--- title: 构建运行基于MLIR的独立项目 date: 2025-03-19T20:57:31.1928528+08:00 tags: - 技术笔记 - LLVM --- MLIR是多层次中间表示形式(Multi-Level Intermediate Representation),是LLVM项目中提供的一项新编译器开发基础设施,使得编译器开发者能够在源代码和可执行代码之间定义多层IR来保留程序信息指导编译优化。本博客指导如何创建一个独立(out-of-tree)的MLIR项目。 ## 编译LLVM和MLIR 考虑到大多数的Linux发行版在打包LLVM时不会编译MLIR,因此自行编译安装包括MLIR项目的LLVM就成为开发独立MLIR项目的前置条件。 首先在GitHub上下载LLVM的源代码包,我这里选择最新的稳定版本`20.1.0`。 ```shell wget https://github.com/llvm/llvm-project/releases/download/llvmorg-20.1.0/llvm-project-20.1.0.src.tar.xz ``` 下载之后解压进入,准备进行构建。 ```shell tar xvf llvm-project-20.1.0.src.tar.xz cd llvm-project-20.1.0.src ``` 创建`build`文件夹,使用下面的命令进行生成构建文件。在这里选择使用`Release`构建类型,安装的位置是`~/.local/share/llvm`文件夹,构建的项目包括`llvm`、`clang`和`mlir`三个项目,并指定使用系统上的`clang`和`clang++`编译器作为编译过程中使用的编译器。 ```shell mkdir build cd build cmake -G Ninja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="/home/ricardo/.local/share/llvm-20.1.0" -DLLVM_ENABLE_PROJECTS="llvm;clang;mlir" -DCMAKE_C_COMPILER=clang -DCMAKE_CXX_COMPILER=clang++ -DLLVM_INSTALL_UTILS=true ../llvm ``` ![image-20250319192618697](./mlir-standalone/image-20250319192618697.webp) 生成构建文件之后使用`ninja`进行构建。 ```shell ninja ``` ![image-20250319194742171](./mlir-standalone/image-20250319194742171.webp) 构建在我的i5-13600K上大约需要20分钟。 构建完成之后进行安装。 ```shell ninja install ``` ## 编译MLIR官方的独立项目 MLIR的官方提供了一个独立项目,项目文件夹在`mlir/examples/standalone`中,将这个文件夹中的内容复制到我们需要的地方,尝试使用上面构建的`mlir`进行构建。 ```shell cp -r ~/Downloads/llvm-project-20.1.0.src/mlir/examples/standalone mlir-standalone cd mlir-standalone ``` ### 不启用测试 编译过程中可能遇到的最大问题是`llvm-lit`,这个使用`python`编写的LLVM集成测试工具,在`standalone`的`README.md`中要求编译过程中使用`LLVM_EXTERNAL_LIT`变量指定到LLVM编译过程中生成的`llvm-lit`可执行文件。 > 也许就是因为`llvm-lit`是用Python撰写的,所以`llvm-lit`不会安装到`PREFIX`指定的位置。 不过我们可以禁用测试(笑)。在`CMakeLists.txt`文件中注释对于测试文件夹的添加: ```cmake add_subdirectory(include) add_subdirectory(lib) if(MLIR_ENABLE_BINDINGS_PYTHON) message(STATUS "Enabling Python API") add_subdirectory(python) endif() #add_subdirectory(test) add_subdirectory(standalone-opt) add_subdirectory(standalone-plugin) add_subdirectory(standalone-translate) ``` 回到构建文件夹,使用如下的`cmake`指令生成构建文件。 ```shell export LLVM_DIR=/home/ricardo/.local/share/llvm-20.1.0 cmake -G Ninja -DMLIR_DIR=$LLVM_DIR/lib/cmake/mlir .. ``` 可以顺利通过编译。 ![image-20250319202218503](./mlir-standalone/image-20250319202218503.webp) ### 启用测试 但是测试还是非常重要的。我们尝试启动测试看看,取消对于测试文件夹的注释: ```shell rm -rf build && mkdir build && cd build cmake -G Ninja -DMLIR_DIR=$LLVM_DIR/lib/cmake/mlir .. ``` 很好顺利报错,报错的提示是缺失`FileCheck`、`count`和`not`。 ![image-20250319202553644](./mlir-standalone/image-20250319202553644.webp) 那么按照`README.md`中的提示添加上来自构建目录的`llvm-lit`会怎么样呢? ```shell rm -rf build && mkdir build && cd build export LLVM_BUILD_DIR=/home/ricardo/Downloads/llvm-project-20.1.0.src/build cmake -G Ninja -DMLIR_DIR=$LLVM_DIR/lib/cmake/mlir -DLLVM_EXTERNAL_LIT=$LLVM_BUILD_DIR/bin/llvm-lit .. ``` 同样的报错,看来问题不是出在这里。 经过对于LLVM文档的仔细研究,发现原来是没有启动这个变量: ![image-20250319204057832](./mlir-standalone/image-20250319204057832.webp) 遂修改最初的LLVM编译指令。 重新运行来自`README.md`的构建文件生成指令之后,测试也完美运行通过: ```shell ninja test-standalone ``` ![image-20250319204522857](./mlir-standalone/image-20250319204522857.webp) 不过这个还是有一点令我不是特别满意,这依赖了一个来自于构建目录的工具`llvm-lit`,如果我编译安装的时候眼疾手快的删除了编译目录不就完蛋了。而且我都**standalone**了还依赖似乎有点说不过去? 于是发现了一篇从`pip`上下载使用`llvm-lit`的[博客](https://medium.com/@mshockwave/using-llvm-lit-out-of-tree-5cddada85a78)和一个LLVM Discourse上面的[帖子](https://discourse.llvm.org/t/running-llvm-lit-on-external-project-test-file-derived-from-standalone-fails/67787),遂进行尝试。 首先在当前目录下创建一个虚拟环境,并下载安装`llvm-lit`。 ```shell python -m venv .llvm-lit source .llvm-lit/bin/activate pip install lit ``` ~~不过这个库似乎没有提供运行入口点,需要我们手动创建一个可执行的`python`文件:~~ ```python #!/usr/bin/env python from lit.main import main if __name__ == '__main__': main() ``` 经哥们纠正说`lit`包在某个版本之后会安装`lit`的可执行文件,在安装之后可以直接在命令行调用`lit`。因此在激活虚拟环境之后,`cmake`中直接在`LLVM_EXTERNAL_LIT`配置为`$(which lit)`即可。 ```shell cmake -G Ninja -DMLIR_DIR=$LLVM_DIR/lib/cmake/mlir -DLLVM_EXTERNAL_LIT=$(which lit) .. ninja test-standalone ``` ![image-20250319205520649](./mlir-standalone/image-20250319205520649.webp)