T5 讲解：FileCheck 是怎样“对答案”的

① 一次完整的匹配

检查串（来自 test_real_coalesce_style_checks_pass）：

// CHECK: [[row:#.*]] = #ttg.blocked<{sizePerThread = [1, 4], threadsPerWarp = [2, 16]
// CHECK: [[col:#.*]] = #ttg.blocked<{sizePerThread = [4, 1]
// CHECK-LABEL: @transpose
// CHECK: [[ptr:%.*]] = ttg.convert_layout {{.*}} -> tensor<64x64x!tt.ptr<f32>, [[row]]>
// CHECK-NEXT: [[val:%[0-9]+]] = tt.load [[ptr]]
// CHECK-SAME: [[row]]>
// CHECK-NOT: tt.dot
// CHECK: tt.store {{.*}}, [[col]]>

② compile_pattern：三种片段

drillscompile_pattern（46–74 行） 逐字符扫描：

一个容易忽略的细节：[[row:#.*]] 里的 .* 是贪婪的，但它后面紧跟着字面的 = #ttg.blocked<{，正则会回溯到正确的位置，row 最后只是 #blocked。

③ NEXT / SAME：行边界

drills_line_bounds（86–89 行） 给出某个位置所在行的 [start, end)。SAME 在“上一个匹配的末尾 … 行尾”里搜；NEXT 在“上一个匹配所在行的下一行”里搜。测试 CHECK: tt.func @transpose + CHECK-NEXT: tt.load 会失败：func 的下一行是 convert_layout。

④ DAG 与 COUNT

• DAG：一组连续的 CHECK-DAG 各自从同一个 pos 开始找，但已经被组内别的 DAG 用掉的区间不能再用；整组结束后 pos 跳到组内最靠后的匹配末尾。CHECK-DAG: tt.store + CHECK-DAG: tt.load 能过，换成普通 CHECK 就不行。
• COUNT-n：parse_checks 直接把它展开成 n 条普通 CHECK（drillsparse_checks（29–43 行））。真 FileCheck 的语义稍严格（n 次连续匹配，不允许中间夹别的 CHECK），对 Triton 测试的用法来说等价。

⑤ 变量的作用域

默认情况下变量在整个文件里有效；--enable-var-scope 时，普通变量在每个 LABEL 处清空，只有 $ 开头的全局变量保留。Triton 默认打开了它：tritontest/lit.cfg.py 里设置了 FILECHECK_OPTS=--enable-var-scope（“enabled by default in MLIR test”）。所以 accelerate-matmul.mlir 在文件头捕获 layout 时写成 [[$MMA:.+]]（这个文件里有 72 处 [[$），否则进入第一个 CHECK-LABEL 块后变量就失效了。写新测试时忘了 $ 是很常见的失败原因；测试 test_var_scope 演示的就是这一点。

⑥ 在 Triton 仓库里：读、改、写

lit -v build/cmake.*/test/TritonGPU/coalesce.mlir      # 一个文件
triton-opt test/TritonGPU/coalesce.mlir -split-input-file -tritongpu-coalesce | less   # 看原始输出

写新测试时：输入 IR 尽量小（T4 的 ddmin）；只 CHECK 你的改动影响的东西；layout 用捕获变量而不是 #blocked3 这样的名字；// ----- 分隔的每一段都要有自己的 CHECK-LABEL。

⑦ 源码与资料索引

• tritoncoalesce.mlir · tritonaccelerate-matmul.mlir · tritontritongpu_to_llvm.mlir
• LLVM FileCheck · lit
• tritonTriton CONTRIBUTING.md

⑧ 自测