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input.mlir

module {
llvm.func @blocked_0(%x: f32, %y: f32, %z: f32) -> f32 attributes {reciprocal_estimates = "all"} {
  %b0 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) : (f32, f32, f32) -> f32 loc("fmuladd_blocked_0")
  llvm.return %x : f32
}

llvm.func @resolved_1(%x: f64, %y: f64, %z: f64) -> f64 {
  %p1 = math.fma %x, %y, %z : f64
  %q1 = arith.mulf %x, %y : f64
  %s1 = arith.addf %q1, %z : f64
  llvm.return %x : f64
}

llvm.func @plain_2(%x: vector<4xf32>, %y: vector<4xf32>, %z: vector<4xf32>) -> vector<4xf32> {
  %r2_0 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) {fastmathFlags = #llvm.fastmath<nnan>} : (vector<4xf32>, vector<4xf32>, vector<4xf32>) -> vector<4xf32> loc("fmuladd_2_0")
  %r2_1 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) {fastmathFlags = #llvm.fastmath<nnan, contract>} : (vector<4xf32>, vector<4xf32>, vector<4xf32>) -> vector<4xf32> loc("fmuladd_2_1")
  llvm.return %x : vector<4xf32>
}

}