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# 阶段 0：环境准备 ✅
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> 2026-08-13 完成。记录 IREE 环境搭建过程，方便复现。
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## 1. 安装方式
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- **venv**（不用 conda，见下），位置：`.venv/`（项目根目录）
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- **PyPI 镜像**：清华源（pypi.org 实测仅 ~17-82KB/s，太慢；清华源 ~1.1MB/s）
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- 配置写在 `.venv/pip.conf`：`index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
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## 2. 安装的包
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```bash
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python3 -m venv .venv
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.venv/bin/pip install --upgrade pip
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.venv/bin/pip install iree-base-compiler iree-base-runtime
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```
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| 包 | 版本 | 说明 |
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|---|---|---|
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| `iree-base-compiler` | 3.11.0 | 编译器（含 `iree-compile`、`iree-opt` 等） |
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| `iree-base-runtime` | 3.11.0 | 运行时（含 `iree-run-module`、`iree-dump-module` 等） |
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### ⚠️ 包名要点（重要，坑）
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IREE 在 2024-11 前后重构了 Python 包：
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- 老的 `iree-compiler` / `iree-runtime`（日期版本号）已**停在 20241104.1068**，不再更新
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- 新的用**语义化版本号**，包名是 `iree-base-compiler` / `iree-base-runtime`（当前 3.11.0）
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- 没有 `iree-tools` 这个包，CLI 工具直接随 base 包分发
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## 3. 工具链
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`iree-compile` / `iree-run-module` / `iree-dump-module` / `iree-opt` / `iree-import-onnx` /
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`iree-benchmark-module` 等，都在 `.venv/bin/` 下。
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- 编译器版本：`IREE compiler 3.11.0rc20260316`，LLVM 23.0.0git
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- 注意：`iree-run-module` 是 C 工具，**不吃 `--version`**（报 `flag not recognized`），这是正常的
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## 4. 最小端到端验证
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文件：`examples/matmul.mlir`（linalg 矩阵乘 2x4 @ 4x2 → 2x2）
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```bash
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# 编译
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iree-compile --iree-hal-target-backends=llvm-cpu examples/matmul.mlir -o examples/matmul.vmfb
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# 运行
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iree-run-module --module=examples/matmul.vmfb --function=matmul \
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--input=2x4xf32=1,2,3,4,5,6,7,8 --input=4x2xf32=1,2,3,4,5,6,7,8
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# 输出
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2x2xf32=[50 60][114 140] # 与手算一致 ✓
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```
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### 编译时的提示
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`iree-compile` 会提示「未指定 CPU 目标」，建议加 `--iree-llvmcpu-target-cpu=host`
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（针对本机 CPU 生成最优代码）或 `=generic`（通用、可移植）。学习阶段可用默认值，不影响正确性。
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## 5. 硬件 / 后续
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- CPU：16 核 x86_64
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- GPU：NVIDIA RTX 4070 Ti SUPER（驱动 580.173.02）
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- **CUDA backend 尚未配置**：base runtime 默认只有 CPU（local-task）。CUDA/Vulkan 后端后续需要：
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- 编译器侧：`iree-compile --iree-hal-target-backends=cuda`（base 包可能不含 CUDA 代码生成，需确认）
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- 运行时侧：CUDA HAL driver（可能需源码编译或插件）
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- 学习阶段先用 CPU 即可，阶段 6 深入 codegen 时再按需补 GPU 后端
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- 无 Vulkan（未装 vulkaninfo），后续要用 Vulkan 后端需先装 Vulkan 驱动/loader
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## 6. 常用命令速查
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```bash
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# 激活环境
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source .venv/bin/activate
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# 编译（CPU）
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iree-compile --iree-hal-target-backends=llvm-cpu in.mlir -o out.vmfb
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# 运行
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iree-run-module --module=out.vmfb --function=<fn> --input=<shape>xtype=vals
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# 看编译后的模块结构 / 反汇编
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iree-dump-module --module=out.vmfb
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# 看完整 lowering 管线（学习核心工具）
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iree-compile --mlir-print-ir-after-all in.mlir -o out.vmfb
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```
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## 7. 源码（读 vs 构建）
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区分三件事：
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| 目的 | 需要什么 | 状态 |
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|---|---|---|
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| 跑 IREE、看 pipeline | pip 二进制包 | ✅ 已装 |
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| 读 IREE 源码 | `git clone`（只读） | ✅ 已 clone |
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| 改代码 + 断点调试 | 源码构建 | ⬜ 暂缓（阶段 8 / 需要 CUDA 时） |
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**已 clone**（只读、浅克隆、不拉子模块）：
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```bash
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cd src && git clone --depth 1 --single-branch https://github.com/iree-org/iree.git
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# 位置: src/iree/（约 211MB）
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```
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关键目录：
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- `compiler/src/iree/compiler/Dialect/` —— Flow / Stream / HAL / VM / VMVX / LinalgExt / TensorExt / Encoding / Util
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- `compiler/src/iree/compiler/Codegen/` —— LLVMCPU / LLVMGPU / Common / Dialect
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- `runtime/src/iree/` —— hal / vm / task / async / base
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**从源码构建（暂缓，先了解成本）**：需 clang + ninja，几十 GB 磁盘、~1 小时编译；
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只 debug 编译器可只构建 `iree-compile` 目标。学习阶段用 `--mlir-print-ir-after-all` 看 pipeline 即可，
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不必构建。到阶段 8 实践（写自定义 pass）或要 CUDA 后端时再构建。
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