AI 编译器CINN中的OpLowering优化Pass

一、Lower 主逻辑

在 OpLower::Lower() 接口中，主要分为两大类：

• Elementwise类，主要涉及的 OpPattern 包括：kElementwise 、kBroadcast 、kInjective
• Reduce 类，主要涉及的OpPattern包括：kReduction

std::vector<ir::LoweredFunc> OpLowerer::Lower(GroupPtr& group) {
  VLOG(3) << "Lowering Group : " << group->group_id << " , Op Pattern : " << group->op_pattern_kind;
  group->input_names.clear();
  group->output_names.clear();
  if (FLAGS_cinn_ir_schedule) {
    switch (group->op_pattern_kind) {
      case framework::kElementWise:
      case framework::kBroadcast:
      case framework::kInjective:
        return IRLowerOp(&OpLowerer::IRElementwiseCompute, &OpLowerer::IRElementwiseSchedule, group);   // << --- 第一大类 Elementwise相关
      case framework::kReduction:
        return IRLowerOp(&OpLowerer::IRReduceCompute, &OpLowerer::IRReduceSchedule, group);             // << --- 第二大类 Reduce 相关
      case framework::kOutFusible:
        LOG(FATAL) << "Group Pattern Kind kOutFusible Is Not Implemented!";
      case framework::kNonFusible:
        return IRLowerNonFusibleOp(group, /*apply_impl_schedule = */ true);
      default:
        LOG(FATAL) << "Group Pattern Kind Is Unknown!";
    }
  } else {
    LOG(FATAL) << "Previous IR Schedule Is Not Implemented!";
  }
}

二、Optimize 逻辑

在 op_lowering.cc 中的 IRLowerOp 的最后，会创建一个 LoweredFunc 对象，并对其调用 optim::Optimize() 函数。

std::vector<ir::LoweredFunc> OpLowerer::IRLowerOp(compute, schedule, group){
  // .... 省略
  auto temp_buffers = lang::GetTempBuffers(arg_tensors, stages, func_body);
  auto func =
      ir::_LoweredFunc_::Make(group->GetFuncName(), func_args, ir_sch.GetModule().GetExprs().at(0), temp_buffers);
  func = optim::Optimize(Expr(func), target_, false).as_lowered_func_ref();   // <----在函数最后会调用 Optimizer 对函数表达式进行优化，注意与 target 相关
  return {func};
}

其接口实现是在 optimize.cc 文件中，主要是对 LoweredFunc 对应的Expr应用各种优化 pass：

// 中层是 optimize.cc 中的：
Expr Optimize(Expr e, Target target, bool runtime_debug_info, bool remove_gpu_for_loops) {
    auto copied = IRCopy(e);
    // 与 target 无关的通用优化
    FoldCINNCallArguments(&copied);
    TransformPolyForToFor(&copied);
    ReplaceConstParamToInteger(&copied);
    CastSimplify(&copied);
    Simplify(&copied);
    UnrollLoop(&copied);
    // 与 target 有关的优化
    VectorizeLoops(&copied, target);
    MapExternCall(&copied, target);            // <---- 此处是这里要关注和讨论的 MapExternCall 优化

    // 仅在 CUDA 上的优化
    ir::SetCudaAxisInfo(&copied);
    RemoveGpuForloopsAxis(&copied);
    CudaSyncThreadsDropIfThenElse(&copied);

    // 又是与 target 无关的通用优化
    RemoveNestedBlock(&copied);
    ExternCallMultiOutputShallowStore(&copied);
    CastSimplify(&copied);
    Simplify(&copied);
    IfSimplify(&copied);

    // 与调试相关通用优化
    InsertDebugLogCallee(&copied);
}

三、各个优化Pass

接下来，我们逐个来研究每个 pass 的角色和作用。

3.1 FoldCINNCallArguments

此 Pass 的功能是通过 FoldCINNCallArgumentsMutator 来实现的：

void FoldCINNCallArguments(Expr* expr) { FoldCINNCallArgumentsMutator()(expr); }
此 Mutator 只关心ir::Block和ir::Store两种类型节点：
struct FoldCINNCallArgumentsMutator : public ir::IRMutator<> {
  void operator()(Expr* expr) { ir::IRMutator<>::Visit(expr, expr); }

 private:
  void Visit(const ir::Block* op, Expr* expr);   // <----- Block
  void Visit(const ir::Store* op, Expr* expr);   // <----- Store

  void MutateCall(ir::Call* call);

 private:
  // To avoid the same call triggered duplicately.
  std::unordered_set<std::string> visited_call_;
};

