047、从Tensor到MemRef的Bufferization过程

047、从Tensor到MemRef的Bufferization过程

一次深夜的崩溃

凌晨两点，我盯着屏幕上的一行错误输出发呆：

error: 'memref.alloc' op operand type mismatch: expected 'index' but got 'tensor<10xf32>'

这已经是本周第三次在Bufferization阶段翻车了。MLIR的Tensor类型明明写得好好的，一到生成MemRef就各种类型错乱。当时我还在想，不就是把Tensor变成带缓冲区的MemRef吗？怎么这么难搞。

后来翻了两天的MLIR源码和Dialect转换逻辑，才明白——Bufferization根本不是简单的“类型替换”，而是一整套内存管理策略的重新建模。今天这篇笔记，就把我踩过的坑和梳理出的核心逻辑写清楚。

Tensor和MemRef到底差在哪

先看一个最简单的例子。假设我们有一个计算图：

%0 = tensor.empty() : tensor<10xf32> %1 = linalg.fill ins(%cst : f32) outs(%0 : tensor<10xf32>) -> tensor<10xf32> %2 = linalg.add ins(%1, %1 : tensor<