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input.mlir

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

llvm.func @blocked_1(%x: f64, %y: f64, %z: f64) -> f64 attributes {passthrough = ["strictfp"]} {
  %b1 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) : (f64, f64, f64) -> f64 loc("fmuladd_blocked_1")
  llvm.return %x : f64
}

llvm.func @blocked_2(%x: f32, %y: f32, %z: f32) -> f32 attributes {reciprocal_estimates = "all"} {
  %b2 = llvm.intr.fmuladd(%x, %y, %z) : (f32, f32, f32) -> f32 loc("fmuladd_blocked_2")
  llvm.return %x : f32
}

}