其中对于 ir::Block 类型的节点，找到所有的 CallType::CINN 的 Expr，然后判断是否已经存在过，若是，则删除 Block 中的此 statement 语句。

这里补充下 ir::Call 节点中的 CallType 枚举类型的值都有哪些：CINN、Intrinsic、Extern、ISL

  void Visit(const ir::Block* op, Expr* expr) override {
    auto* node = expr->As<ir::Block>();
    for (auto it = node->stmts.begin(); it != node->stmts.end();) {
      if (it->As<ir::Store>()) {
        auto* call = it->As<ir::Store>()->value.As<ir::Call>(); // <---- 针对 x = cinn_call_func(args) 场景？
        if (call && call->is_cinn_call()) {
          // remove the duplicate calls.
          std::string key = utils::GetStreamCnt(Expr(call));
          if (visited_call_.count(key)) {
            it = node->stmts.erase(it);
            continue;
          }

          ir::IRMutator<>::Visit(&(*it), &(*it));     // <--- 这里会触发下面的 ir::Store 的处理逻辑
          visited_call_.insert(key);
          continue;
        }
      }

      ir::IRMutator<>::Visit(&(*it), &(*it));
      ++it;
    }
  }

对于 ir::Store 类型的节点，仅针对 CallType::CINN 类型的节点调用 MutateCall 函数进行修改和替换；

  void Visit(const ir::Store* op, Expr* expr) override {
    auto* node = expr->As<ir::Store>();
    if (node->value.As<ir::Call>()) {
      auto* call = node->value.As<ir::Call>();
      switch (call->call_type) {
        case ir::CallType::CINN:
          MutateCall(call);
          *expr = node->value;
          break;
        case ir::CallType::Intrinsic:
          break;
        case ir::CallType::Extern:
          break;
        default:
          CINN_NOT_IMPLEMENTED
      }
    }
  }

MuteCall 函数是此 Pass 的最核心逻辑，其作用是 call 节点中所有的输入、输出 args 中的 Tensor 类型，确认其都 defined 了 buffer ，并将 buffer 作为真正的 args 替换原来的 read_args 和 write_args 。

思考：为什么要单独对CINN类型的CallType多做这样一件事情呢？背景是什么？

  void MutateCall(ir::Call* call) {
    if (call->call_type == ir::CallType::Extern) return;

    std::vector<Expr> read_args;
    std::vector<Expr> write_args;
    for (auto& arg : call->read_args) {
      if (arg.as_tensor()) {
        CHECK(arg.as_tensor()->buffer.defined()) << "arg tensor [" << arg.as_tensor()->name << "] not has buffer";
        read_args.push_back(arg.as_tensor()->buffer);
      } else {
        read_args.push_back(arg);
      }
    }

    for (auto& arg : call->write_args) {
      if (arg.as_tensor()) {
        write_args.push_back(arg.as_tensor()->buffer);
      } else {
        write_args.push_back(arg);
      }
    }

    call->read_args  = read_args;
    call->write_args = write_args;
  }

3.2 ReplaceConstParamToInteger

这个 Pass 比较简单，只针对 ir::Var 类型的节点，如果其 name 是以 _const_ 开头的，则取其具体的值，转为Expr（如 Intmm）

static const char* kIslParamConstPrefix = "_const_";

struct Mutator : public ir::IRMutator<> {
  using ir::IRMutator<>::Visit;

  void Visit(const ir::_Var_* op, Expr* expr) override {
    if (utils::Startswith(op->name, poly::kIslParamConstPrefix)) {
      std::string value = op->name.substr(strlen(poly::kIslParamConstPrefix));
      *expr             = Expr(std::stoi(value));   // <----- 这里强转为 int 类型，是只存在类似 _const_12 这种情况
    }
  }
};

}  // namespace

void ReplaceConstParamToInteger(Expr* e) {
  Mutator mutator;
  mutator.Visit(e, e);
}

那这个const 前缀字符串拼接是在哪里做的呢？是在 cinn::poly::ast_gen 中做的，相关逻辑代码如下：

isl::set TransIdentityExtentToContextId(isl::set set) {
  std::vector<std::tuple<int, int>> iden_dim_offsets;
  for (int i = 0; i < isl_set_dim(set.get(), isl_dim_set); i++) {
    if (isl_set_axis_has_noparam_constant_bound(set.get(), i)) {
      auto range = isl_set_get_axis_range(set.get(), i);
      auto& minv = std::get<0>(range);
      auto& maxv = std::get<1>(range);

      int min_iv = minv.get_num_si();
      int max_iv = maxv.get_num_si();
      if (max_iv == min_iv) {
        iden_dim_offsets.emplace_back(i, max_iv);
      }
    }
  }

  isl::set res_set = set;
  for (auto offset_val : iden_dim_offsets) {
    auto& offset = std::get<0>(offset_val);
    auto& val    = std::get<1>(offset_val);   // <---- 是个 int 类型
    res_set      = isl::manage(isl_set_drop_constraints_involving_dims(res_set.copy(), isl_dim_set, offset, 1));

    std::string const_param_name = llvm::formatv("{0}{1}", kIslParamConstPrefix, val);  //<---- 在此处进行拼接的

    std::string cond_str = llvm::formatv(
        "{0} <= {1} <= {2}", val, isl_set_get_dim_name(res_set.get(), isl_dim_set, offset), const_param_name);
    std::string param_cond_str = llvm::formatv("{0} <= {1} < {2}", val, const_param_name, val + 2);

    std::string set_repr = llvm::formatv("[{0}] -> { {1}[{2}]: {3} and {4} }",
                                         const_param_name,
                                         isl_set_get_tuple_name(res_set.get()),
                                         utils::Join(isl_get_dim_names(res_set.get()), ","),
                                         cond_str,
                                         param_cond_str);

    VLOG(4) << "repr: " << set_repr;

    isl::set new_set(res_set.ctx(), set_repr);

    res_set = res_set.intersect(new_set);
  }
  return res_set;
}

注：通过检索Bert 模型中的GLOG_v=10 的日志，并没有发现 ReplaceConstParamToInteger 生效的地方。

如下是一个 CINN 框架里的单测，可以辅助帮助理解上面这个函数的作用效果，样例中 j=0，其中会把 0 这个常量值先创建一个 _const_0，然后做了变换？

TEST(TransIdentityExtentToContextId, basic) {
  isl_ctx* ctx = isl_ctx_alloc();
  isl::set set(ctx, "{ s[i,j=0,k] : 0<=i<12 and 12<k<32 }");
  auto new_set = TransIdentityExtentToContextId(set);
  LOG(INFO) << new_set;

  ASSERT_EQ(utils::GetStreamCnt(new_set),
            "[_const_0] -> { s[i, j, k] : _const_0 <= 1 and 0 <= i <= 11 and 0 <= j <= _const_0 and 13 <= k <= 31 }");
}

3.3 CastSimplify

此Pass 仅会对 constant 的Expr进行处理，比如 IntImm、FloatImm、UIntImm，作用是将其持有的value值按照 ir::Cast.type() 进行数值类型转换，然后包裹一个Expr重新返回。

void CastSimplify(Expr* e) {
  Mutator mutator;
  mutator.Visit(e, e);
}

struct Mutator : ir::IRMutator<> {
  using ir::IRMutator<>::Visit;

  void Visit(const ir::Cast* op, Expr* expr) {
    auto* node = expr->As<ir::Cast>();

    Visit(&node->v(), &node->v());    // <<--- 类似 AST 的 generic_visit，深度优先递归处理 node->v() 节点

    if (op->type() == op->v().type()) {
      *expr = op->v();              // Caset 1: 如果 value 类型已经与dst_type 一致，则直接返回 node->v() 以替换当前节点。
      return;
    }

