[RFC]: 前端编译支持自定义pass

### 背景与目标描述. 随着上层组件与基础框架解耦，后续其他组件如并行、推理等的图优化pass，需要在各自组件内实现，上层组件的pass修改后无需重新编译mindspore。 目前后端编译已提供了自定义pass注册机制（实验性接口），详见链接[[RFC]: 自定义后端Pass框架(实验性接口) ](https://gitee.com/mindspore/mindspore/issues/ICYCV5)前端编译考虑与后端共用自定义pass注册接口。 ### 建议的方案. **前端自定义pass形态设计** 后端自定义pass设计提供两种pass基类： ```c++ // 文件: mindspore/ccsrc/include/backend/optimizer/pass.h class Pass { public: explicit Pass(const std::string &name = "unnamed_pass") : name_(name) {} virtual ~Pass() = default; virtual bool Run(const FuncGraphPtr &func_graph) = 0; virtual std::string name() const { return name_; } private: std::string name_; }; // 文件: mindspore/ccsrc/include/backend/optimizer/pattern_to_pattern.h class PatternToPatternPass : public NodePass { public: explicit PatternToPatternPass(const std::string &name = "pattern_to_pattern_pass") : NodePass(name) {} virtual ~PatternToPatternPass() = default; protected: // 定义源模式 - 需要匹配的图结构 virtual void DefineSrcPattern(SrcPattern *src_pattern) = 0; // 定义目标模式 - 替换后的图结构 virtual void DefineDstPattern(DstPattern *dst_pattern) = 0; // 检查匹配条件 - 可选的额外验证逻辑 virtual bool CheckMatchedDAG(const PatternMap &pattern_map, const FuncGraphPtr &func_graph, const AnfNodePtr &node) const { return true; // 默认总是匹配 } }; ``` 结合上层组件的需求，前端编译只提供对整图进行操作的pass，且这种pass只会执行一次，所以前端的自定义pass可以继承上述的`Pass`基类。例如： ```c++ // 用户pass示例 class CustomPass : public Pass{ public: explicit CustomPass(const std::string &name = "custom_pass") : Pass(name) {} virtual ~CustomPass() = default; // 正常执行成功最后返回true，否则前面需要返回false bool Run(const FuncGraphPtr &func_graph) override { auto manager = func_graph->manager(); auto all_nodes = TopoSort(func_graph); for (auto &node : all_nodes) { if (...) { AnfNodePtr old_node = ...; AnfNodePtr new_node = ...; manager.Replace(old_node, new_node); } …