【MLIR】Linalg中FusePadOpWithLinalgProducer优化分析

本文档基于MLIR 版本: 21.1.8分析，代码路径：mlir/lib/Dialect/Linalg/Transforms/FusePadOpWithLinalgProducer.cpp

1. 概述

FusePadOpWithLinalgProducer 是 MLIR 中的一个优化转换，它将张量填充操作（padding）与其上游计算操作（producer）融合在一起，从而减少内存分配和数据复制的开销。

1.1 功能介绍

简单类比：想象你要在一张照片周围加上相框（padding），然后再对照片进行处理（比如调整亮度）。传统方法是：

先给照片加相框（分配新内存，复制数据）
再对整张带相框的照片处理

优化后的方法是：

准备一个带相框大小的空画布
直接在画布中心区域处理原始照片
相框部分保持填充色

这样就避免了中间步骤的内存复制。

1.2 适用场景

深度学习模型编译（TensorFlow、PyTorch 等）
卷积神经网络中的 padding（填充）操作
图像处理 Pipeline
任何需要张量填充的数值计算

2. 背景与动机

2.1 为什么需要 Padding？

在张量计算中，padding 是一个基础操作，常见于：

卷积神经网络（CNN）
```
原始图像: 28x28
经过卷积: 26x26  (尺寸减小)
加 padding: 28x28  (恢复尺寸)
```
Padding 保证卷积后图像尺寸不变，防止边界信息丢失。

内存对齐

原始数据: 15 个元素
硬件要求: 16 的倍数对齐
填充后:   16 个元素 (末尾填充 1 个)

现代 CPU/GPU/NPU 的 SIMD 指令通常要求数据对齐。

批处理

句子1: [5 个单词]
句子2: [8 个单词]
句子3: [6 个单词]
填充后: 全部变成 [8 个单词]，方便批量处理

2.2 传统实现的问题

未优化的代码逻辑：

%input = ...                          // 输入: tensor<10x10xf32>
%computed = linalg.generic ... %input // 计算: tensor<10x10xf32>
%padded = tensor.pad %computed ...    // 填充: tensor<14x14xf32>

存在的问题：

额外内存分配：tensor.pad 需要分配新的 14x14 张量
数据复制开销：将 10x10 的数据复制到新张量中心
缓存效率低：两次独立的内存操作，破坏了数据局部性
无法进一步优化：计算和填充分离，编译器难以联合优化

性能影响示例（假设场景）：

输入张量: 1024x1024xf32 (4MB)
计算: 元素级操作（100 GFLOPS）
填充: pad to 1280x1280xf32 (6.4MB)

未优化:
  - 计算时间: 40μs
  - 内存分配: 6.4MB (约 50μs)
  - 数据复制: 4MB (约 30μs)
  - 总耗时: ~120μs

优化后:
  - 一次性分配: 6.4MB (约 50μs)
  - 直接计算写入: 40μs
  - 填充区域已初始化: 0μs
  - 总耗时: ~90μs (提升 25%)

2.3 优化的核心思想

既然最终需要一个填充后的张量，为什么不直接在目标位置计算？

优化后的代码逻辑：

%target = tensor.empty ...              // 1. 创建目标大小的空张量
%filled = linalg.fill %target ...       // 2. 用填充值初始化整个张量
%slice = extract_slice %filled ...      // 3. 提取中心区域（不复制数据）
%computed = linalg.generic ... %slice   // 4. 直接在中心区域计算
%result = insert_slice %computed ...    // 5. 结果已在正确位置

优势：

只分配一次内存
计算直接写入最终位置
消除了中间张量
为后续优化（如 tiling）创造条件

3. 核心概念

3.1 MLIR 与 Linalg 方言简介

MLIR 是一个编译器基础设施，支持多层次的中间表示：

高层: TensorFlow/PyTorch 模型
  ↓
中层: Linalg 方言（结构化的线性代数操作）
  ↓
底层: LLVM IR（接近机器码）

Linalg 方言提供了结构化的张量操作表示：

linalg.generic: 通用的结构化计算
linalg.fill: 填充张量
linalg.matmul: 矩阵乘法
...

3.2 关键操作解释

3.2.1 `tensor.pad` - 张量填充

%padded = tensor.pad %source low [2, 2] high [1, 2] {
  ^bb0(%i: index, %j: index):
    tensor.yield %const : f32
} : tensor<10x10xf32> to tensor<13x14xf32>

含义：

在 %source 周围添加填充
low [2, 2]: 第一维前面加 2 行，第二维前面加 2 列
high [1, 2]: 第一维后面加 1 行，第二维后面加 2 列
填充值为 %const

视觉表示：

原始 (10x10):          填充后 (13x14):
┌──────────┐          ┌───────────────┐
│          │          │ P P P P P P P │ ← 2 行填充
│  DATA    │    →     │ P P P P P P P │
│          │          │ P P       P P │
└──────────┘          │ P P DATA  P P │ ← 2列填充 + 数据 + 2列填充
                      │ P P       P P │
                      │ P P       P P │
                      │ P P P P P P P │ ← 1 行填充
                      └───────────────┘
                         ↑         ↑
                      2列填充    2列填充

3.2.2 `linalg.generic` - 通用计算

%result = linalg.generic {
  indexing_maps = [
    affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>,  // 输入映射
    affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>   // 输出映射
  ],
  iterator_types = ["parallel", "parallel"]  // 迭代类型
} ins(%input : tensor<?x?xf32>)
  outs(%init : tensor<?x?xf32>) {
  ^bb0(%in: f32, %out: f32):
    %squared = arith.mulf %in, %in : f32
    linalg.yield %squared : f32
} -> tensor<?x?xf32>

含义：对输入张量的每个元素求平方

关键属性：

indexing_maps: 定义输入/输出的访问模式
iterator_types:
- "parallel": 可以并行执行（如元素级操作）
- "reduction": 需要归约（如求和、求最大值）

3.2.3 切片操作

// 提取切片（不复制数据，只是创建视图）
%slice = tensor.extract_slice %tensor[2, 2][10, 10][1, 1]
  : tensor<13x14xf32> to tensor<10x10xf32>
// 含义: 从位置 [2,2] 开始，提取大小 [10,10]，步长 [1,1]

// 插入切片（将数据写回）
%result = tensor.insert_slice %computed into %target[2, 2][10, 10][1, 1]
  : tensor<10x10xf32> into tensor<13x14xf32>

