阶段 7：运行时（VM + iree-runtime）✅

2026-08-15。对应规划阶段 7。分两部分： 编译侧 src/iree/compiler/src/iree/compiler/Dialect/VM/（生成字节码） 运行时 src/iree/runtime/src/iree/（C 实现）。

1. 整体图景

编译的最后一步是把 HAL 模块序列化成 VM 字节码（.vmfb），运行时加载并解释执行：

HAL 模块 → VM 转换（HALToVM）→ vm.module（字节码 IR）→ 序列化 → .vmfb 文件
                                                              ↓
                                          iree-runtime 加载 → VM 解释器 → 调 hal.* import → HAL driver 执行

2. VM = 紧凑字节码虚拟机（编译侧）

VM dialect 定义了一套字节码级的 IR，核心 op（IR/VMOps.td）：

op	作用
`vm.module`	顶层字节码模块
`vm.func`	VM 函数
`vm.import` / `vm.export`	导入外部函数（如 `hal.command_buffer.dispatch`）/ 导出
`vm.call` / `vm.call.variadic` / `vm.call.yieldable`	调用（含可让出调用，协作式调度）
`vm.branch` / `vm.cond_branch` / `vm.branch_table`	字节码级控制流
`vm.global.load/store.ref`	全局引用变量
`vm.const.ref.rodata/zero`	常量
`vm.list.` / `vm.buffer.`	列表 / buffer 操作
`vm.discard.refs`	引用计数回收（显式 GC）

字节码格式

用 FlatBuffers 定义（runtime/src/iree/schemas/bytecode_module_def.fbs），是紧凑、可直接 mmap 加载的二进制格式。阶段 2 用 iree-dump-module 看到的就是反汇编：

Required Types: i32, i64, !hal.allocator, !hal.buffer, !hal.buffer_view,
                !hal.command_buffer, !hal.device, !hal.executable, !hal.fence, !vm.buffer
Module Dependencies: hal, version >= 6
Imported Functions:
  [ 7] hal.command_buffer.dispatch(...) -> ()
  [11] hal.device.queue.execute.indirect(...) -> ()
  [16] hal.fence.await(i32, i64, tuple<!vm.ref<?>>...) -> (i32)

3. iree-runtime（C 运行时）

runtime/src/iree/ 目录：

目录	作用
`vm/` + `vm/bytecode/`	VM 解释器（字节码解码 + 分发执行）
`hal/` + `hal/drivers/`	HAL 运行时 + 各设备驱动
`task/`	多线程任务调度系统（local-task driver 的基础）
`base/`	基础工具（status、allocator、logging）
`builtins/` / `modules/`	VM 内置函数 / 内置模块（如 hal 模块）
`schemas/`	FlatBuffers schema（字节码 + 各后端可执行体格式）
`runtime/`	顶层 API（`iree_runtime_instance` 等）
`io/`	参数/文件 IO

HAL drivers（真正的设备后端）

hal/drivers/ 下每个目录是一个设备实现：

driver	设备
`local_task`	CPU 多线程（基于 task 系统）—— 默认
`local_sync`	CPU 同步（调试用）
`cuda` / `hip` / `amdgpu`	NVIDIA / AMD GPU
`vulkan`	Vulkan
`metal`	Apple Metal
`webgpu`	WebGPU
`null`	空设备（测试）

当前环境只装了 base 包，运行时只有 local-task/local-sync。CUDA driver 需要额外构建。

4. 与 TVM 0.6 对照

IREE	TVM 0.6
VM 字节码（.vmfb）	graph runtime / relay VM 的序列化
vm.import（hal.*）	生成的 kernel 调用
HAL driver（local-task/cuda/vulkan）	DeviceAPI（CPU/CUDA/OpenCL/Metal）
task 系统	CPU 线程池 runtime
引用计数 GC	无（TVM 用 DLTensor 引用计数）

核心差异：IREE 的 VM 是完整字节码虚拟机（带控制流、全局变量、yieldable 调用），而 TVM 的 graph runtime 只是「按拓扑顺序执行节点」。IREE 的 VM 更接近一个真正的 VM。

5. 源码阅读路径

# 编译侧（字节码生成）
src/iree/compiler/src/iree/compiler/Dialect/VM/
├── IR/VMOps.td              # VM op 定义
├── Conversion/HALToVM/      # HAL → VM 转换
└── Target/                  # 序列化到字节码

# 运行时（C）
src/iree/runtime/src/iree/
├── vm/                      # VM 解释器
├── hal/drivers/local_task/  # CPU 多线程 driver（默认）
├── hal/drivers/cuda/        # CUDA driver
├── task/                    # 任务调度
└── schemas/bytecode_module_def.fbs  # 字节码格式

6. 全流程回顾（7 个阶段串起来）

输入(StableHLO/TOSA) → [前端] → linalg → [Flow] dispatch 划分 → [Stream] 异步调度
→ [HAL] 设备抽象 + 触发 codegen → [Codegen] linalg→LLVM/SPIR-V → [VM] 字节码 → [runtime] 执行

你现在已经把 IREE 从输入到运行时完整走了一遍。每个阶段都有对应笔记和源码路径。

下一步（阶段 8 实践，可选）

写一个自定义 pass（如自定义 fusion 规则），需要源码构建
配 CUDA 后端，看 GPU 的 codegen（LLVMGPU → NVVM）
深入某一层读源码（建议 Stream 或 Codegen）

4.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape