IREE项目中编码解析器的配置化改造

在IREE编译器项目中，MaterializeEncoding（编码实例化）转换过程目前存在一个重要的架构改进点：编码解析器(encoding resolver)的获取方式需要从基于目标属性转向基于目标配置。这一改进不仅对多设备支持至关重要，也是AMD GPU数据平铺(data-tiling)工作的必要前提。

当前实现的问题

目前MaterializeEncoding转换通过目标属性(target attribute)来获取编码解析器。这种实现方式存在以下局限性：

1. 存在两种编码解析器实现：GPUPadEncoding属性解析器和数据平铺编码解析器
2. 在GPU路径上存在使用哪种解析器的混淆
3. 难以支持多设备场景下的差异化编码需求
4. 与配置化架构的设计理念不一致

技术背景

编码解析器在IREE中负责将高级的编码描述转换为具体的张量布局和操作。在GPU加速场景下，高效的张量布局对性能至关重要。当前两种解析器的区别在于：

• GPUPadEncoding解析器：基于传统的填充(padding)策略
• 数据平铺解析器：采用更先进的平铺(tiling)技术，特别适合AMD GPU架构

改进方案

将编码解析器的获取方式改为从目标配置(target configuration)中获取，这一改进将带来以下优势：

1. 统一解析器获取路径，消除当前的选择混淆
2. 支持基于配置的灵活选择，便于实验和调优
3. 为多设备支持奠定基础
4. 保持与数据平铺工作的兼容性

实现考量

在实现这一改进时需要注意：

1. 需要保持向后兼容性
2. 过渡期间可能需要保留两个命令行标志来控制数据平铺方法的启用
3. 需要确保不影响现有GPU路径的性能
4. 配置系统的设计应足够灵活以支持未来可能的扩展

技术影响

这一架构改进将影响IREE编译器的以下方面：

1. 目标机器描述的表达能力
2. 编码策略的选择机制
3. 多设备支持的基础设施
4. GPU特定优化的实现方式

总结

将编码解析器获取方式配置化是IREE编译器架构演进的重要一步，它不仅解决了当前的技术债务，还为未来的多设备支持和架构特定优化提供了更灵活的基础。这一改进体现了编译器设计从硬编码到配置驱动的演进趋势，使系统能够更好地适应多样化的硬件目标和优化需求。