4. 技术原理

4.1 转换模式详解

4.1.1 原始代码模式

// 步骤 1: 执行某种计算
%computed = linalg.generic {
  indexing_maps = [...],
  iterator_types = ["parallel", "parallel"]
} ins(%input : tensor<10x10xf32>)
  outs(%init : tensor<10x10xf32>) {
  ^bb0(%in: f32, %out: f32):
    // 某种计算，如: %result = %in * %in
    linalg.yield %result : f32
} -> tensor<10x10xf32>

// 步骤 2: 对结果进行填充
%padded = tensor.pad %computed low [2, 3] high [1, 2] {
  ^bb0(%i: index, %j: index):
    tensor.yield %pad_value : f32
} : tensor<10x10xf32> to tensor<13x15xf32>

4.1.2 优化后的代码模式

// 步骤 1: 创建目标大小的空张量
%empty = tensor.empty(13, 15) : tensor<13x15xf32>

// 步骤 2: 用填充值初始化整个张量
%filled = linalg.fill ins(%pad_value : f32)
                       outs(%empty : tensor<13x15xf32>)
          -> tensor<13x15xf32>

// 步骤 3: 提取中心区域（实际数据将写入的位置）
%slice = tensor.extract_slice %filled[2, 3][10, 10][1, 1]
  : tensor<13x15xf32> to tensor<10x10xf32>

// 步骤 4: 在切片上执行计算（直接写入目标位置）
%computed = linalg.generic {
  indexing_maps = [...],
  iterator_types = ["parallel", "parallel"]
} ins(%input : tensor<10x10xf32>)
  outs(%slice : tensor<10x10xf32>) {  // 注意：输出是切片
  ^bb0(%in: f32, %out: f32):
    linalg.yield %result : f32
} -> tensor<10x10xf32>

// 步骤 5: 将计算结果插回填充后的张量
%result = tensor.insert_slice %computed into %filled[2, 3][10, 10][1, 1]
  : tensor<10x10xf32> into tensor<13x15xf32>

4.2 为什么这样更高效？

4.2.1 内存访问对比

未优化版本：

内存操作序列:
1. 分配: tensor<10x10xf32> (400 字节) - 用于 linalg.generic 输出
2. 写入: 计算结果写入 400 字节
3. 分配: tensor<13x15xf32> (780 字节) - 用于 tensor.pad 输出
4. 写入: 填充值写入边界区域 (380 字节)
5. 复制: 中心数据从旧张量复制到新张量 (400 字节)

总内存操作: 1180 字节分配 + 780 字节写入 + 400 字节复制 = 2360 字节

优化版本：

内存操作序列:
1. 分配: tensor<13x15xf32> (780 字节) - 最终大小
2. 写入: 填充值写入整个张量 (780 字节)
3. 写入: 计算结果直接写入中心区域 (400 字节，覆盖填充值)

总内存操作: 780 字节分配 + 1180 字节写入 = 1960 字节
节省: (2360 - 1960) / 2360 = 17% 内存流量

4.2.2 数据流图示

未优化：

     输入数据
        ↓
   [linalg.generic] ← 分配临时内存 A
        ↓
     中间结果
        ↓
    [tensor.pad] ← 分配目标内存 B
        ↓           复制 A → B
      最终结果

优化后：

     输入数据              填充值
        ↓                    ↓
        ↓              [linalg.fill] ← 分配目标内存
        ↓                    ↓
        ↓          [extract_slice] (无复制)
        ↓                    ↓
        └→ [linalg.generic] ←┘ (直接写入目标)
                 ↓
         [insert_slice] (逻辑操作)
                 ↓
              最终结果

4.3 应用条件分析

这个优化不是总能生效，需要满足特定条件：

4.3.1 条件 1: 常量填充值

// ✅ 可以优化 - 常量填充
%padded = tensor.pad %source ... {
  tensor.yield %c0_f32 : f32  // 常量
}

// ❌ 不能优化 - 动态填充值
%padded = tensor.pad %source ... {
  ^bb0(%i: index, %j: index):
    %val = some_computation(%i, %j)  // 依赖于位置的动态值
    tensor.yield %val : f32
}

原因：linalg.fill 只能用单一常量填充整个张量。

4.3.2 条件 2: 全并行迭代器

// ✅ 可以优化 - 全并行
linalg.generic {
  iterator_types = ["parallel", "parallel"]
  // 可以任意顺序执行，结果相同
}

// ❌ 不能优化 - 包含归约
linalg.generic {
  iterator_types = ["parallel", "reduction"]
  // 例如：矩阵乘法，归约维度的顺序影响中间结果
}

原因：归约操作会破坏切片的独立性，可能导致错误结果。

技术细节（源码 FusePadOpWithLinalgProducer.cpp:58-62）：

// All iterator types need to be parallel.
if (linalgOp.getNumLoops() != linalgOp.getNumParallelLoops()) {
  return rewriter.notifyMatchFailure(
      padOp, "only supported for ops with all parallel iterator types");
}

4.3.3 条件 3: Linalg Generic 操作

// ✅ 可以优化
%result = linalg.generic ...

// ❌ 当前不支持（但理论上可以扩展）
%result = linalg.matmul ...
%result = linalg.conv_2d ...

原因：当前实现保守，只支持 linalg.generic。注释表明可以扩展到其他 Linalg 操作。

4.4 转换算法步骤

输入：

padOp: 一个 tensor.pad 操作
linalgOp: pad 的源操作（linalg.generic）

输出：

等价的 fill + extract_slice + generic + insert_slice 序列

算法流程（对应源码行号）：

步骤 1: 验证条件 (L46-68)
├─ 检查填充值是否为常量
├─ 检查源操作是否为 linalg.generic
├─ 检查是否全并行迭代器
└─ 推导 pad 结果的形状

步骤 2: 创建填充后的目标张量 (L72-82)
├─ 计算目标张量大小（源大小 + 填充大小）
├─ 创建 tensor.empty
└─ 创建 linalg.fill 初始化

步骤 3: 计算切片参数 (L88-102)
├─ offsets = 低位填充值 [low_pad_0, low_pad_1, ...]
├─ sizes = 源张量形状 [src_dim_0, src_dim_1, ...]
│   ├─ 静态维度：直接使用常量
│   └─ 动态维度：使用 tensor.dim 查询
└─ strides = [1, 1, ...] (连续访问)

