JESD91B加速模型构建：失效机制分类与Weibull分布拟合指南
2026/9/20 9:33:41
MLIR的Vectorization（向量化）策略：SLP与Loop Vectorizer
从一次性能回退说起
上个月调试一个AI推理引擎的算子融合流水线，发现一个奇怪的现象：同样的计算图，在x86上跑得飞快，切到ARM Neon平台后，性能反而比纯标量还慢。抓了MLIR的-print-ir-after-all日志，发现LLVM后端生成的向量化代码里，大量extractelement和insertelement指令在循环体内来回穿插，寄存器压力直接爆表。
这个坑让我重新审视了MLIR中两个向量化策略——SLP Vectorizer和Loop Vectorizer。它们看似都能生成向量指令，但适用场景和底层机制完全不同。今天这篇笔记，就聊聊这两个策略的设计哲学、适用边界，以及我在实际调优中踩过的坑。
两个向量化引擎的底层逻辑
Loop Vectorizer：循环维度的暴力展开
Loop Vectorizer的思路很直接：把循环迭代空间按向量长度切分。比如一个处理float数组的循环，迭代次数是1024，向量宽度是4，那就生成256个向量化迭代块，每个块处理4个元素。
MLIR的Loop Vectorizer工作在affine.for或scf.for上，核心是识别循环内连续内