Rename UnknownType to OpaqueType (NFC)

    This came up in a review of the tutorial, it was suggested that "opaque" is more
    descriptive than "unknown" here.

--

PiperOrigin-RevId: 241832927

Move the top-level `tutorial` as `Linalg` nested in the examples folder

--

PiperOrigin-RevId: 241831176

Split the Quantization dialect.

    - Retains Quantization types and predicates.
    - Retains utilities and example (testable) passes/ops.
    - Retains unit tests for example passes/ops.
    - Moves fixed point ops (and corresponding real ops) to FxpMathOps.
    - Moves real -> fixed point pass to FxpMathOps.
    - Sever the dependency on the TF dialect from Quantization. These dialects should now be open-sourcable.

--

PiperOrigin-RevId: 241825598

Fix the alignment issue in the DenseElementsAttr buffer allocation

    Currently, we only make the initial address aligned with 64-bit address but
    allocate the buffer with the real size. This can cause issue when we extract
    the value by the `readBits` method, which needs to read the memory in the
    granularity of APINT_WORD_SIZE. In this CL, we rounded the allocation size to
    the multiplies of APINT_WORD_SIZE to fix the issue.

--

PiperOrigin-RevId: 241816656

Added memref to OpBase.td as specific memref types should be supported by default.

--

PiperOrigin-RevId: 241806461

Remove links to internal google docs, updating them to point to GitHub.

PiperOrigin-RevId: 241801638

Remove links to internal google docs, updating them to point to GitHub.

--

PiperOrigin-RevId: 241800478

Refactor Quantization.md to separate TFLite native quantization scheme from the more experimental, generalized scheme.

PiperOrigin-RevId: 241785572

Linalg portion of the tutorial - part 3-2

    This CL adds support for lowering tensor contractions to loops declaratively.
    This is done thanks to two properties of the such operations:
    1. the definition of an AffineMap getLoopsToOperandRangesMap for each op which maps iteration space dimensions to ranges of the view operands, in their order of occurrence;
    2. the definition of a scalar implementation for each op which creates the computation inside the loops given enclosing parallel and reduction loops,

    All the other properties are derived in a generic fashion from these 2 properties and a few analyses.

    A lowerToLoops transformation is added as well as a test that exercises it.

--

PiperOrigin-RevId: 241783992

[TableGen] Allow additional result patterns not directly used for replacement

    This CL looses the requirement that all result patterns in a rewrite rule must
    replace a result of the root op in the source pattern. Now only the last N
    result pattern-generated ops are used to replace a N-result source op.

    This allows to generate additional ops to aid building up final ops used to
    replace the source op.

--

PiperOrigin-RevId: 241783192

Initial release of the Quantization dialect

Includes a draft of documentation for the quantization setup.

Given how many comments such docs have garnered in the past, I've biased towards a lightly edited first-draft so that people can argue about terminology, approach and structure without having spent too much time on it.

Note that the sections under "Uniform quantization" were cribbed nearly verbatim from internal documentation that Daniel wrote.

PiperOrigin-RevId: 241768668

[TableGen] Fix convertFromStorage for OptionalAttr

    OptionalAttr is just wrapping around the actual attribute; so it should just use
    the actual attribute's `convertFromStorage` to read the value and wrap it around
    with `Optional<>` to return. Previously it was mandating how the actual attribute
    reads the value with `{0}.getValue()`.

--

PiperOrigin-RevId: 241762355

Tutorial Linalg1: implement conversion to the LLVM Dialect

    Implement conversion from the Linalg dialect to the LLVM dialect using a simple
    set of DialectOpConverters and by plugging them into the dialect conversion
    infrastructure.  View and Range Linalg types are converted into descriptors
    that store the dynamic values in an LLVM aggregate type, similarly to memrefs.
    Slice operations create new descriptors based on the original descriptors and
    thus remove the constraint on ViewTypes not being acceptable as function
    arguments.