步骤 4: 提取切片 (L103-104)
└─ tensor.extract_slice 创建中心区域视图

步骤 5: 克隆并重定向计算 (L107-109)
├─ 克隆原始 linalg.generic 操作
└─ 将输出重定向到切片

步骤 6: 插入结果 (L112-114)
└─ tensor.insert_slice 将结果放回目标张量

5. 实例详解

5.1 实例 1: 动态形状的图像处理

5.1.1 场景描述

假设你正在处理一批图像，每张图像的尺寸可能不同（动态形状）：

对每个像素应用某种滤波（平方操作）
然后在图像周围添加边框（padding）

5.1.2 原始 MLIR 代码

func.func @dynamic_pad_fusion(
    %input : tensor<?x?xf32>,      // 输入图像（动态尺寸）
    %low_pad_y : index,             // 上边框高度
    %low_pad_x : index,             // 左边框宽度
    %high_pad_y : index,            // 下边框高度
    %high_pad_x : index,            // 右边框宽度
    %border_color : f32             // 边框颜色
) -> tensor<?x?xf32> {

  // 获取输入图像尺寸
  %c0 = arith.constant 0 : index
  %c1 = arith.constant 1 : index
  %height = tensor.dim %input, %c0 : tensor<?x?xf32>
  %width = tensor.dim %input, %c1 : tensor<?x?xf32>

  // 创建输出缓冲区
  %output_buffer = tensor.empty(%height, %width) : tensor<?x?xf32>

  // 滤波操作：对每个像素求平方
  %filtered = linalg.generic {
    indexing_maps = [
      affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>,  // 输入: input[i][j]
      affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>   // 输出: output[i][j]
    ],
    iterator_types = ["parallel", "parallel"]
  } ins(%input : tensor<?x?xf32>)
    outs(%output_buffer : tensor<?x?xf32>) {
    ^bb0(%pixel_in: f32, %pixel_out: f32):
      %squared = arith.mulf %pixel_in, %pixel_in : f32
      linalg.yield %squared : f32
  } -> tensor<?x?xf32>

  // 添加边框
  %with_border = tensor.pad %filtered
    low [%low_pad_y, %low_pad_x]
    high [%high_pad_y, %high_pad_x] {
    ^bb0(%y: index, %x: index):
      tensor.yield %border_color : f32
  } : tensor<?x?xf32> to tensor<?x?xf32>

  return %with_border : tensor<?x?xf32>
}

5.1.3 执行示例（具体数值）

假设调用参数：

input: 10x20 的图像
low_pad_y = 2, low_pad_x = 3
high_pad_y = 1, high_pad_x = 2
border_color = 0.0

执行流程：

1. 输入图像: 10x20
   ┌────────────────────┐
   │   原始像素数据       │
   │   (10 行 x 20 列)   │
   └────────────────────┘

2. 滤波后: 10x20 (分配新内存)
   ┌────────────────────┐
   │   每个像素平方后     │
   └────────────────────┘

3. 添加边框: 13x25
   ┌─────────────────────────┐
   │ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 │ ← 2 行边框 (low_pad_y)
   │ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 │
   │ 0 0 0 [滤波数据 10x20] 0 │ ← 3 列边框 + 数据 + 2 列边框
   │ 0 0 0                 0 │
   │  ...  (10 行数据)    ... │
   │ 0 0 0                 0 │
   │ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 │ ← 1 行边框 (high_pad_y)
   └─────────────────────────┘

5.1.4 优化后的 MLIR 代码

func.func @dynamic_pad_fusion_optimized(...) -> tensor<?x?xf32> {
  %c0 = arith.constant 0 : index
  %c1 = arith.constant 1 : index

  // 执行滤波（代码相同）
  %filtered = linalg.generic ... -> tensor<?x?xf32>

  // === 优化开始 ===

  // 计算最终尺寸
  %filtered_h = tensor.dim %filtered, %c0 : tensor<?x?xf32>
  %filtered_w = tensor.dim %filtered, %c1 : tensor<?x?xf32>

  // target_height = filtered_h + low_pad_y + high_pad_y
  #map = affine_map<()[s0, s1, s2] -> (s0 + s1 + s2)>
  %target_h = affine.apply #map()[%filtered_h, %low_pad_y, %high_pad_y]
  %target_w = affine.apply #map()[%filtered_w, %low_pad_x, %high_pad_x]

  // 1. 创建目标大小的张量并填充边框色
  %empty = tensor.empty(%target_h, %target_w) : tensor<?x?xf32>
  %filled_border = linalg.fill
    ins(%border_color : f32)
    outs(%empty : tensor<?x?xf32>)
    -> tensor<?x?xf32>

  // 2. 提取中心区域（数据将写入的位置）
  %center_region = tensor.extract_slice %filled_border
    [%low_pad_y, %low_pad_x]      // 偏移量
    [%filtered_h, %filtered_w]    // 大小
    [1, 1]                        // 步长
    : tensor<?x?xf32> to tensor<?x?xf32>

  // 3. 在中心区域执行滤波（直接写入最终位置）
  %filtered_in_place = linalg.generic {
    indexing_maps = [
      affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>,
      affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>
    ],
    iterator_types = ["parallel", "parallel"]
  } ins(%input : tensor<?x?xf32>)
    outs(%center_region : tensor<?x?xf32>) {  // 输出到中心区域
    ^bb0(%pixel_in: f32, %pixel_out: f32):
      %squared = arith.mulf %pixel_in, %pixel_in : f32
      linalg.yield %squared : f32
  } -> tensor<?x?xf32>

  // 4. 将结果插回（逻辑操作，实际已在正确位置）
  %result = tensor.insert_slice %filtered_in_place into %filled_border
    [%low_pad_y, %low_pad_x]
    [%filtered_h, %filtered_w]
    [1, 1]
    : tensor<?x?xf32> into tensor<?x?xf32>

  return %result : tensor<?x?xf32>
}

5.1.5 优化前后对比

内存分配：

未优化:
  - 第 1 次分配: tensor<10x20xf32> = 800 字节 (滤波输出)
  - 第 2 次分配: tensor<13x25xf32> = 1300 字节 (边框输出)
  - 总计: 2100 字节

优化后:
  - 唯一分配: tensor<13x25xf32> = 1300 字节
  - 总计: 1300 字节
  - 节省: 38% 内存分配

数据移动：

未优化:
  - 写入滤波结果: 800 字节
  - 复制到带边框张量: 800 字节
  - 写入边框值: 500 字节
  - 总计: 2100 字节数据移动

优化后:
  - 写入边框值: 1300 字节
  - 写入滤波结果: 800 字节 (覆盖中心区域)
  - 总计: 2100 字节数据移动
  - 注: 虽然总量相同，但消除了复制操作，提升缓存局部性

