MLIR的Reconfigurable Computing（可重构计算）支持一个让我熬夜三天的bug去年做FPGA加速器编译栈的时候，遇到一个诡异问题：同样的MLIR IR，在Xilinx Vitis上跑得好好的，换到Intel OpenCL for FPGA就崩了，报错信息是“unsupported operation in reconfigurable region”。我盯着那个IR看了两个小时，发现是一个scf.for循环里的arith.addi被错误地映射到了可重构区域外的固定逻辑上。这个坑让我意识到，MLIR对可重构计算的支持远不止“把IR翻译成HDL”这么简单。今天聊聊MLIR在这块到底做了什么，以及那些文档里不会写的血泪教训。可重构计算的本质问题可重构计算（比如FPGA、CGRA）和传统CPU/GPU最大的区别在于：计算资源是空间分布的，不是时间复用的。你写一个循环，CPU会串行执行，FPGA会展开成流水线。这个差异导致MLIR的IR设计必须处理几个核心矛盾：静态与动态的边界：哪些逻辑在编译时固定（静态区域），哪些可以在运行时重配置（动态区域）空间与时间的映射：MLIR的SSA形式天然是时间顺序的，但可重构硬件需要空间布局资源约束的显式化：LUT 155、MLIR的Reconfigurable Computing（可重构计算）支持
MLIR的Reconfigurable Computing（可重构计算）支持一个让我熬夜三天的bug去年做FPGA加速器编译栈的时候，遇到一个诡异问题：同样的MLIR IR，在Xilinx Vitis上跑得好好的，换到Intel OpenCL for FPGA就崩了，报错信息是“unsupported operation in reconfigurable region”。我盯着那个IR看了两个小时，发现是一个scf.for循环里的arith.addi被错误地映射到了可重构区域外的固定逻辑上。这个坑让我意识到，MLIR对可重构计算的支持远不止“把IR翻译成HDL”这么简单。今天聊聊MLIR在这块到底做了什么，以及那些文档里不会写的血泪教训。可重构计算的本质问题可重构计算（比如FPGA、CGRA）和传统CPU/GPU最大的区别在于：计算资源是空间分布的，不是时间复用的。你写一个循环，CPU会串行执行，FPGA会展开成流水线。这个差异导致MLIR的IR设计必须处理几个核心矛盾：静态与动态的边界：哪些逻辑在编译时固定（静态区域），哪些可以在运行时重配置（动态区域）空间与时间的映射：MLIR的SSA形式天然是时间顺序的，但可重构硬件需要空间布局资源约束的显式化：LUT RELATED READING
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