【缺陷描述】：请补充详细的缺陷问题现象描述

对合法的 SVE 可伸缩向量 IR：

func.func @scalable_mulf(%a: vector<[8]xf32>, %b: vector<[8]xf32>) -> vector<[8]xf32> {
  %0 = arith.mulf %a, %b : vector<[8]xf32>
  return %0 : vector<[8]xf32>
}

运行 transform.legalize（--transform-interpreter）失败：

error: 'vector.extract_strided_slice' op expected size at idx=0 to match the
corresponding base size from the input vector (4 vs 8)
note: see current operation: %1 = "vector.extract_strided_slice"(%arg0)
      <{offsets = [0], sizes = [4], strides = [1]}>
      : (vector<[8]xf32>) -> vector<4xf32>

生成的 extract_strided_slice 用静态尺寸 (4) 切分可伸缩向量（vector<[8]xf32>），verifier 拒绝（可伸缩维度只能整维切分）；mlir-opt exit 1 无输出。2-D SME 形态 vector<[8]x[8]xf32>（sizes [4,4]）同样失败。此前提交 14314cbd "Fix SVE and SME crash on the transform dialect" 声称修复 SVE/SME 场景，但 legalize 路径对 SVE 载荷依然不可用。

一、缺陷信息

• 缺陷组件：MLIR Transform dialect（TransformOps.cpp，LegalizeOp::getShape；pattern 由厂商提交 0d042c157 "legalize" 引入）
• 缺陷类型：生成非法 IR / 合法输入被拒（pass 硬失败，exit 1）
• 根因：TransformOps.cpp:3314-3327 LegalizeOp::getShape 用 dstVecType.getShape() 取形状——getShape() 把每 lane 计数（8）当作静态尺寸返回，不检查 isScalable()；getAllDimsMaxUnrollingFactor 据此返回静态 native shape（[4]），vector unroll 模式随即发射静态尺寸的 extract/insert_strided_slice 作用于 scalable 向量。同一提交（1f9b0b2e，rank-0 修复）已为空形状加了 if (dstShape.size() == 0) return std::nullopt; 的 bail-out，但漏了 scalable
• 相关提交
  • 0d042c157b7a65ee48ab2920b67f95113f9347da "legalize"（引入 pattern）
  • 1f9b0b2eda7bdee1c3b13615d535795eb7bfd4ad "[MLIR][Transform] BugFix Legalization on vector with rank 0"（同函数加了 rank-0 bail-out，未覆盖 scalable；分支合并 !526）
  • 14314cbd6d0b0b5bd39fd1f256c4122a2666651c "Fix SVE and SME crash on the transform dialect"（修复 interpreter 崩溃但 legalize 仍失败）

【缺陷所属的os版本】

Ubuntu 22.04.3 LTS 缺陷位于编译器/MLIR 工具链本身，与操作系统版本无关。

【内核版本】

6.6.87.2-microsoft-standard-WSL2（uname -r）。缺陷与内核版本无关。

【缺陷所属软件及版本号】

LLVM 20.1.8

【环境信息】

编译选项：
CMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo，LLVM_ENABLE_ASSERTIONS=ON，LLVM_ENABLE_PROJECTS="clang;mlir"，LLVM_TARGETS_TO_BUILD="X86;AArch64"

COMMIT ID：35f464110c04e89bd0cab0e3fee4a70ec6ec2eb9

【问题复现步骤】

// BUG: transform.legalize on SVE scalable vectors generates invalid IR.
// Commit 1f9b0b2e "[MLIR][Transform] BugFix Legalization on vector with rank 0"
// (root cause is in LegalizeOp::getShape from commit 0d042c157 "legalize").
//
// The payload is legal MLIR (scalable SVE vector arithmetic). transform.legalize
// computes a native unroll shape for the scalable dim as if it were static and
// the vector unroller emits `vector.extract_strided_slice` with static sizes on
// a scalable base vector, which fails verification.
func.func @scalable_mulf(%a: vector<[8]xf32>, %b: vector<[8]xf32>) -> vector<[8]xf32> {
  %0 = arith.mulf %a, %b : vector<[8]xf32>
  return %0 : vector<[8]xf32>
}

module attributes {transform.with_named_sequence} {
  transform.named_sequence @__transform_main(%arg0: !transform.any_op) {
    transform.legalize
    transform.yield
  }
}

执行mlir-opt test.mlir --transform-interpreter报错

【实际结果】

【期望结果】

【其他相关附件信息】

【缺陷详情及分析指导参考链接】