5.1.6 动态形状处理要点

代码中的关键技术：

运行时尺寸查询：

%height = tensor.dim %input, %c0 : tensor<?x?xf32>

在运行时获取张量的动态维度。

仿射表达式计算：

#map = affine_map<()[s0, s1, s2] -> (s0 + s1 + s2)>
%target_h = affine.apply #map()[%filtered_h, %low_pad_y, %high_pad_y]

编译器可以优化这些表达式，在某些情况下编译时求值。

灵活的切片操作：

%slice = tensor.extract_slice %filled[%offset_y, %offset_x][%h, %w][1, 1]

支持动态偏移和大小。

5.2 实例 2: 混合静态/动态维度的转置操作

5.2.1 场景描述

处理一批文本嵌入向量，其中：

词汇表大小固定为 42（静态）
批量大小动态变化
需要转置并添加 padding

5.2.2 原始代码

func.func @mixed_pad_fusion(
    %input : tensor<?x42xf32>,  // 批量大小未知 x 固定嵌入维度
    %low_pad_dynamic : index,    // 动态低位填充
    %high_pad_dynamic : index,   // 动态高位填充
    %pad_value : f32             // 填充值
) -> tensor<49x?xf32> {         // 输出: 49 (= 42 + 3 + 4) x 动态

  %c0 = arith.constant 0 : index
  %batch_size = tensor.dim %input, %c0 : tensor<?x42xf32>

  // 初始化转置后的输出缓冲区
  %transposed_init = tensor.empty(%batch_size) : tensor<42x?xf32>

  // 转置 + 平方操作
  %transposed = linalg.generic {
    indexing_maps = [
      affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>,  // 输入: [batch, 42]
      affine_map<(d0, d1) -> (d1, d0)>   // 输出: [42, batch] (转置)
    ],
    iterator_types = ["parallel", "parallel"]
  } ins(%input : tensor<?x42xf32>)
    outs(%transposed_init : tensor<42x?xf32>) {
    ^bb0(%in_val: f32, %out_val: f32):
      %squared = arith.mulf %in_val, %in_val : f32
      linalg.yield %squared : f32
  } -> tensor<42x?xf32>

  // 填充: 第一维 +3+4=7，第二维动态填充
  %padded = tensor.pad %transposed
    low [3, %low_pad_dynamic]
    high [4, %high_pad_dynamic] {
    ^bb0(%i: index, %j: index):
      tensor.yield %pad_value : f32
  } : tensor<42x?xf32> to tensor<49x?xf32>

  return %padded : tensor<49x?xf32>
}

5.2.3 维度分析

第一维（静态）：

原始: 42 (固定的嵌入维度)
低位填充: 3 (常量)
高位填充: 4 (常量)
结果: 42 + 3 + 4 = 49 (编译时已知)

第二维（动态）：

原始: batch_size (运行时确定)
低位填充: %low_pad_dynamic (运行时传入)
高位填充: %high_pad_dynamic (运行时传入)
结果: batch_size + low_pad_dynamic + high_pad_dynamic (运行时计算)

5.2.4 优化后的代码

func.func @mixed_pad_fusion_optimized(...) -> tensor<49x?xf32> {
  %c0 = arith.constant 0 : index
  %c1 = arith.constant 1 : index

  // 执行转置操作（代码相同）
  %transposed = linalg.generic ... -> tensor<42x?xf32>

  // === 优化开始 ===

  // 计算最终尺寸
  // 第一维: 静态计算 49 = 42 + 3 + 4
  // 第二维: 动态计算
  %transposed_dim1 = tensor.dim %transposed, %c1
  #map = affine_map<()[s0, s1, s2] -> (s0 + s1 + s2)>
  %target_dim1 = affine.apply #map()[
    %transposed_dim1,
    %low_pad_dynamic,
    %high_pad_dynamic
  ]

  // 1. 创建目标张量 (第一维静态 49，第二维动态)
  %empty = tensor.empty(%target_dim1) : tensor<49x?xf32>
  %filled = linalg.fill
    ins(%pad_value : f32)
    outs(%empty : tensor<49x?xf32>)
    -> tensor<49x?xf32>

  // 2. 提取中心区域
  // 注意: [3, %low_pad_dynamic] - 混合静态/动态偏移
  //      [42, %transposed_dim1] - 混合静态/动态大小
  %center = tensor.extract_slice %filled
    [3, %low_pad_dynamic]           // 偏移: 静态 3，动态 low_pad
    [42, %transposed_dim1]          // 大小: 静态 42，动态 batch_size
    [1, 1]
    : tensor<49x?xf32> to tensor<42x?xf32>

  // 3. 在中心区域执行转置计算
  %result_center = linalg.generic {
    indexing_maps = [
      affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>,
      affine_map<(d0, d1) -> (d1, d0)>
    ],
    iterator_types = ["parallel", "parallel"]
  } ins(%input : tensor<?x42xf32>)
    outs(%center : tensor<42x?xf32>) {
    ^bb0(%in_val: f32, %out_val: f32):
      %squared = arith.mulf %in_val, %in_val : f32
      linalg.yield %squared : f32
  } -> tensor<42x?xf32>

  // 4. 插回结果
  %result = tensor.insert_slice %result_center into %filled
    [3, %low_pad_dynamic]
    [42, %transposed_dim1]
    [1, 1]
    : tensor<42x?xf32> into tensor<49x?xf32>

  return %result : tensor<49x?xf32>
}

5.2.5 编译器优化机会

对于静态维度，编译器可以进行更激进的优化：

静态维度的循环展开：

// 编译后的伪代码
for (int i = 0; i < 3; i++) {      // 低位填充（静态）
  for (int j = 0; j < dim1; j++) {  // 动态维度
    output[i][j] = pad_value;
  }
}
// 这个循环可能被展开为 3 个独立循环

for (int i = 3; i < 45; i++) {     // 数据区域（静态 42 行）
  for (int j = low_pad; j < low_pad + dim1; j++) {
    output[i][j] = compute(...);    // 转置计算
  }
}

for (int i = 45; i < 49; i++) {    // 高位填充（静态）
  for (int j = 0; j < target_dim1; j++) {
    output[i][j] = pad_value;
  }
}