#define __CAST_TO_TYPE(type__)                                          \
  if (auto* i = op->v().As<ir::IntImm>()) {                             \
    *expr = Expr(static_cast<type__>(i->value));                        \
  } else if (auto* f = op->v().As<ir::FloatImm>()) {                    \
    *expr = Expr(static_cast<type__>(NormCastValue<type__>(f->value))); \    // <<----- 注意：这里对Float类型进行了特殊处理，因为存在转Float16的场景
  } else if (auto* u = op->v().As<ir::UIntImm>()) {                     \
    *expr = Expr(static_cast<type__>(u->value));                        \
  } else {                                                              \
    CINN_NOT_IMPLEMENTED                                                \
  }

    if (op->v().is_constant()) {      // <----- 注意：此pass仅支持 ir::Cast->v()为常量类型的场景
      if (op->type() == type_of<int8_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(int8_t)
      } else if (op->type() == type_of<int16_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(int16_t)
      } else if (op->type() == type_of<int32_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(int32_t)
      } else if (op->type() == type_of<int64_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(int64_t)
      } else if (op->type() == type_of<uint8_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(uint8_t)
      } else if (op->type() == type_of<uint16_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(uint16_t)
      } else if (op->type() == type_of<uint32_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(uint32_t)
      } else if (op->type() == type_of<uint64_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(uint64_t)
      } else if (op->type() == type_of<float>()) {
        __CAST_TO_TYPE(float)
      } else if (op->type() == type_of<double>()) {
        __CAST_TO_TYPE(double)
      } else if (op->type() == type_of<bool>()) {
        __CAST_TO_TYPE(bool)
      } else if (op->type() == type_of<uint32_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(uint32_t)
      } else if (op->type() == type_of<uint64_t>()) {
        __CAST_TO_TYPE(uint64_t)
      } else if (op->type() == type_of<float16>()) {
        // Cannot simplify!!! pass
        __CAST_TO_TYPE(float16)
      } else {
        CINN_NOT_IMPLEMENTED
      }
    }
#undef __CAST_TO_TYPE
  }
};

在上面流程代码中，我们可以看出对于 FloatImm 类型的处理额外借助了 NormCastValue 这个函数，原因是对于 Float32 到 Float16 的转写，要考虑上溢、下溢、Nan、Inf 的场景：

template <typename CastType, typename T>
CastType NormCastValue(T value) {
  if (type_of<CastType>().is_uint() || type_of<T>().is_uint()) {
    // not support uint
    return static_cast<CastType>(value);
  }

  if (std::isinf(value)) {
    return std::numeric_limits<CastType>::infinity();
  } else if (std::isnan(value)) {
    return std::numeric_limits<CastType>::signaling_NaN();
  } else if (value >= static_cast<T>(std::numeric_limits<CastType>::max())) {
    return std::numeric_limits<CastType>::max();
  } else if (value <= static_cast<T>(std::numeric_limits<CastType>::lowest())) {
    return std::numeric_limits<CastType>::lowest();
  }
  return static_cast<CastType>(value);
}

3.4 Simplify

这个 Pass 包括的子逻辑比较多，单测文件 ir_simplify_test.cc 里可以帮助理解效果：

void Simplify(Expr* expr) {
  optim::CastSimplify(expr);    // 先调用了 CastsSimplify，这个似乎会比较多余？在递归调用时更会导致效率低下
  SimplifyRampMutator()(expr);
  SimplifyLoadMutator()(expr);
  SimplifyStoreMutator()(expr);
  SimplifyIfThenElseMutator()(expr);

  common::cas_intervals_t var_intervals;
  SimplifyButStoreLoadMutator mutator(var_intervals);   // 又额外来了一遍，这里似乎也比较低效？
  mutator(expr);

  ReplaceFracWithDivMutator()(expr);  //  这里将 ir::Frac 替换为了 ir::Div，似乎也不是必要的，没有看到哪里构造了 ir::Frac
}

效果：

// case 1:
C = 1.  //shape = [100, 20]
B = C[i, 0] + 1 * 0 + 100 + 24.5

// 经过此 Pass 后：
B = C[i, 0] + 124.5

// case 2:
{
   serial for (i, 0, 100)
   {
     serial for (j, 0, 20)
     {
       B[i, j] = (X[i + 0, j + 0] + Y[i, j * 0] * 1.f + 0.f * X[i, j] + 25.f + 100.f - 0.f +
                 9.f * 10000.f * 1.f * 1.f * 0.f
)
    }
   }
}
// 经过此 Pass 后：
{
   serial for (i, 0, 100)
   {
     serial for (j, 0, 20)
     {
       B[i, j] = (125.000000f + (X[i, j] + y[i, 0]))
    }
   }
}