--

PiperOrigin-RevId: 241760189

Add mention of the TensorFlow Code of Conduct in the Readme

PiperOrigin-RevId: 241748009

Add missing source file in CMakeLists.txt

--

PiperOrigin-RevId: 241746122

[TableGen] Remove asserts for attributes in aggregate builders

    Attributes can have default values or be optional. Checking the validity of
    attributes in aggregate builder should consider that. And to be accurate,
    we should check all required attributes are indeed provided in the list.
    This is actually duplicating the work done by verifier. Checking the validity
    of attributes should be the responsiblity of verifiers. This CL removes
    the assertion for attributes in aggregate builders for the above reason.
    (Assertions for operands/results are still kept since they are trivial.)

    Also added more tests for aggregate builders.

--

PiperOrigin-RevId: 241746059

Fix CMake build

    Some files were not built anymore internally but still referenced
    from CMake. Delete them and unreference them in the CMake files.

--

PiperOrigin-RevId: 241744718

Update Readme to mention that the TensorFlow specific will be upstreamed later

--

PiperOrigin-RevId: 241735845

Drop MLIREmitter-based version of the EDSC

    This version has been deprecated and can now be removed completely since the
    last remaining user (Python bindings) migrated to declarative builders.
    Several functions in lib/EDSC/Types.cpp construct core IR objects for the C
    bindings.  Move these functions into lib/EDSC/CoreAPIs.cpp until we decide
    where they should live.

    This completes the migration from the delayed-construction EDSC to Declarative
    Builders.

--

PiperOrigin-RevId: 241716729

Python bindings: drop MLIREmitter and related functionality

    This completes the transition of Python bindings to use the declarative
    builders infrastructure instead of the now-deprecated EDSC emitter
    infrastructure.  The relevant unit tests have been replicated using the new
    functionality and the remaining end-to-end compilation tests have been updated
    accordingly.  The latter show an improvement in brevity and readability.

--

PiperOrigin-RevId: 241713489

Python bindings: support __floordiv__ for index types

    The original reimplementation of EDSC as declarative builders and the
    subsequent rework of Python bindings forbade to use the (true) division
    operator for values of the index types without providing an alternative.  Index
    types only support floor and ceil division through affine maps.  Expose this to
    Python bindings through a `__floordiv__` function on `ValueHandle`s.

--

PiperOrigin-RevId: 241713093

Remove section of the README copied from the Rationale document, it does not fit here.

--

PiperOrigin-RevId: 241687723

Fix test that fails on non-determinism in LowerVectorTransfers

    This CL fixes the non-determinism across compilers in an edsc::select expression used in LowerVectorTransfers. This is achieved by factoring the expression out of the function call to ensure a deterministic order of evaluation.
    Since the expression is now factored out, fewer IR is generated and the test is updated accordingly.

--

PiperOrigin-RevId: 241679962

Fix path for the examples in Toy tutorial Ch1

PiperOrigin-RevId: 241643625

Add link to the Toy tutorial in the Readme

--

PiperOrigin-RevId: 241642739

Add fake-use for variable in LLVMDialect.cpp to fix opt build.

--

PiperOrigin-RevId: 241620442

Fix minor typo (triggered a GCC warning, NFC)

--

PiperOrigin-RevId: 241618796

Introduce custom format for the LLVM IR Dialect

    Historically, the LLVM IR dialect has been using the generic form of MLIR
    operation syntax.  It is verbose and often redundant.  Introduce the custom
    printing and parsing for all existing operations in the LLVM IR dialect.
    Update the relevant documentation and tests.

--

PiperOrigin-RevId: 241617393

Add -DLLVM_BUILD_EXAMPLES to the mlir build instruction: this enables the tutorial examples

    Seems like a better default for getting started.

--

PiperOrigin-RevId: 241614043

Fix Toy tutorial gcc 7 build (NFC)

--

PiperOrigin-RevId: 241613710

Linalg portion of the tutorial - part 3

    This CL starts the third part of the Linalg tutorial by adding support for ops to declare how they lower themselves to other ops.
    Tests are added that demonstrate matmul lowering to a loop over matvec and matvec lowering to a loop over dot.

    This is part of a list of CLs that add new Transforms and Analyses to Linalg3: it iseasier to integrate in small chunks.

