CINN

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reduce fuse reduce

1

6clc

open elementwise-reduce fusion flag

1

as title

CtfGo

【DONT MERGE】 test softmax speed

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其中 cinn/ir/fuse_block_model_fp16_test.cc 是softmax 在fp16下的测试case， kernel耗时，86微秒， 接近phi kernel的 82 微秒， 但是落后torch的 77.47 微秒 原因是，部分for loop没有进行merge，需要进一步merge，手动merge后，实测性能为 75 微秒，能够追平torch的实现

phlrain

用新的测试框架增强auto-unroll测例。 该PR添加了2种cases: 1 ApplyOnMatmulWithUnroll：unroll矩阵乘的reduce轴，并检查block中的`auto_unroll_max_step`属性。 2 PureSpatial: 如果计算图中的算子类型均是Elementwise或者injective的，则不能进入auto-unroll

6clc

Need to test the condition of having same axis in axis attr.

zhengqiwen1997

upgrade op fusion lowering

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这个PR主要是对融合算子lowering到ast进行升级，增加扩展性和兼容性，能够适配更加复杂的融合算子生成。 将elemenwise/kinjective/kbroadcast/reduce的循环融合放在一起。 此外，删除了旧的调度原语上的循环融合。

SunNy820828449

todo

CtfGo

As the title

zhhsplendid

部分算子的参数命名不规范

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在 transpose 等算子中，vector axis 被作为一个传入参数，而在一般情况下，axis应该是一个整数，只表示某一个维度。在Paddle等其他项目中这个参数通常会被命名为perm。 这个问题在使用时通常不会造成太大的问题，但是在开发pass中有可能遇到一些潜在的BUG，例如在我开发 公共子表达式消除的[PR](https://github.com/PaddlePaddle/CINN/pull/1116 )中，需要开发一个可扩展的接口，这个接口需要根据参数名进行一些预处理，例如需要将负数的axis处理成正数，但是transpose的axis参数混淆了这个过程，现阶段只能增加判断特定算子名的方式来解决这个问题。 参考文档 1. https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/transpose_cn.html#transpose

zrr1999

fix_issue583_Remove unnecessary null pointer checks

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fix_issue583_remove_nullpoint: https://github.com/PaddlePaddle/CINN/issues/583 del: [An extra null pointer check is not needed in functions](https://isocpp.org/wiki/faq/freestore-mgmt#delete-handles-null) like the following. [Buffer::DeallocHost](https://github.com/PaddlePaddle/CINN/blob/85ab4981a38926dc5c1dbf672762cec335d2b857/cinn/runtime/buffer.h#L77) [Shape::Resize](https://github.com/PaddlePaddle/CINN/blob/85ab4981a38926dc5c1dbf672762cec335d2b857/cinn/runtime/buffer.cc#L29)

enkilee