5.2.6 测试用例验证

测试输入（pad_fusion.mlir:54）：

# 编译并运行测试
mlir-opt -test-linalg-pad-fusion pad_fusion.mlir | FileCheck pad_fusion.mlir

预期输出检查（pad_fusion.mlir:74-93）：

✓ 验证: 创建正确大小的 tensor.empty
✓ 验证: 使用 linalg.fill 初始化
✓ 验证: extract_slice 使用正确的偏移 [3, %low_pad_dynamic]
✓ 验证: generic 操作输出重定向到切片
✓ 验证: insert_slice 参数与 extract_slice 匹配
✓ 验证: 最终返回类型为 tensor<49x?xf32>

6. 性能分析

6.1 理论性能模型

6.1.1 时间复杂度

假设张量大小为 N x M，填充后为 (N+P) x (M+Q)：

未优化版本：

T_unoptimized = T_compute + T_alloc + T_copy + T_pad_write
  = O(N×M) + O(1) + O(N×M) + O(P×M + Q×N + P×Q)
  = O(N×M) + 常数

优化版本：

T_optimized = T_alloc + T_fill + T_compute_inplace
  = O(1) + O((N+P)×(M+Q)) + O(N×M)
  = O(N×M + N×P + M×Q + P×Q)

分析：

当填充量相对于数据量较小时（P << N, Q << M），优化版本略慢（多了填充整个张量的开销）
但消除了数据复制，提升了缓存局部性
为后续优化（如 tiling、循环融合）创造了条件

6.1.2 空间复杂度

未优化版本：

S_unoptimized = S_input + S_intermediate + S_output
  = N×M + N×M + (N+P)×(M+Q)
  = 2×N×M + (N+P)×(M+Q)

优化版本：

S_optimized = S_input + S_output
  = N×M + (N+P)×(M+Q)

节省：

ΔS = N×M (消除了中间张量)

6.2 真实场景性能估算

6.2.1 场景 1: 小图像（224x224 RGB）

输入: 224 x 224 x 3 (float32) = 602KB
填充: pad 2 像素 → 228 x 228 x 3 = 624KB

未优化:
  - 中间张量: 602KB
  - 最终张量: 624KB
  - 峰值内存: 1226KB
  - 数据复制: 602KB

优化后:
  - 最终张量: 624KB
  - 峰值内存: 624KB
  - 节省: 49% 峰值内存

预计加速: 5-10% (主要得益于缓存优化)

6.2.2 场景 2: 大批量 NLP（batch=256, seq=512）

输入: 256 x 512 (float32) = 512KB
填充: pad to 256 x 1024 = 1MB

未优化:
  - 中间张量: 512KB
  - 最终张量: 1MB
  - 峰值内存: 1.5MB
  - 数据复制: 512KB

优化后:
  - 最终张量: 1MB
  - 峰值内存: 1MB
  - 节省: 33% 峰值内存

预计加速: 15-20% (大张量，复制开销显著)

6.2.3 场景 3: 高分辨率图像（4K）

输入: 3840 x 2160 x 3 (float32) = 99MB
填充: pad 16 像素 → 3872 x 2192 x 3 = 102MB

未优化:
  - 中间张量: 99MB
  - 最终张量: 102MB
  - 峰值内存: 201MB
  - 数据复制: 99MB (约 10ms on DDR4-3200)

优化后:
  - 最终张量: 102MB
  - 峰值内存: 102MB
  - 节省: 49% 峰值内存

预计加速: 20-30% (大数据量，内存带宽瓶颈)

6.3 与后续优化的协同效应

6.3.1 与 Tiling 融合

优化后的代码结构更容易进行 tiling：

// 优化前: 难以 tile（需要处理中间张量）
%intermediate = linalg.generic ...
%padded = tensor.pad %intermediate ...

// 优化后: 可以直接在 fill 结果上 tile
%filled = linalg.fill ...
scf.for %i = ... {
  scf.for %j = ... {
    %tile = extract_slice %filled[%i, %j] ...
    %computed_tile = linalg.generic ... outs(%tile)
    insert_slice %computed_tile into %filled[%i, %j] ...
  }
}

性能提升：

减少缓存缺失（tile 可以放入 L1/L2 缓存）
提升并行度（不同 tile 可以并行处理）
预计额外加速: 2-5x（取决于硬件）

6.3.2 与向量化结合

// 编译器可以生成 SIMD 指令
// 例如: AVX-512 可以一次处理 16 个 float32

// 填充操作 → broadcast + store
__m512 pad_vec = _mm512_set1_ps(pad_value);
for (int i = 0; i < size; i += 16) {
  _mm512_store_ps(&output[i], pad_vec);
}

// 计算操作 → vectorized computation
for (int i = 0; i < size; i += 16) {
  __m512 data = _mm512_load_ps(&input[i]);
  __m512 result = _mm512_mul_ps(data, data);
  _mm512_store_ps(&output[offset + i], result);
}

预计加速: 4-8x（在支持 AVX-512 的 CPU 上）

7. 源码解析

7.1 文件结构

路径: mlir/lib/Dialect/Linalg/Transforms/FusePadOpWithLinalgProducer.cpp

依赖:

#include "mlir/Dialect/Linalg/Transforms/Transforms.h"  // 变换接口
#include "mlir/Dialect/Linalg/IR/Linalg.h"              // Linalg 操作定义

7.2 核心类：FusePadOp

7.2.1 类定义 (L40-41)

struct FusePadOp : OpRewritePattern<tensor::PadOp> {
  using OpRewritePattern<tensor::PadOp>::OpRewritePattern;

设计模式：

继承自 OpRewritePattern<tensor::PadOp> - 专门匹配和重写 tensor.pad 操作
使用 MLIR 的模式重写框架

7.2.2 主方法：matchAndRewrite (L43-116)

签名：

LogicalResult matchAndRewrite(
    tensor::PadOp padOp,           // 待优化的 pad 操作
    PatternRewriter &rewriter      // 重写器（用于创建新操作）
) const override

返回值：

success(): 成功应用优化
rewriter.notifyMatchFailure(...): 无法应用（附带原因）

7.2.3 详细步骤解析

步骤 1: 验证填充值 (L45-48)

// Only works on padding op that sets the padded value to a constant.
Value padValue = padOp.getConstantPaddingValue();
if (!padValue)
  return rewriter.notifyMatchFailure(padOp, "non constant padding");

关键 API：

getConstantPaddingValue(): 如果填充区域使用常量，返回该常量；否则返回 null

失败案例：

// ❌ 这种情况会失败
%padded = tensor.pad %source ... {
  ^bb0(%i: index, %j: index):
    %dynamic = arith.addi %i, %j  // 非常量
    %float_val = arith.index_cast %dynamic : index to f32
    tensor.yield %float_val : f32
}

步骤 2: 验证源操作 (L52-57)

