IREE项目中tensor.extract_slice与tensor.expand_shape操作优化分析

在IREE编译器优化过程中，我们发现了一个关于tensor.extract_slice和tensor.expand_shape操作顺序优化的有趣案例。这种优化模式在特定条件下可以显著提升内存访问效率，值得深入探讨。

问题背景

在IREE的DispatchCreation阶段，存在一个名为BubbleExpandThroughExtract的优化模式。该模式的核心思想是将extract_slice -> expand_shape的操作序列转换为expand_shape -> extract_slice的顺序。这种转换的主要优势在于可以将extract_slice操作克隆到其消费者dispatch中，从而避免非连续内存访问导致的低效memcpy操作。

当前优化限制

当前的优化实现有以下主要限制条件：

1. extract_slice操作不能修改expand_shape操作扩展的维度
2. extract_slice操作必须是完全静态的

这导致了许多潜在优化机会被错过，特别是当涉及动态形状时。

技术分析

让我们通过几个典型示例来说明当前优化的局限性：

可优化案例：

%extracted_slice = tensor.extract_slice %arg0[0] [2048] [1] 
  : tensor<4096xf16> to tensor<2048xf16>
%expanded = tensor.expand_shape %extracted_slice[[0, 1]] 
  output_shape [32, 64] 
  : tensor<2048xf16> into tensor<32x64xf16>

不可优化案例：

%extracted_slice = tensor.extract_slice %arg0[0] [2048] [1] 
  : tensor<2049xf16> to tensor<2048xf16>
%expanded = tensor.expand_shape %extracted_slice[[0, 1]] 
  output_shape [32, 64] 
  : tensor<2048xf16> into tensor<32x64xf16>

关键区别在于第一个案例中32能整除4096，而第二个案例中32不能整除2049。这表明优化的核心约束是：除最后一个输出维度外，所有维度的乘积必须能整除输入张量的形状。

动态形状挑战

更复杂的情况出现在动态形状场景中：

%extracted_slice = tensor.extract_slice %arg0[0] [%val] [1] 
  : tensor<?xf16> to tensor<?xf16>
%cst32 = arith.constant 32 : index
%div = arith.divsi %val, %cst32 : index
%expanded = tensor.expand_shape %extracted_slice[[0, 1]] 
  output_shape [32, %div] 
  : tensor<?xf16> into tensor<32x?xf16>

要实现优化，编译器需要能够证明输入张量的动态维度能被32整除。这需要更复杂的形状分析和约束传播机制。

实际应用案例

在实际的复杂张量操作中，我们遇到了如下模式：

%extracted_slice = tensor.extract_slice %expanded_input
  [0, 31, 0, 0, 0, 0] 
  [%dim, 1, 1, 8, 32, 128] 
  : tensor<?x32x2x8x32x128xf8> to tensor<?x8x32x128xf8>
%expanded = tensor.expand_shape %extracted_slice 
  [[0], [1], [2], [3, 4]] 
  output_shape [%dim, 8, 32, 2, 64] 
  : tensor<?x8x32x128xf8> into tensor<?x8x32x2x64xf8>

这种高维张量操作对优化提出了更高要求，需要确保所有相关维度都能正确对齐和整除。

优化方向建议

基于以上分析，我们可以考虑以下优化方向：

1. 增强形状分析能力，支持动态维度的可除性证明
2. 放宽静态限制，允许部分动态的extract_slice操作参与优化
3. 开发更通用的维度约束传播机制
4. 考虑引入编译器提示或属性来指导优化决策

这些改进将显著提升IREE在处理复杂张量操作时的优化能力，特别是对于动态形状场景的性能优化。