projects / platform / upstream / llvm.git / commitdiff
? search:
summary | shortlog | log | commit | commitdiff | tree
raw | patch | inline | side by side (parent: 6680d4e)
[mlir][sparse] remove redundate integration tests.
authorPeiming Liu <peiming@google.com>
Tue, 18 Apr 2023 17:19:30 +0000 (17:19 +0000)
committerPeiming Liu <peiming@google.com>
Tue, 18 Apr 2023 18:30:43 +0000 (18:30 +0000)
The removed tests evaluate the same kernels in existing tests, namely `sparse_conv2d.mlir` and `spares_conv3d.mlir`.

Reviewed By: aartbik

Differential Revision: https://reviews.llvm.org/D148644

mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_2d_slice_based.mlir [deleted file] patch | blob | history
mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_3d_slice_based.mlir [deleted file] patch | blob | history

diff --git a/mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_2d_slice_based.mlir b/mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_2d_slice_based.mlir
deleted file mode 100644 (file)
index 0191300..0000000
--- a/mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_2d_slice_based.mlir
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-// DEFINE: %{option} = "enable-index-reduction=true enable-runtime-library=false"
-// DEFINE: %{command} = mlir-opt %s --sparse-compiler=%{option} | \
-// DEFINE: mlir-cpu-runner \
-// DEFINE:  -e entry -entry-point-result=void  \
-// DEFINE:  -shared-libs=%mlir_lib_dir/libmlir_c_runner_utils%shlibext | \
-// DEFINE: FileCheck %s
-//
-// RUN: %{command}
-
-#map = affine_map<(d0, d1, d2, d3) -> (d0 + d2, d1 + d3)>
-#map1 = affine_map<(d0, d1, d2, d3) -> (d2, d3)>
-#map2 = affine_map<(d0, d1, d2, d3) -> (d0, d1)>
-
-#DCSR = #sparse_tensor.encoding<{ dimLevelType = [ "compressed", "compressed" ] }>
-
-module {
-  func.func @conv2d_all_sparse_CSR(%arg0: tensor<8x8xi32, #DCSR>, %arg1: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR> {
-    %0 = bufferization.alloc_tensor() : tensor<6x6xi32, #DCSR>
-    %1 = linalg.generic {
-    indexing_maps = [#map, #map1, #map2],
-    iterator_types = ["parallel", "parallel", "reduction", "reduction"]}
-    ins(%arg0, %arg1 : tensor<8x8xi32, #DCSR>, tensor<3x3xi32>)
-    outs(%0 : tensor<6x6xi32, #DCSR>) {
-    ^bb0(%in: i32, %in_0: i32, %out: i32):
-      %2 = arith.muli %in, %in_0 : i32
-      %3 = arith.addi %out, %2 : i32
-      linalg.yield %3 : i32
-    } -> tensor<6x6xi32, #DCSR>
-    return %1 : tensor<6x6xi32, #DCSR>
-  }
-
-  func.func @entry() {
-    %c0 = arith.constant 0 : index
-    %i0 = arith.constant 0 : i32
-
-    // A typical edge detection filter.
-    %filter = arith.constant dense<[
-      [  1,  0, -1 ],
-      [  0,  0,  0 ],
-      [ -1,  0,  1 ]
-    ]> : tensor<3x3xi32>
-
-    %input = arith.constant dense<[
-      [  1,  2,  3,  4,  0,  6,  7,  8 ],
-      [  2,  2,  4,  4,  0,  0,  6,  8 ],
-      [  2,  2,  4,  4,  0,  0,  6,  8 ],
-      [  2,  2,  3,  4,  0,  0,  7,  8 ],
-      [  1,  3,  3,  4,  0,  0,  6,  8 ],
-      [  3,  2,  3,  4,  0,  0,  7,  8 ],
-      [  1,  3,  3,  4,  3,  6,  6,  8 ],
-      [  1,  3,  3,  4,  3,  0,  7,  8 ]
-    ]> : tensor<8x8xi32>
-
-    %sparse_filter_CSR = sparse_tensor.convert %filter
-      : tensor<3x3xi32> to tensor<3x3xi32>
-
-    %sparse_input_CSR = sparse_tensor.convert %input
-      : tensor<8x8xi32> to tensor<8x8xi32, #DCSR>
-
-    %3 = call @conv2d_all_sparse_CSR(%sparse_input_CSR, %sparse_filter_CSR)
-         : (tensor<8x8xi32, #DCSR>,
-            tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR>
-
-    %out = sparse_tensor.convert %3
-      : tensor<6x6xi32, #DCSR> to tensor<6x6xi32>
-    //
-    // CHECK:    ( ( 0, 0, -1, -6, -1, 6 ),
-    // CHECK-SAME: ( -1, 0, 1, 0, 1, 0 ),
-    // CHECK-SAME: ( 0, -1, 1, 0, 0, 0 ),
-    // CHECK-SAME: ( -1, 0, 0, 0, 0, 0 ),
-    // CHECK-SAME: ( 0, 0, 3, 6, -3, -6 ),
-    // CHECK-SAME: ( 2, -1, 3, 0, -3, 0 ) )
-    //
-    %v2 = vector.transfer_read %out[%c0, %c0], %i0
-      : tensor<6x6xi32>, vector<6x6xi32>
