
+	path = third_party/googletest
+	url = git@github.com:google/googletest.git

CMakeLists.txt

@@ -40,9 +40,7 @@ include_directories(${gflags_SOURCE_DIR}/include)
 set(WITH_GFLAGS OFF CACHE BOOL "Disable glog finding system gflags" FORCE)
 set(WITH_GTEST OFF CACHE BOOL "Disable glog finding system gtest" FORCE)
 add_subdirectory(third_party/glog)
-# add_compile_definitions(GLOG_USE_GLOG_EXPORT=1)
 include_directories(${glog_SOURCE_DIR}/src)
-# include_directories(${glog_BINARY_DIR}/glog)
 
 # eigen
 if(USE_OMP)
@@ -210,6 +208,9 @@ add_executable(llama3
 )
 link_infini_train_exe(llama3)
 
+# Tools
+add_subdirectory(tools/infini_run)
+set_target_properties(infini_run PROPERTIES RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_BINARY_DIR})
 
 # Tests
 if(BUILD_TEST)

docs/hook_mechanism.md docs/hook_mechanism_design.mddocs/hook_mechanism.md renamed to docs/hook_mechanism_design.md

@@ -0,0 +1,149 @@
+# 测试使用指南
+
+本指南介绍如何在 InfiniTrain 中构建、运行和编写测试。底层设计详见 [test_infrastructure_design.md](test_infrastructure_design.md) 和 [test_lifecycle.md](test_lifecycle.md)。
+
+---
+
+## 构建测试
+
+```bash
+mkdir build && cd build
+cmake -DBUILD_TEST=ON -DUSE_CUDA=ON ..
+make -j$(nproc)
+```
+
+仅构建 CPU（不含 CUDA）：
+
+```bash
+cmake -DBUILD_TEST=ON -DUSE_CUDA=OFF ..
+```
+
+---
+
+## 运行测试
+
+```bash
+# 运行所有测试
+ctest --output-on-failure
+
+# 仅运行 CPU 测试
+ctest -L cpu --output-on-failure
+
+# 仅运行 CUDA 测试
+ctest -L cuda --output-on-failure
+
+# 运行指定测试套件
+ctest -R tensor --output-on-failure
+
+# 直接运行测试二进制，使用 GTest 过滤器
+./tests/tensor/test_tensor_create_cpu --gtest_filter="CPU/TensorCreateTest.*"
+./tests/tensor/test_tensor_create_cuda --gtest_filter="CUDA/TensorCreateTest.*"
+```
+
+---
+
+## 编写新测试
+
+### 1. 创建测试文件
+
+在 `tests/` 下对应子目录中新建文件，例如 `tests/tensor/test_tensor_copy.cc`：
+
+```cpp
+#include "common/test_utils.h"
+
+class TensorCopyTest : public infini_train::test::InfiniTrainTest {};
+
+TEST_P(TensorCopyTest, CopiesDataCorrectly) {
+    auto src = createTensor({4}, DataType::kFLOAT32);
+    FillSequentialTensor(src);
+
+    auto dst = createTensor({4}, DataType::kFLOAT32);
+    // ... 执行拷贝并断言 ...
+    EXPECT_EQ(dst->Dims(), src->Dims());
+}
+
+INFINI_TRAIN_REGISTER_TEST(TensorCopyTest);
+```
+
+注意事项：
+- 继承 `InfiniTrainTest`（autograd 测试继承 `AutogradTestBase`）。
+- 使用 `TEST_P`，设备参数由框架自动注入。
+- 文件末尾调用 `INFINI_TRAIN_REGISTER_TEST`，自动实例化 CPU 和 CUDA 两个变体。
+
+### 2. 在 CMakeLists.txt 中注册
+
+在子目录的 `CMakeLists.txt`（例如 `tests/tensor/CMakeLists.txt`）中添加：
+
+```cmake
+infini_train_add_test_suite(test_tensor_copy test_tensor_copy.cc)
+```
+
+这会生成两个 CTest 目标：`test_tensor_copy_cpu`（标签 `cpu`）和 `test_tensor_copy_cuda`（标签 `cuda`）。
+
+---
+
+## 基类辅助方法
+
+以下方法在 `TEST_P` 体内可直接调用（通过 `this->` 隐式访问）：
+
+| 方法 | 说明 |
+|---|---|
+| `GetDevice()` | 返回当前测试实例的设备（CPU 或 CUDA） |
+| `createTensor(shape)` | 在当前设备上创建 `kFLOAT32` 张量 |
+| `createTensor(shape, dtype)` | 创建指定数据类型的张量 |
+| `createTensor(shape, dtype, requires_grad)` | 创建启用自动微分的张量 |
+| `FillSequentialTensor(tensor)` | 用 0, 1, 2, … 填充张量（自动处理 CPU/GPU 传输） |
+| `FillConstantTensor(tensor, value)` | 用常量填充张量所有元素 |
+
+---
+
+## 条件执行宏
+
+在 `TEST_P` 体内使用，跳过不适用的场景：
+
+```cpp
+TEST_P(MyTest, 仅CUDA) {
+    ONLY_CUDA();   // 在 CPU 上跳过
+    // ...
+}
+
+TEST_P(MyTest, 仅CPU) {
+    ONLY_CPU();    // 在 CUDA 上跳过
+    // ...
+}
+
+TEST_P(MyTest, 需要多卡) {
+    REQUIRE_MIN_DEVICES(2);  // GPU 数量不足时跳过
+    // ...
+}
+```
+
+---
+
+## 添加新测试模块
+
+1. 在 `tests/` 下新建子目录，例如 `tests/mymodule/`。
+2. 在其中创建 `CMakeLists.txt`，对每个测试文件调用 `infini_train_add_test_suite()`。
+3. 在 `tests/CMakeLists.txt` 中添加 `add_subdirectory(mymodule)`。
+
+---
+
+## Autograd 测试
+
+需要预填充输入张量时，继承 `AutogradTestBase`：
+
+```cpp
+#include "common/test_utils.h"
+
+class MyOpTest : public infini_train::test::AutogradTestBase {};
+
+TEST_P(MyOpTest, 前向传播) {
+    // input_ 和 weight_ 已在当前设备上创建并填充好序列值
+    auto output = MyOp(input_, weight_);
+    EXPECT_NE(output, nullptr);
+}
+
+INFINI_TRAIN_REGISTER_TEST(MyOpTest);
+```
+
+`AutogradTestBase` 继承自 `InfiniTrainTest`，预先创建了 `input_` 和 `weight_` 张量并填充了序列值。

docs/lora_usage.md docs/lora_usage_guide.mddocs/lora_usage.md renamed to docs/lora_usage_guide.md

@@ -21,8 +21,6 @@ int main() {
     // static_assert inside DispatchByTypeMap, failing this translation unit
     // before MappedType_t<TypeMap, kFLOAT16> is ever instantiated.
     DispatchByTypeMap<LowPrecisionMissingTypeMap, DataType::kFLOAT16>(
-        DataType::kFLOAT16,
-        []<typename T>() { (void)sizeof(T); },
-        "compile-fail: unregistered low-precision dtype");
+        DataType::kFLOAT16, []<typename T>() { (void)sizeof(T); }, "compile-fail: unregistered low-precision dtype");
     return 0;
 }