演讲主题

MLIR编译器基础设施模糊测试

MLIR是LLVM社区推出的一套多层次中间表示（IR）基础设施，已成为现代编译器构建的重要基础，尤其在深度学习编译框架和各类异构计算系统中得到广泛应用。为了提升MLIR编译器基础设施的正确性与稳定性，本报告围绕其质量保障问题开展研究，根据MLIR的程序特征设计与实现了一系列专用的模糊测试技术，包括自动生成合法的MLIR程序、高效探索多样化的变换与优化Pass组合空间，以及检测现有工具难以发现的静默错误（Silent Bugs）。目前，基于本报告提出的技术构建的MLIR测试框架已累计为开源社区检测出 160 余个未知缺陷，有效提升了MLIR 编译生态（涵盖前端、Dialect、优化Pass以及LLVM 后端）的整体安全性与可靠性。