[Feature]: aclnn算子缓存增加执行核信息

### 🚀 背景描述 当前cann提供了分核接口，如下： - 设置当前进程的Device资源限制：[aclrtSetDeviceResLimit](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1alpha002/API/appdevgapi/aclcppdevg_03_1879.html) - 设置指定Stream的Device资源限制：[aclrtSetStreamResLimit](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1alpha002/API/appdevgapi/aclcppdevg_03_1947.html) 其中，`aclrtSetStreamResLimit`接口提供上层python接口，程序执行过程中可更改，由此带来一个算子执行缓存的问题： 即使同一个aclnn算子，当分核数目发生改变时，其tiling策略也不完全相同，因此，aclnn缓存不能继续复用 为了区分不同的分核数目导致alcnn缓存失效问题，算子缓存适配分核场景 ### 设计思路 在常用的哈希值计算基础上，增加俩个分核信息，其由[aclrtGetResInCurrentThread](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1alpha002/API/appdevgapi/aclcppdevg_03_1951.html)接口获取 更改示意图如下  ### 与其他模块的相关性描述 ### 测试涉及与测试用例 1、构造相同的分核信息的算子，检查hash id一致（cube+vector一致，包括动静态图） 2、构造不同的分核信息的算子，检查hash id不一致（cube+vector都不相同或者其中之一不相同，包括动静态图） ### 其他信息 俩个影响点 - 性能影响：计算aclnn的哈希id是每个算子执行前的必要动作，当前需要增加俩个查询调用的接口（即`aclrtGetResInCurrentThread`），对不使用分核的场景带来性能损耗，当前的解决思路是使用内部的标记来表示是否开启分核动作，不使用分核时不进行核数查询与计算，增加一次if语句开销 - CANN包兼容性问题：分核相关接口在8.3版本CANN包才对外提供，在使用接口时需要进行判断，否则造成无法前向兼容旧版本CANN包