    As part of working with the TensorContractionBase template class and in an effort to add pieces incrementally without copying code, it is easiest to define operations ahead of time in Linalg2/TensorOps.h and gradually implement them as needed. This CL performs the necessary refactoring for this to happen.

--

PiperOrigin-RevId: 241605869

Update the dialect attribute verification hooks to return LogicalResult instead of bool. This updates Function::emitError to return LogicalResult as well.

--

PiperOrigin-RevId: 241598892

Provide default `affineMapComposition` and memory space on `MemRefType::get()` (NFC)

    This matches the builder API.

--

PiperOrigin-RevId: 241592869

Chapter 2 of the Toy tutorial

    This introduces a basic MLIRGen through straight AST traversal,
    without dialect registration at this point.

--

PiperOrigin-RevId: 241588354

Rewrite the verify hooks on operations to use LogicalResult instead of bool. This also changes the return of Operation::emitError/emitOpError to LogicalResult as well.

--

PiperOrigin-RevId: 241588075

Linalg portion of the tutorial - part 2

    The second part of the Linalg tutorial introduces:
    1. the TensorContractionBase type from which all tensor contractions derive;
    2. a basic set of operations DotOp, MatvecOp and MatmulOp;
    3. a helper function `createFullyComposedView` that walks the producers of a SliceOp up until the root ViewOp and returns a single ViewOp;
    4. programmatic examples to test MLIR construction involving these types.

    This CL also refactors file organization so that:
    1. clients only need to include Ops.h and Types.h while keeping independent small files separate for the purpose of the tutorial;
    2. each step of the tutorial has its own linalgxxx include directory and each include explicitly states in which part of the tutorial a particular concept was introduced.

    Lastly the following cleanups are applied:
    1. ValueOrSliceOp is removed in favor of simpler helper function.
    2. methods that walk back the chain of ops are removed from the core ops and added to a separate Analysis.
    3. various additional cleanups.

--

PiperOrigin-RevId: 241555769

Update the Function and Module verifiers to return LogicalResult instead of bool.

--

PiperOrigin-RevId: 241553930

Initial version for chapter 1 of the Toy tutorial

--

PiperOrigin-RevId: 241549247

Enable producer-consumer fusion for liveout memrefs if consumer read region matches producer write region.

--

PiperOrigin-RevId: 241517207

Update the pass ir-printing test to not rely on rtti type pretty printing.

--

PiperOrigin-RevId: 241498090

Remove MLPatternLoweringPass and rewrite LowerVectorTransfers to use RewritePattern instead.

--

PiperOrigin-RevId: 241455472

[TableGen] Add Confined, IntMinValue, and ArrayMinCount for attribute constraints

    This CL introduces Confined as a general mechanism to compose complex attribute
    constraints out of more primitive ones. It's particularly useful for automatically
    generating op definitions from some external source, where we can have random
    combinations of primitive constraints and it would be impractical to define a case
    for each of such combination.

    Two primitive attribute constraints, IntMinValue and ArrayMinCount, are added to be
    used together with Confined.

--

PiperOrigin-RevId: 241435955

Linalg portion of the tutorial - part 1

    The first part of the Linalg tutorial introduces:
    1. the RangeType and ViewType;
    2. operations on those, namely RangeOp, ViewOp and SliceOp;
    3. programmatic examples to test MLIR construction involving these types, ops and affine.for loops (with a mock custom op called "some_consumer").

--

PiperOrigin-RevId: 241409949

Use `this->` to access inherited member from dependent type (Fix GCC7 build, NFC)

--

PiperOrigin-RevId: 241364505

Minor fixes to README.md (NFC)

    In particular fix the links to work on GitHub, and do not include RTTI to build.

--

PiperOrigin-RevId: 241362244

Add a getLoc() method on mlir::Value that returns the loc of the defining Operations if any, otherwise an unknown location

--

PiperOrigin-RevId: 241354085

Add a getContext() convenient accessor on mlir::Value (NFC)

--

PiperOrigin-RevId: 241352789

Fix MacOS build

    This is making up for some differences in standard library and linker flags.
    It also get rid of the requirement to build with RTTI.

