UnrollLoops Pass¶

在编译时展开 ForKind::Unroll 循环，将循环体内联到每次迭代中。

概述¶

此 Pass 静态展开通过 pl.unroll() 创建的 for 循环，将其替换为循环体的多份副本，其中循环变量被替换为每次迭代的常量值。

前置条件: TypeChecked 属性。

使用场景: 在默认流水线（pipeline）中自动运行，位于 ConvertToSSA 之前。当循环次数为编译时常量并且您希望为每次迭代复制循环体时，使用 pl.unroll()。

API¶

C++	Python	级别
`pass::UnrollLoops()`	`passes.unroll_loops()`	函数级（Function-level）

Python 用法:

from pypto import passes

# 创建并应用 Pass
result = passes.unroll_loops()(program)

DSL 语法¶

# 基本展开：循环体复制 4 次，i = 0, 1, 2, 3
for i in pl.unroll(4):
    x = pl.add(x, i)

# 带 start/stop/step：循环体复制，i = 0, 2, 4
for i in pl.unroll(0, 6, 2):
    x = pl.add(x, i)

约束条件¶

约束	原因
`start`、`stop`、`step` 必须为整数常量	编译时需要确定值
`step` 不能为零	防止无限循环
`init_values` 不能与 `pl.unroll()` 一起使用	展开的循环不支持循环携带状态

示例¶

展开前（包含展开循环）:

@pl.program
class Before:
    @pl.function
    def main(self, x: pl.Tensor[[64], pl.FP32]) -> pl.Tensor[[64], pl.FP32]:
        for i in pl.unroll(3):
            x = pl.add(x, i)
        return x

展开后（循环已展开）:

@pl.program
class After:
    @pl.function
    def main(self, x: pl.Tensor[[64], pl.FP32]) -> pl.Tensor[[64], pl.FP32]:
        x = pl.add(x, 0)
        x = pl.add(x, 1)
        x = pl.add(x, 2)
        return x

流水线位置¶

UnrollLoops 在 Default 和 DebugTileOptimization 中都只运行一次，位于控制流结构化之前：

UnrollLoops → CtrlFlowTransform → ConvertToSSA → FlattenCallExpr → OutlineHierarchyScopes → OutlineIncoreScopes → ...

UnrollLoops 将 pl.unroll() 循环展开为完全平铺的直线代码形式。

Pass 属性¶

属性	值
前置要求（Required）	`TypeChecked`
产生（Produced）	`TypeChecked`
失效（Invalidated）	（无）