[Bug]: 昇腾 310B（香橙派 AI Pro）在接口 mindspore.nn.LSTM 中以 Pynative 模式运行时缺失算子 ReverseV2

### Checklist - [x] 1. 我已经搜索过相关问题，但没有得到预期的帮助. (https://gitee.com/mindspore/mindspore/issues) - [x] 2. 最新版本中该错误尚未修复. - [x] 3. 请注意，如果您提交的Bug描述缺少相应的环境信息和最小可复现的demo，我们将很难复现和解决该问题，从而降低收到反馈的可能性，甚至该问题将被关闭. ### 🐞 问题详细描述 问题： Mindspore 2.6.0 的 mindspore.nn.LSTM 不支持 PyNative 模式，提示 ReverseV2 算子缺失，最小测试代码： ```python import math import mindspore as ms import mindspore.nn as nn import mindspore.ops as ops from mindspore.common.initializer import Uniform, HeUniform class RNN(nn.Cell): def __init__(self, embeddings, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, pad_idx): super().__init__() vocab_size, embedding_dim = embeddings.shape self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, embedding_table=ms.Tensor(embeddings), padding_idx=pad_idx) self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=n_layers, bidirectional=True, batch_first=True) weight_init = HeUniform(math.sqrt(5)) bias_init = Uniform(1 / math.sqrt(hidden_dim * 2)) self.fc = nn.Dense(hidden_dim * 2, output_dim, weight_init=weight_init, bias_init=bias_init) def construct(self, inputs): embedded = self.embedding(inputs) _, (hidden, _) = self.rnn(embedded) hidden = ops.concat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), axis=1) output = self.fc(hidden) return output ``` 此结构在PyNative 模式下进行任意推理即报错。 ### 详细的环境信息描述 环境： 硬件： 香橙派AIpro 8G 8T开发板, 镜像： 香橙派官网ubuntu镜像, CANN：8.1.RC1, MindSpore： 2.6.0, ### 其他辅助信息 报错日志 ```python [ERROR] RUNTIME(...): ... registered count:44 ... ReverseV2, funcPointer:..., registered count:44 ... [ERROR] ... rtFunctionRegister:null api pointer, ErrCode=507000 ... ``` ### 版本信息 2.6.0