--

PiperOrigin-RevId: 241348845

Rewrite ResultTypeIterator to be a mapped_iterator instead of an IndexedAccessorIterator. IndexedAccessorIterator makes some assumptions about the element type that do not hold for the result type, i.e. pointer elements. A mapped_iterator also better models the behavior of a ResultTypeIterator.

--

PiperOrigin-RevId: 241345949

Support 0-d tensor type attributes

    This CL fixes the parser and printer to support the 0-d tensor type attributes.

--

PiperOrigin-RevId: 241345329

Minor fixes on the typo/naming/style in the Pattern.cpp file

--

PiperOrigin-RevId: 241341334

[TableGen] Add EnumAttrCase and EnumAttr

    This CL adds EnumAttr as a general mechanism for modelling enum attributes. Right now
    it is using StringAttr under the hood since MLIR does not have native support for enum
    attributes.

--

PiperOrigin-RevId: 241334043

Add a flag to Dialect that allows for dialects to enable support for unregistered operations. This flag is off by default and can be toggled via the 'allowUnknownOperations(...)' method. This means that moving forward an error will be emitted for unknown operations if the dialect does not explicitly allow it.

    Example:

    func @unknown_std_op() {
      %0 = "std.foo_bar_op"() : () -> index
      return
    }

    Will result in:

    error: unregistered operation 'std.foo_bar_op' found in dialect ('std') that does not allow unknown operations

--

PiperOrigin-RevId: 241266009

Update variable in PassTiming to refer to system_clock instead of high_resolution_clock.

--

PiperOrigin-RevId: 241260071

Rename the 'namePrefix' field in the Dialect class to 'name' and tidy some comments to make it clear that 'name' refers to the dialect namespace.

--

PiperOrigin-RevId: 241103116

Implement basic IR support for a builtin complex<> type.  As with tuples, we
    have no standard ops for working with these yet, this is simply enough to
    represent and round trip them in the printer and parser.

--

PiperOrigin-RevId: 241102728

Add build files and update README.

    * Add initial version of build files;
    * Update README with instructions to download and build MLIR from github;

--

PiperOrigin-RevId: 241102092

Assert that registered dialects have unique names. This creates a guarantee that the namespace of a dialect can be used a unique key.

--

PiperOrigin-RevId: 241049578

Remove the MLIRContext parameter from Dialect::parseType. Dialects already have access to the context via Dialect::getContext.

--

PiperOrigin-RevId: 241047077

Update TypeBase::verifyConstructionInvariants to use a LogicalResult return instead of bool.

--

PiperOrigin-RevId: 241045568

Replace usages of instruction with operation in the g3 documents.

PiperOrigin-RevId: 241037784

Cleanup SuperVectorization dialect printing and parsing.

On the read side,
```
%3 = vector_transfer_read %arg0, %i2, %i1, %i0 {permutation_map: (d0, d1, d2)->(d2, d0)} : (memref<?x?x?xf32>, index, index, index) -> vector<32x256xf32>
```

becomes:

```
%3 = vector_transfer_read %arg0[%i2, %i1, %i0] {permutation_map: (d0, d1, d2)->(d2, d0)} : memref<?x?x?xf32>, vector<32x256xf32>
```

On the write side,

```
vector_transfer_write %0, %arg0, %c3, %c3 {permutation_map: (d0, d1)->(d0)} : vector<128xf32>, memref<?x?xf32>, index, index
```

becomes

```
vector_transfer_write %0, %arg0[%c3, %c3] {permutation_map: (d0, d1)->(d0)} : vector<128xf32>, memref<?x?xf32>
```

Documentation will be cleaned up in a followup commit that also extracts a proper .md from the top of the file comments.

PiperOrigin-RevId: 241021879

remove the const quantifier before temp variable

PiperOrigin-RevId: 240997262

Make createMaterializeVectorsPass take a vectorSize parameter - NFC

This CL allows the programmatic control of the target hardware vector size when creating a MaterializeVectorsPass.
This is useful for registering passes for the tutorial.

PiperOrigin-RevId: 240996136

[TableGen] Support benefit score in pattern definition.

A integer number can be specified in the pattern definition and used as the
adjustment to the default benefit score in the generated rewrite pattern C++
definition.