Value source = padOp.getSource();
auto linalgOp = source.getDefiningOp<linalg::GenericOp>();
if (!linalgOp) {
  return rewriter.notifyMatchFailure(
      padOp, "expected source to be linalg.generic op");
}

关键检查：

源必须是 linalg.generic 操作
通过 getDefiningOp<T>() 进行类型检查和转换

步骤 3: 验证迭代器类型 (L58-62)

// All iterator types need to be parallel.
if (linalgOp.getNumLoops() != linalgOp.getNumParallelLoops()) {
  return rewriter.notifyMatchFailure(
      padOp, "only supported for ops with all parallel iterator types");
}

为什么需要全并行？
考虑包含归约的情况：

// ❌ 包含归约 - 不能应用优化
%result = linalg.generic {
  iterator_types = ["parallel", "reduction"]
} ins(%A, %B) outs(%C) {
  ^bb0(%a: f32, %b: f32, %c: f32):
    %prod = arith.mulf %a, %b : f32
    %sum = arith.addf %c, %prod : f32
    linalg.yield %sum : f32
}
// 归约操作的中间状态依赖于执行顺序
// 在切片上执行会破坏正确性

步骤 4: 推导输出形状 (L63-68)

ReifiedRankedShapedTypeDims resultShape;
if (failed(reifyResultShapes(rewriter, padOp, resultShape)) ||
    resultShape.size() != 1) {
  return rewriter.notifyMatchFailure(
      padOp, "failed to get shape of pad op result");
}

形状推导：

reifyResultShapes(): 将抽象形状具体化为 MLIR 值（SSA values）
例如：tensor<?x?xf32> → [%dim0, %dim1]（运行时值）

步骤 5: 创建目标张量 (L72-82)

Location loc = padOp.getLoc();
RankedTensorType padResultType = padOp.getResultType();
auto resultSizes = resultShape[0];

// Create the tensor of same size as output of the pad op.
auto emptyTensor = rewriter.create<tensor::EmptyOp>(
    loc, resultSizes, padResultType.getElementType());

// Fill the tensor with the pad value.
auto fillTensor = rewriter.create<linalg::FillOp>(
    loc, padValue, emptyTensor.getResult());

生成的 IR：

%empty = tensor.empty(%dim0, %dim1) : tensor<?x?xf32>
%filled = linalg.fill ins(%pad_value : f32) outs(%empty : tensor<?x?xf32>)
  -> tensor<?x?xf32>

关键点：

tensor.empty: 不初始化内存（undef 值），只分配空间
linalg.fill: 将整个张量填充为常量值

TODO 注释 (L79-80)：

// TODO: There is an option to fill only the boundaries. For now just
// filling the whole tensor.

优化机会：当前实现填充整个张量，但实际上只需要填充边界区域。未来可以优化为：

// 当前: 填充整个 13x15 张量
%filled = linalg.fill ins(%pad_value) outs(%empty_13x15)

// 潜在优化: 只填充边界
%filled = linalg.fill ins(%pad_value) outs(%empty_13x15)
  region = boundaries_only  // 伪代码：只填充边界

步骤 6: 计算切片参数 (L84-102)

// Construct a slice of the fill result that is to be replaced with the
// result of the generic op. The low pad values are the offsets, the size of
// the source is the size of the slice.
unsigned resultNumber = cast<OpResult>(source).getResultNumber();
SmallVector<OpFoldResult> offsets = padOp.getMixedLowPad();
SmallVector<OpFoldResult> sizes;
sizes.reserve(offsets.size());

for (const auto &shape :
     llvm::enumerate(cast<RankedTensorType>(source.getType()).getShape())) {
  if (ShapedType::isDynamic(shape.value())) {
    // 动态维度：运行时查询
    sizes.push_back(
        rewriter.create<tensor::DimOp>(loc, source, shape.index())
            .getResult());
  } else {
    // 静态维度：编译时常量
    sizes.push_back(rewriter.getIndexAttr(shape.value()));
  }
}

SmallVector<OpFoldResult> strides(offsets.size(), rewriter.getIndexAttr(1));

数据类型解释：

OpFoldResult: 可以是编译时常量（Attribute）或运行时值（Value）
这种设计允许编译器在可能时进行常量折叠

示例：

源张量: tensor<10x20xf32>
低位填充: [2, 3]

offsets = [2, 3]             // 切片起始位置
sizes = [10, 20]             // 切片大小（源张量形状）
strides = [1, 1]             // 连续访问

步骤 7: 提取切片 (L103-104)

auto slice = rewriter.create<tensor::ExtractSliceOp>(
    loc, fillTensor.getResult(0), offsets, sizes, strides);

生成的 IR：

%slice = tensor.extract_slice %filled[2, 3][10, 20][1, 1]
  : tensor<13x25xf32> to tensor<10x20xf32>

重要特性：

extract_slice 是一个视图操作（view operation）
不复制数据，只创建对原张量子区域的引用
零开销抽象（zero-cost abstraction）

步骤 8: 克隆并重定向 generic 操作 (L106-109)

// Clone the generic op.
auto clonedOp =
    cast<linalg::GenericOp>(rewriter.clone(*linalgOp.getOperation()));
clonedOp.setDpsInitOperand(resultNumber, slice.getResult());

关键 API：

clone(): 深拷贝操作及其所有属性
setDpsInitOperand(): 设置 DPS（Destination Passing Style）的输出操作数

DPS 解释：

// DPS: 输出张量作为参数传入
linalg.generic ... outs(%output_tensor) {
  // 计算直接写入 %output_tensor
}

// 非 DPS（传统风格）：
%result = some_op(...)  // 操作分配输出内存

步骤 9: 插入结果 (L112-114)

// Insert it back into the result of the fill.
rewriter.replaceOpWithNewOp<tensor::InsertSliceOp>(
    padOp, clonedOp.getResult(resultNumber), fillTensor.getResult(0),
    offsets, sizes, strides);
return success();

生成的 IR：

%result = tensor.insert_slice %computed into %filled[2, 3][10, 20][1, 1]
  : tensor<10x20xf32> into tensor<13x25xf32>

语义：

将 %computed 的内容写入 %filled 的指定区域
参数与 extract_slice 完全对应

关键方法：

replaceOpWithNewOp(): 创建新操作并替换旧操作（原子操作）
确保 MLIR IR 始终有效（SSA 形式）

7.3 注册接口 (L120-123)

void mlir::linalg::populateFuseTensorPadWithProducerLinalgOpPatterns(
    RewritePatternSet &patterns) {
  patterns.add<FusePadOp>(patterns.getContext());
}

