[clang-tidy][NFC]remove deps of clang in clang tidy test (#116588)
[llvm-project.git] / mlir / test / IR / core-ops.mlir
blob5d1583111541caa4e9b411af9b1873e3ca04c7ed
1 // RUN: mlir-opt -allow-unregistered-dialect %s | FileCheck %s
2 // Verify the printed output can be parsed.
3 // RUN: mlir-opt -allow-unregistered-dialect %s | mlir-opt -allow-unregistered-dialect | FileCheck %s
4 // Verify the generic form can be parsed.
5 // RUN: mlir-opt -allow-unregistered-dialect -mlir-print-op-generic %s | mlir-opt -allow-unregistered-dialect | FileCheck %s
7 // CHECK: #map = affine_map<(d0) -> (d0 + 1)>
9 // CHECK: #map1 = affine_map<()[s0] -> (s0 + 1)>
11 // CHECK-LABEL: func @func_with_ops
12 // CHECK-SAME: %[[ARG:.*]]: f32
13 func.func @func_with_ops(f32) {
14 ^bb0(%a : f32):
15   // CHECK: %[[T:.*]] = "getTensor"() : () -> tensor<4x4x?xf32>
16   %t = "getTensor"() : () -> tensor<4x4x?xf32>
18   // CHECK: %[[C2:.*]] = arith.constant 2 : index
19   // CHECK-NEXT: %{{.*}} = tensor.dim %[[T]], %[[C2]] : tensor<4x4x?xf32>
20   %c2 = arith.constant 2 : index
21   %t2 = "tensor.dim"(%t, %c2) : (tensor<4x4x?xf32>, index) -> index
23   // CHECK: %{{.*}} = arith.addf %[[ARG]], %[[ARG]] : f32
24   %x = "arith.addf"(%a, %a) : (f32,f32) -> (f32)
26   // CHECK: return
27   return
30 // CHECK-LABEL: func @standard_instrs(%arg0: tensor<4x4x?xf32>, %arg1: f32, %arg2: i32, %arg3: index, %arg4: i64, %arg5: f16) {
31 func.func @standard_instrs(tensor<4x4x?xf32>, f32, i32, index, i64, f16) {
32 ^bb42(%t: tensor<4x4x?xf32>, %f: f32, %i: i32, %idx : index, %j: i64, %half: f16):
33   // CHECK: %[[C2:.*]] = arith.constant 2 : index
34   // CHECK: %[[A2:.*]] = tensor.dim %arg0, %[[C2]] : tensor<4x4x?xf32>
35   %c2 = arith.constant 2 : index
36   %a2 = tensor.dim %t, %c2 : tensor<4x4x?xf32>
38   // CHECK: %f = constant @func_with_ops : (f32) -> ()
39   %10 = constant @func_with_ops : (f32) -> ()
41   // CHECK: %f_0 = constant @affine_apply : () -> ()
42   %11 = constant @affine_apply : () -> ()
44   // CHECK: %[[I2:.*]] = arith.addi
45   %i2 = arith.addi %i, %i: i32
46   // CHECK: %[[I3:.*]] = arith.addi
47   %i3 = arith.addi %i2, %i : i32
48   // CHECK: %[[I4:.*]] = arith.addi
49   %i4 = arith.addi %i2, %i3 : i32
50   // CHECK: %[[F3:.*]] = arith.addf
51   %f3 = arith.addf %f, %f : f32
52   // CHECK: %[[F4:.*]] = arith.addf
53   %f4 = arith.addf %f, %f3 : f32
55   %true = arith.constant true
56   %tci32 = arith.constant dense<0> : tensor<42xi32>
57   %vci32 = arith.constant dense<0> : vector<42xi32>
58   %tci1 = arith.constant dense<1> : tensor<42xi1>
59   %vci1 = arith.constant dense<1> : vector<42xi1>
61   // CHECK: %{{.*}} = arith.select %{{.*}}, %arg3, %arg3 : index
62   %21 = arith.select %true, %idx, %idx : index
64   // CHECK: %{{.*}} = arith.select %{{.*}}, %{{.*}}, %{{.*}} : tensor<42xi1>, tensor<42xi32>