首先看 SimplifyRampMutator 的角色作用，从源码上来看，只关心两种节点：ir::Ramp 和 ir::Add。

• 对于ir::Add节点，如果两个操作数都是 ir::Ramp 类型，且其 lanes 属性值是一样的话，则会构建一个 ir::Ramp 节点来替换掉 ir::Add 节点
• 对于ir::Ramp 节点，则递归对其 base 和 stride 属性调用 Simplify 函数。

struct SimplifyRampMutator : public ir::IRMutator<Expr*> {
  void operator()(Expr* x) { ir::IRMutator<ir::Expr*>::Visit(x, x); }

  void Visit(const Ramp* op, Expr* expr) override {
    auto* node = expr->As<ir::Ramp>();

    CHECK(common::IsPureMath(node->base)) << node->base << "is not a pure math!";
    CHECK(common::IsPureMath(node->stride)) << node->stride << "is not a pure math!";
    ;
    Simplify(&node->base);
    Simplify(&node->stride);
  }
  // ramp + ramp
  void Visit(const Add* op, Expr* expr) override {
    auto* node  = expr->As<ir::Add>();
    Expr a      = node->a();
    Expr b      = node->b();
    auto a_ramp = a.As<ir::Ramp>();
    auto b_ramp = b.As<ir::Ramp>();

    if (a_ramp && b_ramp && a_ramp->lanes == b_ramp->lanes) {
      Expr base_add   = common::AutoSimplify(a_ramp->base + b_ramp->base);     // 这里会做CAS
      Expr stride_add = common::AutoSimplify(a_ramp->stride + b_ramp->stride);
      *expr           = ir::Ramp::Make(base_add, stride_add, a_ramp->lanes);
    }
  }
};

我们这里瞅一眼 ir::Ramp节点是什么样子的：

//! A linear ramp node.
struct Ramp : public ExprNode<Ramp> {
  Expr base, stride;
  int lanes;

  static Expr Make(Expr base, Expr stride, int lanes);

  void Verify() const override;

  static const IrNodeTy _node_type_ = IrNodeTy::Ramp;
};

接下来看第二个 SimplifyLoadMutator 的角色，简单理解就是对 X[i+0, j+0] 以及 Y[i, j*0] 进行优化，得到 X[i, j] ，Y[i, 0] ：

struct SimplifyLoadMutator : public ir::IRMutator<ir::Expr*> {
  void operator()(Expr* x) { ir::IRMutator<ir::Expr*>::Visit(x, x); }

  void Visit(const Load* expr, Expr* op) override {
    auto* node = op->As<Load>();
    for (auto& idx : node->indices) {
      if (common::IsPureMath(idx)) {
        PartialSimplify(&idx, var_intervals_);   // << 也是借助了CAS了
      } else {
        SimplifyButStoreLoadMutator mutator(var_intervals_);  // 根据节点类型，分发调用 PartialSimplify 函数
        mutator(&idx);
      }
    }
  }

  void Visit(const For* op, Expr* expr) override {
    auto* min_i    = op->min.As<IntImm>();
    auto* extent_i = op->extent.As<IntImm>();
    if (min_i && extent_i && extent_i->value > min_i->value) {
      var_intervals_.emplace(op->loop_var->name, common::CasInterval{min_i->value, extent_i->value - 1});
    }

    auto* node = expr->As<For>();

    operator()(&node->body);
    operator()(&node->extent);

    if (min_i && extent_i) {
      var_intervals_.erase(op->loop_var->name);
    }
  }

  common::cas_intervals_t var_intervals_;
};

第三个 SimplifyStoreMutator 的代码逻辑基本与 SimplifyLoadMutator 一致，这里我们不再赘述。

第四个 SimplifyIfThenElseMutator ，这个也很好理解，对 condition 调用 CAS 逻辑：

struct SimplifyIfThenElseMutator : public ir::IRMutator<> {
  void operator()(Expr* x) { ir::IRMutator<>::Visit(x, x); }

  using ir::IRMutator<>::Visit;

  void Visit(const IfThenElse* op, Expr* expr) override {
    auto* node      = expr->As<ir::IfThenElse>();
    node->condition = common::AutoSimplify(node->condition);   // 核心点

    if (node->true_case.defined()) Visit(&node->true_case, &node->true_case);   // 访问者模式分发
    if (node->false_case.defined()) Visit(&node->false_case, &node->false_case); // 访问者模式分发
  }
};

