Seminar MLIR mit LLVM: Dialekte, Lowering und Compiler-Pipelines

Das Seminar behandelt MLIR als Infrastruktur für mehrstufige Compiler und domänenspezifische Zwischendarstellungen. Der Fokus liegt auf Dialekten, Operationen, Typen, Pattern Rewriting, Pass-Infrastruktur, Lowering-Strategien und der Anbindung an LLVM IR.

Vier Tage sind erforderlich, weil MLIR ein eigenes Programmiermodell mit Operationen, Dialekten, Traits, Interfaces, Rewrite-Patterns und Konversionsmechanismen besitzt. Die Inhalte verbinden Konzeptarbeit mit praktischer Pipeline-Struktur.

Kapitel 1: MLIR-Grundmodell und IR-Struktur

Inhaltsverzeichnis

• Operationen, Regionen und Blöcke
• Attribute, Typen und Symbolik
• Kontext und Verifikation

Schritt 1: IR-Struktur lesen

Eine MLIR-Datei wird in Operationen, Regionen, Blöcke und Werte zerlegt. Verschachtelung und Symbolbezüge werden als zentrales Organisationsprinzip verstanden.

Schritt 2: Typen und Attribute einordnen

Statische Informationen werden über Typen und Attribute modelliert. Der Unterschied zwischen struktureller Information und semantischer Bedeutung wird herausgearbeitet.

Schritt 3: Verifikation nutzen

Operationen werden mit Invarianten verbunden. Verifier-Meldungen werden genutzt, um Dialektregeln und ungültige IR-Zustände nachvollziehbar zu machen.

Kapitel 2: Eigene Dialekte und Operationen

Inhaltsverzeichnis

• ODS und TableGen-nahe Beschreibungen
• Traits und Interfaces
• Parser, Printer und Verifier

Schritt 1: Dialektgrenzen definieren

Ein Dialekt wird anhand seiner fachlichen Verantwortung abgegrenzt. Operationen werden so gewählt, dass Analyse und Transformation später kontrollierbar bleiben.

Schritt 2: Operationen beschreiben

Operanden, Resultate, Attribute, Traits und Interfaces werden festgelegt. Die Beschreibung wird mit Verifikation und lesbarer Ausgabe verbunden.

Schritt 3: Benutzerfreundliche IR schaffen

Custom Parsing und Printing werden als Mittel für lesbare Testfälle und bessere Diagnose eingeordnet. Komplexität wird nur dort eingeführt, wo sie fachlich Nutzen bringt.

Kapitel 3: Pattern Rewriting und Pass-Infrastruktur

Inhaltsverzeichnis

• Rewrite Patterns
• Canonicalization
• Operation Passes und Pipelines

Schritt 1: Rewrite-Regeln formulieren

Operationen werden über Muster erkannt und ersetzt. Die Regel wird mit Vorbedingungen versehen, damit Transformationen semantisch korrekt bleiben.

Schritt 2: Kanonische Formen nutzen

Canonicalization wird als wiederholbare Vereinfachung verstanden. Der Nutzen für spätere Lowering-Schritte und Tests wird anhand kleiner Beispiele sichtbar gemacht.

Schritt 3: Passes strukturieren

Operation Passes werden in Pipelines organisiert. Analyse, Transformation und Fehlerbehandlung werden so getrennt, dass parallele und verschachtelte Ausführung nachvollziehbar bleibt.

Kapitel 4: Dialect Conversion und Lowering nach LLVM IR

Inhaltsverzeichnis

• Conversion Target und Type Converter
• Teilweises und vollständiges Lowering
• Übersetzung Richtung LLVM IR

Schritt 1: Legalität definieren

Ein Conversion Target legt fest, welche Operationen erlaubt sind. Dadurch wird Lowering nicht als Textumwandlung, sondern als kontrollierte IR-Transformation behandelt.

Schritt 2: Typen konvertieren

Ein Type Converter überführt höherstufige Typen in niedrigere Repräsentationen. Region-Signaturen, MemRefs und Funktionsgrenzen werden berücksichtigt.

Schritt 3: Pipeline abschließen

Die Pipeline führt von höherstufigen Dialekten zu LLVM-nahen Dialekten und weiter Richtung LLVM IR. Tests prüfen jeden Zwischenstand, damit Fehler früh isoliert werden.