65   %22 = arith.select %tci1, %tci32, %tci32 : tensor<42 x i1>, tensor<42 x i32>
67   // CHECK: %{{.*}} = arith.select %{{.*}}, %{{.*}}, %{{.*}} : vector<42xi1>, vector<42xi32>
68   %23 = arith.select %vci1, %vci32, %vci32 : vector<42 x i1>, vector<42 x i32>
70   // CHECK: %{{.*}} = arith.select %{{.*}}, %arg3, %arg3 : index
71   %24 = "arith.select"(%true, %idx, %idx) : (i1, index, index) -> index
73   // CHECK: %{{.*}} = arith.select %{{.*}}, %{{.*}}, %{{.*}} : tensor<42xi32>
74   %25 = arith.select %true, %tci32, %tci32 : tensor<42 x i32>
76   %64 = arith.constant dense<0.> : vector<4 x f32>
77   %tcf32 = arith.constant dense<0.> : tensor<42 x f32>
78   %vcf32 = arith.constant dense<0.> : vector<4 x f32>
80   // CHECK: %{{.*}} = arith.cmpf ogt, %{{.*}}, %{{.*}} : f32
81   %65 = arith.cmpf ogt, %f3, %f4 : f32
83   // Predicate 0 means ordered equality comparison.
84   // CHECK: %{{.*}} = arith.cmpf oeq, %{{.*}}, %{{.*}} : f32
85   %66 = "arith.cmpf"(%f3, %f4) {predicate = 1} : (f32, f32) -> i1
87   // CHECK: %{{.*}} = arith.cmpf olt, %{{.*}}, %{{.*}}: vector<4xf32>
88   %67 = arith.cmpf olt, %vcf32, %vcf32 : vector<4 x f32>
90   // CHECK: %{{.*}} = arith.cmpf oeq, %{{.*}}, %{{.*}}: vector<4xf32>
91   %68 = "arith.cmpf"(%vcf32, %vcf32) {predicate = 1} : (vector<4 x f32>, vector<4 x f32>) -> vector<4 x i1>
93   // CHECK: %{{.*}} = arith.cmpf oeq, %{{.*}}, %{{.*}}: tensor<42xf32>
94   %69 = arith.cmpf oeq, %tcf32, %tcf32 : tensor<42 x f32>
96   // CHECK: %{{.*}} = arith.cmpf oeq, %{{.*}}, %{{.*}}: vector<4xf32>
97   %70 = arith.cmpf oeq, %vcf32, %vcf32 : vector<4 x f32>
99   // CHECK: arith.constant true
100   %74 = arith.constant true
102   // CHECK: arith.constant false
103   %75 = arith.constant false
105   // CHECK: %{{.*}} = math.absf %arg1 : f32
106   %100 = "math.absf"(%f) : (f32) -> f32
108   // CHECK: %{{.*}} = math.absf %arg1 : f32
109   %101 = math.absf %f : f32
111   // CHECK: %{{.*}} = math.absf %{{.*}}: vector<4xf32>
112   %102 = math.absf %vcf32 : vector<4xf32>
114   // CHECK: %{{.*}} = math.absf %arg0 : tensor<4x4x?xf32>
115   %103 = math.absf %t : tensor<4x4x?xf32>
117   // CHECK: %{{.*}} = math.ceil %arg1 : f32
118   %104 = "math.ceil"(%f) : (f32) -> f32
120   // CHECK: %{{.*}} = math.ceil %arg1 : f32
121   %105 = math.ceil %f : f32
123   // CHECK: %{{.*}} = math.ceil %{{.*}}: vector<4xf32>
124   %106 = math.ceil %vcf32 : vector<4xf32>
126   // CHECK: %{{.*}} = math.ceil %arg0 : tensor<4x4x?xf32>
127   %107 = math.ceil %t : tensor<4x4x?xf32>
129   // CHECK: %{{.*}} = math.copysign %arg1, %arg1 : f32
130   %116 = "math.copysign"(%f, %f) : (f32, f32) -> f32
132   // CHECK: %{{.*}} = math.copysign %arg1, %arg1 : f32
133   %117 = math.copysign %f, %f : f32