第五个 SimplifyButStoreLoadMutator 本来在第二、三个子逻辑会局部触发，这里为何单独触发了一遍？从函数实现了是对其他节点都遍历一遍进行简化处理，唯独除了 Store 和 Load 节点（因为这两个节点主要出现在 ir::For 节点中）

第六个 ReplaceFracWithDivMutator ，这个很有意思，是把所有的 ir::FracOp 替换为 ir::Div ，这两个不一样么？仔细看了下，在一些 CodeGen 模块里，如 codegen_llvm.cc 中，是没有实现 ir::FracOp 里的代码生成逻辑的，只有 ir::Div 实现了。那为什么不直接把 ir::FracOp 节点删除呢？

struct ReplaceFracWithDivMutator : public ir::IRMutator<> {
  void operator()(Expr* x) { ir::IRMutator<>::Visit(x, x); }

  void Visit(const FracOp* op, Expr* expr) override {
    auto* node = expr->As<ir::FracOp>();

    ir::IRMutator<>::Visit(&node->operand(0), &node->operand(0));
    ir::IRMutator<>::Visit(&node->operand(1), &node->operand(1));

    *expr = ir::Div::Make(node->operand(0), node->operand(1));
  }
};

llvm::Value *CodeGenLLVM::Visit(const ir::FracOp *op) { __IR_EMITTER_NOT_IMPLEMENTED(op); }

在CINN里我检索了 lang/pe 等模块源码，没有看到在 IR 层面直接使用或构造 ir::Frac 节点的代码，只有单测和不相关模块：

3.5 MapExternCall 逻辑

从调用栈来看， 底层是 map_extern_call.cc 中具体的 MapExternCall 的实现

void MapExternCall(Expr *e, Target target) {
      Mutator m(target);
      m(e);
}

所有的工作都是交给基于 Ast 的 Mutator 来做的，原理：借助「访问者模式」仅识别和处理 ir::Call 对象：

    void Visit(const ir::Call *op, Expr *expr) override {
      auto *node = expr->As<ir::Call>();
      CHECK(node);
      OptimizeConstantPow(node);
      if (target.arch == Target::Arch::NVGPU) {
        DealWithNvGpuintrinsics(node, expr);
      } else {
        DealWithCpuintrinsics(node, expr);
      }
    }

我们比较关心 CUDA 上的变换，进一步看 DealWithNvGpuintrinsics 函数:

    void DealWithNvGpuintrinsics(ir::Call *node, Expr *expr) {
      auto arg_size = node->read_args.size();
      if (arg_size == 0UL) {
        // some node like __syncthreads hasn't arguments
        return;
      }
      const auto &dtype = node->read_args.front().type();
      const auto &name  = node->name;

      bool node_in_extern_fp32  = kExternFp32CallsGPU.count(name);
      bool node_in_extern_int32 = kExternInt32CallsGPU.count(name);
      if (!node_in_extern_fp32 && !node_in_extern_int32) {
        return;
      }

      std::string suffix;
      if (dtype.is_int() && node_in_extern_int32) {
        if (dtype.is_int(32)) {
          suffix = "_int32";
        } else if (dtype.is_int(64)) {
          suffix = "_int64";
        }
      } else if (dtype.is_float() && node_in_extern_fp32) {
        if (dtype.is_float(64)) {
          suffix = "_fp64";
        } else if (dtype.is_float(32)) {
          suffix = "_fp32";
        } else if (dtype.is_float(16)) {
          suffix = "_fp16";
        }
      }
      CHECK(!suffix.empty()) << name << " not support data type " << dtype;
      std::string extern_func = "cinn_nvgpu_" + name + suffix;    // <------ 主要是按照OpNode白名单+dtype拼接要替换的外部 API （其实也是在CINN层里wrapper注册了一层）

      *expr = lang::CallExtern(extern_func, node->read_args);     // 直接替换 ir::Call 对应的 Expr 对象
    }