使用方式：

// 在 Pass 中注册模式
RewritePatternSet patterns(&getContext());
populateFuseTensorPadWithProducerLinalgOpPatterns(patterns);

// 应用贪心重写
if (failed(applyPatternsAndFoldGreedily(getOperation(), std::move(patterns))))
  signalPassFailure();

7.4 测试 Pass 实现

文件: mlir/test/lib/Dialect/Linalg/TestPadFusion.cpp

struct TestPadFusion : public PassWrapper<TestPadFusion, OperationPass<>> {
  void runOnOperation() override {
    RewritePatternSet patterns(&getContext());
    populateFuseTensorPadWithProducerLinalgOpPatterns(patterns);

    // 贪心应用所有匹配的模式
    if (failed(applyPatternsAndFoldGreedily(
            getOperation(), std::move(patterns))))
      signalPassFailure();
  }
};

贪心策略：

不断尝试应用模式，直到没有模式可以匹配
适合融合类优化（可能创造新的融合机会）

8. 局限性与展望

8.1 当前限制

8.1.1 仅支持 linalg.generic

代码 (L50):

// This pattern could work for any Linalg op. For now restrict it to generic
// ops.

影响：

不支持 linalg.matmul、linalg.conv_2d 等命名操作
需要手动将这些操作转换为 linalg.generic 形式

扩展方案：

// 可以添加更多模式
struct FusePadWithMatmul : OpRewritePattern<tensor::PadOp> {
  LogicalResult matchAndRewrite(...) {
    auto matmulOp = source.getDefiningOp<linalg::MatmulOp>();
    if (!matmulOp) return failure();
    // 类似的融合逻辑
  }
};

void populateFuseTensorPadWithProducerLinalgOpPatterns(...) {
  patterns.add<FusePadOp, FusePadWithMatmul, FusePadWithConv>(context);
}

8.1.2 填充整个张量

代码(L79):

// TODO: There is an option to fill only the boundaries. For now just
// filling the whole tensor.

当前行为：

填充区域:  ████████████████
          ██░░░░░░░░░░░██
          ██░ DATA    ░██
          ██░░░░░░░░░░░██
          ████████████████
█ = 填充值写入
░ = 将被覆盖的区域（浪费的写入）

优化后：

填充区域:  ████████████████
          ██            ██
          ██   DATA     ██
          ██            ██
          ████████████████
█ = 填充值写入（仅边界）
  = 未初始化（将被 DATA 覆盖）

实现挑战：

需要生成更复杂的循环结构
边界填充可能需要多个 linalg.fill 操作或自定义循环

8.1.3 常量填充值限制

原因：

linalg.fill 只接受常量值
动态填充值需要不同的实现策略

替代方案（未实现）：

// 对于动态填充值，可以使用 linalg.generic
%padded = linalg.generic {
  indexing_maps = [affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>],
  iterator_types = ["parallel", "parallel"]
} outs(%empty : tensor<?x?xf32>) {
  ^bb0(%out: f32):
    %is_boundary = compute_if_boundary(...)
    %value = scf.if %is_boundary {
      %pad_val = compute_dynamic_pad_value(...)
      scf.yield %pad_val
    } else {
      %data_val = load_from_source(...)
      scf.yield %data_val
    }
    linalg.yield %value : f32
}

8.1.4 单一 Producer 限制

当前假设：pad 操作只有一个定义操作（producer）

无法处理的情况：

// 多个使用者
%computed = linalg.generic ...
%padded1 = tensor.pad %computed ...  // 第一个 pad
%padded2 = tensor.pad %computed ...  // 第二个 pad（不同的填充参数）

// 如果融合，%computed 会被复制两次

解决方案：添加使用者数量检查

if (!source.hasOneUse()) {
  return rewriter.notifyMatchFailure(
      padOp, "source has multiple uses");
}

8.2 未来演进方向

8.2.1 扩展到更多 Linalg 操作

roadmap：

Phase 1: linalg.generic ✅ (已实现)
Phase 2: linalg.matmul, linalg.matvec
Phase 3: linalg.conv_2d, linalg.pooling
Phase 4: 自动识别可融合的自定义操作

8.2.2 智能填充策略

研究方向：

自适应填充: 根据填充比例选择策略

if (padding_ratio < 0.1) {
  // 填充量小 → 只填充边界
  fill_boundaries_only();
} else {
  // 填充量大 → 填充整个张量（代码更简单，编译器优化更好）
  fill_entire_tensor();
}

延迟填充: 在首次访问时才填充

// 使用页错误机制（需要运行时支持）
allocate_with_lazy_init(size, pad_value);

8.2.3 与其他优化的联合应用

Tiling + Fusion：

// 当前: 两个独立的 Pass
Pass 1: 融合 pad
Pass 2: tile 融合后的操作

// 未来: 联合优化
Pass: tile-and-fuse-with-padding
  - 在 tiling 时考虑 padding
  - 每个 tile 独立处理边界
  - 避免全局填充

向量化 + Masking：

// 使用 SIMD 掩码处理边界
for (int i = 0; i < size; i += 16) {
  if (i + 16 <= size) {
    // 完整向量：无掩码
    __m512 data = _mm512_load_ps(&input[i]);
    _mm512_store_ps(&output[i], process(data));
  } else {
    // 边界：使用掩码
    __mmask16 mask = (1 << (size - i)) - 1;
    __m512 data = _mm512_maskz_load_ps(mask, &input[i]);
    _mm512_mask_store_ps(&output[i], mask, process(data));
  }
}

8.2.4 跨层次融合

MLIR 的层次化设计：

High-level Dialect (e.g., TensorFlow)
  ↓ 融合 pad 操作
Linalg Dialect ← 当前优化工作在这里
  ↓ 进一步融合
SCF Dialect (循环)
  ↓ 向量化
Vector Dialect
  ↓ 降级
LLVM Dialect

跨层次优化示例：

// Linalg 层: 融合 pad + generic
%filled = linalg.fill ...
%result = linalg.generic ...

