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input.mlir

module {
llvm.func @plain_0(%x: vector<4xf32>, %y: vector<4xf32>, %z: vector<4xf32>) -> vector<4xf32> {
  %m0 = llvm.fmul %x, %y : vector<4xf32>
  %r0_0 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) {fastmathFlags = #llvm.fastmath<nnan>} : (vector<4xf32>, vector<4xf32>, vector<4xf32>) -> vector<4xf32> loc("fmuladd_0_0")
  llvm.return %x : vector<4xf32>
}

llvm.func @plain_1(%x: f64, %y: f64, %z: f64) -> f64 {
  %m1 = llvm.fmul %x, %y : f64
  %r1_0 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) {fastmathFlags = #llvm.fastmath<nnan>} : (f64, f64, f64) -> f64 loc("fmuladd_1_0")
  llvm.return %x : f64
}

func.func @native_2(%a: f32) -> f32 {
  builtin.module {
    llvm.func @inner_2(%x: f32, %y: f32, %z: f32) -> f32 {
      %n2 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) {fastmathFlags = #llvm.fastmath<nnan>} : (f32, f32, f32) -> f32 loc("fmuladd_nested_2")
      llvm.return %x : f32
    }
  }
  return %a : f32
}

}