linalg.matmul 语义清晰但太“裸”，无法控制 tiling、融合等，生产代码需用 linalg.generic 手动定义 indexing map、iterator types 和 region 计算逻辑。
linalg.matmul 是最直接的方式，但实际项目里几乎没人只用它——因为太“裸”，没法控制 tiling、数据布局、融合或 bufferization。真正落地时，得从 linalg.generic 入手，再配合 lowering pass 链。
为什么不用 linalg.matmul 直接写生产代码
它语义清晰，适合快速验证，但参数固定、无法嵌入自定义计算逻辑，也不暴露迭代空间细节。比如你想把 bias 加进去、做 fused relu、或者适配非默认内存布局（如 column-major），linalg.matmul 就卡死了。
常见错误现象：linalg.matmul 生成的 IR 后续 pass（如 linalg.tiling）可能不生效，因为它的 op 没暴露 loop iterator 类型和 indexing map，优化器“看不清”怎么切块。
- 它内部其实是
linalg.generic的语法糖，但封装后隐藏了 region 和映射关系 - 不支持动态形状下的 affine constraint 推导（比如 batch 维度 runtime unknown）
- 在 IREE 或 TOSA 转换流程中，常被提前 lower 成
linalg.generic，你写的没意义
linalg.generic 怎么手动写矩阵乘法
核心是三件事：定义 indexing map（描述 A、B、C 各自的访存模式）、指定 iterator types（parallel/reduction）、写 region 里的 scalar 计算逻辑。
示例（A[4x8] × B[8x4] → C[4x4]）：
%0 = linalg.generic {
indexing_maps = [
affine_map<(d0, d1) -> (d0, d1)>, // A[i, k]
affine_map<(d0, d1) -> (d1, d2)>, // B[k, j]
affine_map<(d0, d1) -> (d0, d2)> // C[i, j]
],
iterator_types = ["parallel", "parallel", "reduction"],
doc = "A * B"
} ins(%A, %B : tensor<4x8xf32>, tensor<8x4xf32>)
outs(%C : tensor<4x4xf32>) {
^bb0(%a: f32, %b: f32, %c: f32):
%mul = arith.mulf %a, %b : f32
%add = arith.addf %c, %mul : f32
linalg.yield %add : f32
} -> tensor<4x4xf32>注意点：
- 三个 indexing map 必须维度对齐：输入两个 map 输出维度都是 3，第三个 map 是输出 shape 的索引投影
- iterator_types 顺序必须和 indexing_maps 中每个 map 的 domain 维度数一致（这里都是 3D）
- region 内必须用
linalg.yield，且类型要和 outs 的元素类型匹配
容易踩的坑：shape、layout 和 lowering 顺序
你以为写完 linalg.generic 就能跑了？大概率会卡在 bufferization 或 vectorization 阶段。
典型报错：failed to bufferize operation 'linalg.generic': cannot bufferize a generic op with non-identity output indexing map
- 问题出在第三个 indexing map 不是 identity —— 比如你写了
affine_map (d1, d0)>（转置输出），bufferization 默认不支持，得加--linalg-bufferize=allow-returning-new-buffers - tensor 默认是 row-major，但 GPU 上常用 col-major 布局，得先用
tensor.cast或linalg.transpose预处理 - lowering 顺序不能乱：必须先
linalg.tiling（带 tile size），再linalg.fuse（如果要融合 bias），最后linalg.bufferize→convert-linalg-to-loops→convert-scf-to-cf
实际调试建议：用 mlir-opt 分步看 IR 变化
别一上来就跑 end-to-end pipeline。用下面命令逐层观察：
-
mlir-opt --linalg-tile='tile-sizes=4,4,8' input.mlir看 tiling 后的嵌套 loop 结构 -
mlir-opt --linalg-bufferize --convert-linalg-to-loops input.mlir看是否成功转成 scf.for - 加
--verify-diagnostics能让报错定位到具体 op 行号，比 silent fail 强得多
最关键的细节往往藏在 indexing map 的括号里：少一个 d、多一个逗号、map 维度不一致，整个 lowering 就静默失败——它不会报错，只是跳过该 op。