// 降级到 SCF 层: 生成循环
scf.for %i = ... {
  scf.for %j = ... {
    // 循环体可以进一步优化
  }
}

// 降级到 Vector 层: 向量化
vector.transfer_write %vec, %mem[%i, %j]

8.2.5 自动调优

机器学习驱动的优化选择：

# 伪代码
def should_fuse_pad(op_profile):
    features = extract_features(op_profile)
    # 特征: 张量大小、填充比例、硬件信息等

    decision = ml_model.predict(features)
    # 使用预训练的模型预测是否应该融合

    return decision > threshold

AutoTVM/Ansor 集成：

自动搜索最佳融合策略
考虑硬件特性（缓存大小、内存带宽）
生成特定硬件的优化代码

9. 总结

9.1 核心价值

FusePadOpWithLinalgProducer 优化体现了现代编译器优化的关键原则：

算子融合（Operator Fusion）
- 将多个操作合并，减少中间结果的物化
- 提升数据局部性，提高缓存命中率
内存优化（Memory Optimization）
- 消除不必要的内存分配
- 减少数据复制和移动
结构化变换（Structured Transformation）
- 利用 Linalg 的结构化表示
- 保持代码的可分析性和可优化性
渐进式降级（Progressive Lowering）
- 在高层次进行优化，保留语义信息
- 为后续低层次优化创造机会

9.2 适用场景总结

✅ 适用场景：

深度学习模型推理（CNN、Transformer）
图像处理管线（滤波 + 边界处理）
科学计算（有限元分析的边界条件）
批处理系统（数据对齐和填充）

❌ 不适用场景：

动态填充值（每个位置填充值不同）（暂不支持）
包含归约操作的 producer（暂不支持）
多个消费者共享同一 producer（暂不支持）
极小的张量（优化开销大于收益）

9.3 相关资源

MLIR 官方文档：

代码仓库：

MLIR Examples

社区资源：

10. 附录：完整代码流程图

输入: %source = linalg.generic ... -> tensor<10x10xf32>
      %padded = tensor.pad %source [2,3][1,2] -> tensor<13x15xf32>

      ┌─────────────────────────────────────────┐
      │   FusePadOp::matchAndRewrite(padOp)     │
      └──────────────────┬──────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 1. 获取填充值: padValue = %const_0.0       │
      │    检查: 是否为常量?                       │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 2. 获取源操作: linalgOp = linalg.generic   │
      │    检查: 是否为 generic?                   │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 3. 检查迭代器类型                          │
      │    parallel 循环数 = 2                    │
      │    总循环数 = 2                           │
      │    检查: 全并行?                           │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 4. 推导输出形状                            │
      │    resultShape = [13, 15]                │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 5. 创建空张量                             │
      │    %empty = tensor.empty() : <13x15xf32> │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 6. 填充张量                               │
      │    %filled = linalg.fill                 │
      │      ins(%const_0.0) outs(%empty)        │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 7. 计算切片参数                            │
      │    offsets = [2, 3]  (lowPad)            │
      │    sizes = [10, 10]  (源形状)             │
      │    strides = [1, 1]                      │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 8. 提取切片                               │
      │    %slice = extract_slice %filled        │
      │      [2,3][10,10][1,1]                   │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 9. 克隆 generic 操作                       │
      │    %cloned = clone(linalgOp)             │
      │    cloned.setOutput(%slice)              │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 10. 插入结果                              │
      │     %result = insert_slice %cloned       │
      │       into %filled [2,3][10,10][1,1]     │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
      ┌──────────────────▼───────────────────────┐
      │ 11. 替换原 pad 操作                        │
      │     rewriter.replaceOp(padOp, %result)   │
      └──────────────────┬───────────────────────┘
                         │
                      return success()

输出: %filled = linalg.fill ... -> tensor<13x15xf32>
      %slice = extract_slice %filled ... -> tensor<10x10xf32>
      %result_slice = linalg.generic ... outs(%slice)
      %final = insert_slice %result_slice into %filled

posted @ 2026-01-28 17:03 稳住·能赢阅读(2) 评论(0) 收藏举报

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【MLIR】Linalg中FusePadOpWithLinalgProducer优化分析

【MLIR】Linalg中FusePadOpWithLinalgProducer优化分析

1. 概述

1.1 功能介绍

1.2 适用场景

2. 背景与动机

2.1 为什么需要 Padding？

2.2 传统实现的问题

2.3 优化的核心思想

3. 核心概念

3.1 MLIR 与 Linalg 方言简介

3.2 关键操作解释

3.2.1 tensor.pad - 张量填充

3.2.2 linalg.generic - 通用计算

3.2.3 切片操作

4. 技术原理

4.1 转换模式详解

4.1.1 原始代码模式

4.1.2 优化后的代码模式

4.2 为什么这样更高效？

4.2.1 内存访问对比

4.2.2 数据流图示

4.3 应用条件分析

4.3.1 条件 1: 常量填充值

4.3.2 条件 2: 全并行迭代器

4.3.3 条件 3: Linalg Generic 操作

4.4 转换算法步骤

5. 实例详解

5.1 实例 1: 动态形状的图像处理

5.1.1 场景描述

5.1.2 原始 MLIR 代码

5.1.3 执行示例（具体数值）

5.1.4 优化后的 MLIR 代码

5.1.5 优化前后对比

5.1.6 动态形状处理要点

5.2 实例 2: 混合静态/动态维度的转置操作

5.2.1 场景描述

5.2.2 原始代码

5.2.3 维度分析

5.2.4 优化后的代码

5.2.5 编译器优化机会

5.2.6 测试用例验证

6. 性能分析

6.1 理论性能模型

6.1.1 时间复杂度

6.1.2 空间复杂度

6.2 真实场景性能估算

6.2.1 场景 1: 小图像（224x224 RGB）

6.2.2 场景 2: 大批量 NLP（batch=256, seq=512）

6.2.3 场景 3: 高分辨率图像（4K）

6.3 与后续优化的协同效应

6.3.1 与 Tiling 融合

6.3.2 与向量化结合

7. 源码解析

7.1 文件结构

7.2 核心类：FusePadOp

7.2.1 类定义 (L40-41)

7.2.2 主方法：matchAndRewrite (L43-116)

7.2.3 详细步骤解析

7.3 注册接口 (L120-123)

7.4 测试 Pass 实现

8. 局限性与展望

8.1 当前限制

8.1.1 仅支持 linalg.generic

8.1.2 填充整个张量

8.1.3 常量填充值限制

8.1.4 单一 Producer 限制

8.2 未来演进方向

8.2.1 扩展到更多 Linalg 操作

8.2.2 智能填充策略

8.2.3 与其他优化的联合应用

8.2.4 跨层次融合

8.2.5 自动调优

9. 总结

9.1 核心价值

9.2 适用场景总结

9.3 相关资源

10. 附录：完整代码流程图

3.2.1 `tensor.pad` - 张量填充

3.2.2 `linalg.generic` - 通用计算