mlir中cse pass通过mlir::createcsepass()调用，作用于ssa形式的operation树，仅在同一基本块内识别无副作用的等价表达式并复用首次计算结果，不跨block、不跨函数、不跨dialect，且受fastmath、别名属性及动态操作限制。
MLIR里直接调用createCSEPass就行
MLIR本身不自己实现CSE逻辑，而是复用LLVM基础设施里的createCSEPass。这个Pass作用在SSA形式的Operation树上，自动识别同一基本块（Block）内语义等价、无副作用干扰的重复表达式，并把后续出现替换成第一次计算的结果变量。
常见使用方式是往PassManager里加一行：
pm.addPass(mlir::createCSEPass());
注意它只对当前作用域生效——比如加在func::FuncOp层级，就只优化该函数内部；加在Module层级，则会跨函数尝试（但实际受限于Symbol可见性，通常仍限于单个函数）。
容易踩的坑：
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createCSEPass默认不跨Block做消除，循环体外和循环体内算两次，不算公共子表达式 - 如果两个计算之间有写内存、调用外部函数、或任何标记为
hasSideEffects的Op，CSE会主动跳过 - 浮点运算受
fastmath属性影响：没加arithmetic.fastmath时，addf x, y和addf y, x可能不被识别为等价（尽管数学上成立）
LLVM IR阶段用opt -enable-cse或-O2
LLVM IR层面的CSE由MachineCSE（针对机器码）和GVN（Global Value Numbering，更激进）共同覆盖，但最直接对应传统CSE的是-enable-cse选项。不过日常几乎不用手动开它，因为-O2及以上已默认包含。
验证是否生效，可以用：
opt -O2 -print-after=cse input.ll
观察输出中重复的%x = add i32 %a, %b是否只剩一个定义，其余全变成use %x。
关键限制：
- LLVM CSE只作用于Function内，不跨函数
- 对指针运算、数组索引这类带
getelementptr的表达式，需确保地址计算路径完全一致，否则不合并 - 调试信息（
!dbg）不影响CSE判断，但若某条指令带!noalias或!invariant.load，可能改变别名分析结果，间接影响CSE范围
Triton这类DSL如何触发CSE
Triton在make_ttir阶段通过passes.common.add_cse(pm)插入CSE Pass，本质就是调MLIR的createCSEPass。但它加在TTIR（Triton Tensor IR）层，比原始MLIR更贴近GPU张量语义。
你写的Triton kernel里出现多次a + b，只要满足：
- 都在同一个
for循环块内（或同级Block） - 中间没穿插
tl.store、tl.atomic_add等有副作用的操作 - 操作数类型、精度、fastmath标志一致
编译时就会被合并。比如这段kernel：
z = x + y w = x + y # 这行会被优化掉，w直接复用z
但如果写成：
z = x + y tl.store(ptr, z) w = x + y # 这里不会复用z，因为store引入了副作用
CSE不是万能的：哪些重复根本消不掉
有些“看起来重复”的计算，CSE天然无能为力：
- 跨基本块的重复，比如if分支里各算一次
a * b，CSE不合并（得靠GVN或LoopInvariantCodeMotion） - 不同Dialect的Op，比如
arith.addi和linalg.generic里封装的加法，CSE不认为等价 - 含非常量索引的tensor load：
load A[i]和load A[j]即使i == j运行时成立，编译期也无法证明，故不消除 - 涉及
tensor.extract_slice等带动态尺寸的Op，shape未折叠前，CSE无法判定等价性
真正要压榨性能，得配合canonicalizer先规一化表达式形态，再让CSE进场——顺序错了，CSE看到的就不是“重复”，而是“长得像的两坨不同东西”。
