64 lines
2.3 KiB
MLIR
64 lines
2.3 KiB
MLIR
// RUN: mlir-opt %s --linalg-generalize-named-ops \
|
|
// RUN: --pre-sparsification-rewrite \
|
|
// RUN: --sparse-reinterpret-map \
|
|
// RUN: --sparsification="parallelization-strategy=dense-outer-loop" \
|
|
// RUN: --sparse-gpu-codegen | FileCheck %s
|
|
|
|
#CSR = #sparse_tensor.encoding<{ map = (d0, d1) -> (d0 : dense, d1 : compressed) }>
|
|
|
|
//
|
|
// CHECK-LABEL: gpu.module @sparse_kernels
|
|
// CHECK: gpu.func @kernel1
|
|
// CHECK: gpu.func @kernel0
|
|
//
|
|
// CHECK-LABEL: func.func @matmuls
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: %[[T1:.*]] = gpu.launch_func async @sparse_kernels::@kernel1 blocks
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async [%[[T1]]]
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.wait
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: gpu.alloc async
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async
|
|
// CHECK: %[[T0:.*]] = gpu.launch_func async @sparse_kernels::@kernel0 blocks
|
|
// CHECK: gpu.memcpy async [%[[T0]]]
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.dealloc async
|
|
// CHECK: gpu.wait
|
|
//
|
|
func.func @matmuls(%A: tensor<1024x8xf64>,
|
|
%B: tensor<8x1024xf64, #CSR>,
|
|
%C: tensor<1024x1024xf64, #CSR>) -> tensor<1024x1024xf64> {
|
|
%Z = arith.constant dense<0.0> : tensor<1024x1024xf64>
|
|
%T = linalg.matmul
|
|
ins(%A, %B: tensor<1024x8xf64>, tensor<8x1024xf64, #CSR>)
|
|
outs(%Z: tensor<1024x1024xf64>) -> tensor<1024x1024xf64>
|
|
%D = linalg.matmul
|
|
ins(%T, %C: tensor<1024x1024xf64>, tensor<1024x1024xf64, #CSR>)
|
|
outs(%Z: tensor<1024x1024xf64>) -> tensor<1024x1024xf64>
|
|
return %D : tensor<1024x1024xf64>
|
|
}
|