135   // CHECK: %{{.*}} = math.copysign %{{.*}}, %{{.*}}: vector<4xf32>
136   %118 = math.copysign %vcf32, %vcf32 : vector<4xf32>
138   // CHECK: %{{.*}} = math.copysign %arg0, %arg0 : tensor<4x4x?xf32>
139   %119 = math.copysign %t, %t : tensor<4x4x?xf32>
141   // CHECK: %{{.*}} = math.rsqrt %arg1 : f32
142   %145 = math.rsqrt %f : f32
144   // CHECK: math.floor %arg1 : f32
145   %163 = "math.floor"(%f) : (f32) -> f32
147   // CHECK: %{{.*}} = math.floor %arg1 : f32
148   %164 = math.floor %f : f32
150   // CHECK: %{{.*}} = math.floor %{{.*}}: vector<4xf32>
151   %165 = math.floor %vcf32 : vector<4xf32>
153   // CHECK: %{{.*}} = math.floor %arg0 : tensor<4x4x?xf32>
154   %166 = math.floor %t : tensor<4x4x?xf32>
156   return
159 // CHECK-LABEL: func @affine_apply() {
160 func.func @affine_apply() {
161   %i = "arith.constant"() {value = 0: index} : () -> index
162   %j = "arith.constant"() {value = 1: index} : () -> index
164   // CHECK: affine.apply #map(%c0)
165   %a = "affine.apply" (%i) { map = affine_map<(d0) -> (d0 + 1)> } :
166     (index) -> (index)
168   // CHECK: affine.apply #map1()[%c0]
169   %b = affine.apply affine_map<()[x] -> (x+1)>()[%i]
171   return
174 // CHECK-LABEL: func @return_op(%arg0: i32) -> i32 {
175 func.func @return_op(%a : i32) -> i32 {
176   // CHECK: return %arg0 : i32
177   "func.return" (%a) : (i32)->()
180 // CHECK-LABEL: func @calls(%arg0: i32) {
181 func.func @calls(%arg0: i32) {
182   // CHECK: %0 = call @return_op(%arg0) : (i32) -> i32
183   %x = call @return_op(%arg0) : (i32) -> i32
184   // CHECK: %1 = call @return_op(%0) : (i32) -> i32
185   %y = call @return_op(%x) : (i32) -> i32
186   // CHECK: %2 = call @return_op(%0) : (i32) -> i32
187   %z = "func.call"(%x) {callee = @return_op} : (i32) -> i32
189   // CHECK: %f = constant @affine_apply : () -> ()
190   %f = constant @affine_apply : () -> ()
192   // CHECK: call_indirect %f() : () -> ()
193   call_indirect %f() : () -> ()
195   // CHECK: %f_0 = constant @return_op : (i32) -> i32
196   %f_0 = constant @return_op : (i32) -> i32
198   // CHECK: %3 = call_indirect %f_0(%arg0) : (i32) -> i32
199   %2 = call_indirect %f_0(%arg0) : (i32) -> i32
201   // CHECK: %4 = call_indirect %f_0(%arg0) : (i32) -> i32
202   %3 = "func.call_indirect"(%f_0, %arg0) : ((i32) -> i32, i32) -> i32
204   return
207 // CHECK-LABEL: func @test_dimop
208 // CHECK-SAME: %[[ARG:.*]]: tensor<4x4x?xf32>
209 func.func @test_dimop(%arg0: tensor<4x4x?xf32>) {
210   // CHECK: %[[C2:.*]] = arith.constant 2 : index
211   // CHECK: %{{.*}} = tensor.dim %[[ARG]], %[[C2]] : tensor<4x4x?xf32>
212   %c2 = arith.constant 2 : index
213   %0 = tensor.dim %arg0, %c2 : tensor<4x4x?xf32>
214   // use dim as an index to ensure type correctness
215   %1 = affine.apply affine_map<(d0) -> (d0)>(%0)
216   return