PiperOrigin-RevId: 240994192

Refactor vectorization patterns

This CL removes the reliance of the vectorize pass on the specification of a `fastestVaryingDim` parameter. This parameter is a restriction meant to more easily target a particular loop/memref combination for vectorization and is mainly used for testing.

This also had the side-effect of restricting vectorization patterns to only the ones in which all memrefs were contiguous along the same loop dimension. This simple restriction prevented matmul to vectorize in 2-D.

this CL removes the restriction and adds the matmul test which vectorizes in 2-D along the parallel loops. Support for reduction loops is left for future work.

PiperOrigin-RevId: 240993827

Slight rewording of TupleType rationale.

PiperOrigin-RevId: 240991400

Update the QuickstartRewrites document to include information about the new 'matchAndRewrite' functionality in RewritePatterns.

PiperOrigin-RevId: 240987764

[PassManager] Add a utility class, PrettyStackTraceParallelDiagnosticEntry, to emit any queued up diagnostics in the event of a crash when multi-threading.

PiperOrigin-RevId: 240986566

Enable input-reuse fusion to search function arguments for fusion candidates (takes care of a TODO, enables another tutorial test case).

PiperOrigin-RevId: 240979894

Change the vectorizer test pass to output via diagnostics instead of llvm::outs. This allows for the output to be deterministic when multi-threading is enabled.

PiperOrigin-RevId: 240905858

Support for type constraints across operand and results

--

PiperOrigin-RevId: 240905555

Fixed a few instances of inconsistent grammar.

PiperOrigin-RevId: 240896336

Address some errors from g++

These fail with:

could not convert ‘module’ from ‘llvm::orc::ThreadSafeModule’ to
 ‘llvm::Expected<llvm::orc::ThreadSafeModule>’

PiperOrigin-RevId: 240892583

Add README file for MLIR.

PiperOrigin-RevId: 240889350

Remove the LowerEDSCTestPass.

Most of the tests have been ported to be unit-tests and this pass is problematic in the way it depends on TableGen-generated files. This pass is also non-deterministic during multi-threading and a blocker to turning it on by default.

PiperOrigin-RevId: 240889154

Tidy up a few comments and error messages related to parsing multi-result operations.

PiperOrigin-RevId: 240876306

Remove extra qualification

PiperOrigin-RevId: 240875432

LLVM IR Dialect: separate the conversion tool from the conversion pass

Originally, the conversion to the LLVM IR dialect had been implemented as pass.
The common conversion infrastructure was factored into DialectConversion from
which the conversion pass inherited.  The conversion being a pass is
undesirable for callers that only need the conversion done, for example as a
part of sequence of conversions or outside the pass manager infrastructure.
Split the LLVM IR Dialect conversion into the conversion proper and the
conversion pass, where the latter contains the former instead of inheriting.
NFC.

PiperOrigin-RevId: 240874740

Dialect Conversion: convert regions of operations when cloning them

Dialect conversion currently clones the operations that did not match any
pattern.  This includes cloning any regions that belong to these operations.
Instead, apply conversion recursively to the nested regions.

Note that if an operation matched one of the conversion patterns, it is up to
the pattern rewriter to fill in the regions of the converted operation.  This
may require calling back to the converter and is left for future work.

PiperOrigin-RevId: 240872410

NFC - Handle IndexedValue corner case

Implicit conversion don't play nicely in expressions such as:
`C() = A(i) * B(i)`.

Make `C()` return an IndexedValue instead of casting to ValueHandle.
This prevents double capture errors and is useful for the tutorial.

PiperOrigin-RevId: 240863223

Change the muli-return syntax for operations. The name of the operation result now contains the number of results that it refers to if the number of results is greater than 1.

Example:
    %call:2 = call @multi_return() : () -> (f32, i32)
    use(%calltensorflow/mlir#0, %calltensorflow/mlir#1)

This cl also adds parser support for uniquely named result values. This means that a test writer can now write something like:
    %foo, %bar = call @multi_return() : () -> (f32, i32)
    use(%foo, %bar)

Note: The printer will still print the collapsed form.
PiperOrigin-RevId: 240860058

Remove overly conservative check in LoopFusion pass (enables fusion in tutorial example).

