扩展 Pass¶
Pass 是优化知识的入口。它读取当前 typed semantics 与执行关系，改写真实 IR，再把完整程序交给后续 consumer。新增优化前，先阅读Pass 与分析、对应 GPU/CPU 程序合同和目标 lowering。
找到负责层¶
| 改动 | 负责位置 |
|---|---|
| domain、dtype、effects 与作者算法的语义 | DSL / canonical KIR；设计变化需要单独讨论 |
| def-use、coordinate、alias、dependence、working-set 查询 | 对应 dialect 的 Analysis/ |
| ownership、遍历、blocking、reuse、materialization | GPU/CPU/DSA 的 Transforms/ 职责组 |
| 目标能力、特定实现、local forms 与 legality | lib/Target/<Provider>/ |
| 源码 API 拼写 | 目标 serialization |
| ABI 参数绑定、工具链启动、调优调用 | python/intent/runtime/<provider>/ |
GPU 与 CPU 可以复用分析思想，但不要求共享一套 physical topology。一个 pass 不必在所有后端运行；共享事实、独立决策、各自目标 consumer 是有效复用。
一个完整优化组件¶
- 从当前 typed operands、regions、def-use、access relation、effects、lifetime 与 capability 定义合法性，不能以 kernel 名称、操作数量或字符串标签触发。
- 用 analysis 提供可重算的事实。Unknown 保持 unknown，不能解释为 replay、alias 或初始化许可。
- 实际改写 operations、types、regions、coordinates、carry 或 resource lifetime；不另造共同解释执行的 schema/plan。
- 保持 logical members、dtype、数值许可、ordered control、effects、ABI 和作者 kernel 数量。
- 声明失效的 analysis，在完整 transformation group 后检查后置条件。Verifier 不修程序，serializer 不补 loops、workspace 或参数。
Pass 声明、注册与 pipeline 使用 MLIR 的既有机制。先查看 include/Intent/Dialect/<Family>/Transforms/Passes.td、lib/Dialect/<Family>/Transforms/ 和对应的 Passes.cpp；target-local transformations 从 lib/Target/<Provider>/Transforms/ 进入。实际可调用 pass 及选项可通过 intent-opt --help 查阅。
例如 GPU 归约优化放在 lib/Dialect/GPU/Transforms/Reduction/，声明在 GPU Passes.td，完整 transformation 的入口和顺序在 GPU Transforms/Passes.cpp。CPU 的 task 分配和 storage 复用分别位于 CPU Transforms/Task/ 与 Transforms/Storage/，CPU pipeline 由其 Transforms/Passes.cpp 组装；不把 GPU ownership 变换挪过去共享。Provider 的经验配置表位于相应 Transforms/ 或 Transforms/Configuration/。
新增 pass 时在相邻 CMake 列表加入实现；从已有 transformation wrapper 复用注册、依赖 dialect、错误传播及完成边界验证。把它插入满足输入条件的位置，而不是只为某个 program 加一条旁路。
只改完整经验配置时不创建新 pass。Provider 已负责的 collective tree、线程通信、distributed layout 和 machine pipeline，直接提供合法的输入，不在 Intent 重建。
使用已有程序观察¶
选择受影响的现有完整 program，检查前后 IR 结构、生成源码和实际调用结果，再观察同算法同输入的热调用；不要复制算法或扩建测试矩阵。若另一同类 program 受益，可以说明知识的复用范围。生成、native 编译、执行、数值检查与性能改善分别陈述。
可对已经生成、满足该 pass 前置条件的 IR 使用标准 MLIR pipeline：
将 pipeline 换成当前 intent-opt --help 所列、适用于该阶段的变换。共享 GPU pass 不能应用到 KIR 或已经加入 provider 原生形式的模块；完整编译中的 pass 输入可以通过 native compiler 的 MLIR IR 打印选项定位。源码生成后的优化观察仍需重新运行对应完整程序，单独 IR 优化不证明 runtime 结果。