MLIR Linalg Dialect 以及 Patterns | Lei.Chat()

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MLIR Linalg Dialect 以及 Patterns | Lei.Chat()

之前的文章介绍了 Vector dialect 及其相关 pattern。 今天我们来看一下上层的 Linalg dialect 以及相关的变换。

https://www.lei.chat/zh/posts/mlir-linalg-dialect-and-patterns/

[loongknown]

请问下，第一个例子中的两个affine_map中 “20”和“30”是啥含义？ %4 = affine.min affine_map<(d0)[s0, s1] -> (20, -d0 + s1)>(%arg3)[%c10, %0] %6 = affine.min affine_map<(d0)[s0, s1] -> (30, -d0 + s1)>(%arg5)[%c20, %2]

[loongknown]

用 (M, N) = (10, 20) 的大小进行分块。 应该是处理余数段的吧？

[loongknown]

用 (M, N) = (10, 20) 的大小进行分块。 %4 = affine.min affine_map<(d0)[s0, s1] -> (20, -d0 + s1)>(%arg3)[%c10, %0] %6 = affine.min affine_map<(d0)[s0, s1] -> (30, -d0 + s1)>(%arg5)[%c20, %2] 这是为了处理余数段的吧？ 请问下，第一个例子中的两个affine_map中 “20”和“30”是啥含义？

[antiagainst]

@loongknown: 是的。affine.min 的结果被 tensor.extract_slice 用作 size，以保证 in bounds。对于起始的 tile，induction variable %arg3 / %arg5 值比较小，这样 %0 - %arg3 / %2 - %arg5 会大于 20 / 30，所以 affine.min 的结果会是 20 / 30。最后一个 tile 的 size 是 %0 - %arg3 / %2 - %arg5，可能会小于等于 20/30。例子中用的是 dynamic shape，可以代入几个 static shape 去计算一下，会比较直观。

[hjchen2]

用 (M, N) = (10, 20) 的大小进行分块，tile 的 size不是10和20么，为什么是20和30？

[antiagainst]

@hjchen2 @loongknown 确实，两者应该一致。不知道啥时候引入了这个奇怪的问题，之前我没注意到，造成了理解困难，抱歉。我修改了一下代码，现在应该一致了。

[pengl]

文中的示例可以有工程可以调试吗？