-    vector.print %v2 : vector<6x6xi32>
-
-    bufferization.dealloc_tensor %sparse_input_CSR : tensor<8x8xi32, #DCSR>
-    bufferization.dealloc_tensor %3 : tensor<6x6xi32, #DCSR>
-    return
-  }
-
-}
diff --git a/mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_3d_slice_based.mlir b/mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_3d_slice_based.mlir
deleted file mode 100644 (file)
index e7269c8..0000000
--- a/mlir/test/Integration/Dialect/SparseTensor/CPU/sparse_conv_3d_slice_based.mlir
+++ /dev/null
@@ -1,98 +0,0 @@
-// DEFINE: %{option} = "enable-index-reduction=true enable-runtime-library=false"
-// DEFINE: %{command} = mlir-opt %s --sparse-compiler=%{option} | \
-// DEFINE: mlir-cpu-runner \
-// DEFINE:  -e entry -entry-point-result=void  \
-// DEFINE:  -shared-libs=%mlir_lib_dir/libmlir_c_runner_utils%shlibext | \
-// DEFINE: FileCheck %s
-//
-// RUN: %{command}
-
-#CCC = #sparse_tensor.encoding<{
-  dimLevelType = [ "compressed", "compressed", "compressed" ]
-}>
-
-func.func @alloc_3d_filled_f32(%s1 : index, %s2 : index, %s3 : index, %f : f32) -> tensor<?x?x?xf32> {
-  %buf = bufferization.alloc_tensor(%s1, %s2, %s3) : tensor<?x?x?xf32>
-  %ret = linalg.fill ins(%f : f32) outs(%buf : tensor<?x?x?xf32>) -> tensor<?x?x?xf32>
-  return %ret : tensor<?x?x?xf32>
-}
-
-func.func @conv_3d_CCC(%arg0: tensor<?x?x?xf32, #CCC>, %arg1: tensor<?x?x?xf32>) -> tensor<?x?x?xf32, #CCC> {
-  %c6 = arith.constant 6 : index
-  %s = bufferization.alloc_tensor(%c6, %c6, %c6) : tensor<?x?x?xf32, #CCC>
-  %ret = linalg.conv_3d
-     ins (%arg0, %arg1: tensor<?x?x?xf32, #CCC>, tensor<?x?x?xf32>)
-    outs (%s: tensor<?x?x?xf32, #CCC>) -> tensor<?x?x?xf32, #CCC>
-  return %ret : tensor<?x?x?xf32, #CCC>
-}
-
-func.func @entry() {
-  %c0 = arith.constant 0 : index
-  %c1 = arith.constant 1 : index
-  %c3 = arith.constant 3 : index
-  %c6 = arith.constant 6 : index
-  %c8 = arith.constant 8 : index
-  %f10 = arith.constant 10.00000e+00 : f32
-  %val = arith.constant 2.00000e+00 : f32
-  %zero = arith.constant 0.00000e+00 : f32
-
-  %filter3D = call @alloc_3d_filled_f32(%c3, %c3, %c3, %val) : (index, index, index, f32) -> (tensor<?x?x?xf32>)
-  %in3D_tmp = call @alloc_3d_filled_f32(%c8, %c8, %c8, %val) : (index, index, index, f32) -> (tensor<?x?x?xf32>)
-  %in3D = tensor.insert %f10 into %in3D_tmp[%c0, %c3, %c0] : tensor<?x?x?xf32>
-  %out3D = call @alloc_3d_filled_f32(%c6, %c6, %c6, %zero) : (index, index, index, f32) -> (tensor<?x?x?xf32>)
-
-  %in3D_CCC = sparse_tensor.convert %in3D
-    : tensor<?x?x?xf32> to tensor<?x?x?xf32, #CCC>
-  %CCC_ret = call @conv_3d_CCC(%in3D_CCC, %filter3D) : (tensor<?x?x?xf32, #CCC>, tensor<?x?x?xf32>) -> (tensor<?x?x?xf32, #CCC>)
-  // CHECK:     ( ( ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 124, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 124, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 124, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ) ),
-  // CHECK-SAME:  ( ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ) ),
-  // CHECK-SAME:  ( ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ) ),
-  // CHECK-SAME:  ( ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ) ),
-  // CHECK-SAME:  ( ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ) ),
-  // CHECK-SAME:  ( ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ),
-  // CHECK-SAME:    ( 108, 108, 108, 108, 108, 108 ) ) )
-  %1 = sparse_tensor.convert %CCC_ret
-    : tensor<?x?x?xf32, #CCC> to tensor<?x?x?xf32>
-  %v1 = vector.transfer_read %1[%c0, %c0, %c0], %zero
-      : tensor<?x?x?xf32>, vector<6x6x6xf32>
-  vector.print %v1 : vector<6x6x6xf32>
-
-  // Free the resources
-  bufferization.dealloc_tensor %in3D : tensor<?x?x?xf32>
-  bufferization.dealloc_tensor %filter3D : tensor<?x?x?xf32>
-  bufferization.dealloc_tensor %out3D : tensor<?x?x?xf32>
-
-  bufferization.dealloc_tensor %in3D_CCC : tensor<?x?x?xf32, #CCC>
-  bufferization.dealloc_tensor %CCC_ret : tensor<?x?x?xf32, #CCC>
-
-  return
-}
Domain: System / Toolchain;