PiperOrigin-RevId: 240859227

[PassManager] Define a ParallelDiagnosticHandler to ensure that diagnostics are still produced in a deterministic order when multi-threading.

PiperOrigin-RevId: 240817922

Rename InstOperand to OpOperand.

PiperOrigin-RevId: 240814651

Remove global LLVM CLI variables from library code

Plus move parsing code into the MLIR CPU runner binary.

PiperOrigin-RevId: 240786709

Replace remaining usages of the Instruction class with Operation.

PiperOrigin-RevId: 240777521

Cleanup vectorize_1d.mlir test - NFC

This CL splits a large monolithic test function into smaller ones that are each CHECK-LABEL'd

PiperOrigin-RevId: 240684979

Make vectorization aware of loop semantics

Now that we have a dependence analysis, we can check that loops are indeed parallel and make vectorization correct.

PiperOrigin-RevId: 240682727

Update the multi-threaded pass timing to not assume that total time will be different from user time.

PiperOrigin-RevId: 240681618

Move test of trait using dialect ops, to dialects of ops.

PiperOrigin-RevId: 240680010

Small edit for clarity. ("Zero dimensions" reads to me as "rank of zero.")

PiperOrigin-RevId: 240664300

Move TF dialect test to dialect.

PiperOrigin-RevId: 240646586

Give the Vectorize pass a virtualVectorSize argument.

This CL allows vectorization to be called and configured in other ways than just via command line arguments.
This allows triggering vectorization programmatically.

PiperOrigin-RevId: 240638208

[TableGen] Change names for Builder* and OperationState* parameters to avoid collision

The `Builder*` parameter is unused in both generated build() methods so that we can
leave it unnamed. Changed stand-alone parameter build() to take `_tblgen_state` instead
of `result` to allow `result` to avoid having name collisions with op operand,
attribute, or result.

PiperOrigin-RevId: 240637700

Add support for multi-threaded pass timing.

When multi-threading is enabled in the pass manager the meaning of the display
slightly changes. First, a new timing column is added, `User Time`, that
displays the total time spent across all threads. Secondly, the `Wall Time`
column displays the longest individual time spent amongst all of the threads.
This means that the `Wall Time` column will continue to give an indicator on the
perceived time, or clock time, whereas the `User Time` will display the total
cpu time.

Example:

$ mlir-opt foo.mlir -experimental-mt-pm -cse -canonicalize -convert-to-llvmir -pass-timing

===-------------------------------------------------------------------------===
                      ... Pass execution timing report ...
===-------------------------------------------------------------------------===
  Total Execution Time: 0.0078 seconds

   ---User Time---   ---Wall Time---  --- Name ---
   0.0175 ( 88.3%)     0.0055 ( 70.4%)  Function Pipeline
   0.0018 (  9.3%)     0.0006 (  8.1%)    CSE
   0.0013 (  6.3%)     0.0004 (  5.8%)      (A) DominanceInfo
   0.0017 (  8.7%)     0.0006 (  7.1%)    FunctionVerifier
   0.0128 ( 64.6%)     0.0039 ( 50.5%)    Canonicalizer
   0.0011 (  5.7%)     0.0004 (  4.7%)    FunctionVerifier
   0.0004 (  2.1%)     0.0004 (  5.2%)  ModuleVerifier
   0.0010 (  5.3%)     0.0010 ( 13.4%)  LLVMLowering
   0.0009 (  4.3%)     0.0009 ( 11.0%)  ModuleVerifier
   0.0198 (100.0%)     0.0078 (100.0%)  Total

PiperOrigin-RevId: 240636269

Replace usages of Instruction with Operation in the Transforms/ directory.

PiperOrigin-RevId: 240636130

Simplify API uses of `getContext()` (NFC)

The Pass base class is providing a convenience getContext() accessor.

PiperOrigin-RevId: 240634961

Allow to mutate the type of MLIR Value in-place

This avoid trashing memory by cloning and replaceAllUseswith when
performing type inference.

PiperOrigin-RevId: 240631137

Fix include path in test pass.

PiperOrigin-RevId: 240628260