用途：这是 Executorch 中面向 Cortex-M（CMSIS-NN）的后端，用于构建、测试或开发该后端，以及为 Cortex-M 导出模型。它不是 delegate 后端，没有 partitioner，而是在图级别用自定义算子和图变换把 ATen 量化算子替换为 CMSIS-NN 等价实现。
主要能力：采用标准 PT2E 量化流程（prepare_pt2e / convert_pt2e），随后由 CortexMPassManager 将量化算子重写为 cortex_m:: 等价算子。关键文件包括 quantizer/quantizer.py（CortexMQuantizer）、passes/cortex_m_pass_manager.py（CortexMPassManager）、test/tester.py（CortexMTester）、ops/operators.py（Python 算子定义与参考实现）以及 ops/operators.yaml（C++ kernel 注册 schema）。C++ kernel 调用 CMSIS-NN API，位于 backends/cortex_m/ops/ 下。
使用方式：导出时先量化再导出，然后调用 to_edge_transform_and_lower，传入 cortex_m_edge_compile_config() 与 CortexMPassManager()，最后 to_executorch()。测试中可用 CortexMTester 串联 quantize().export().to_edge().run_passes().to_executorch()。运行 test_implementation 测试需先配置工具链：./examples/arm/setup.sh --i-agree-to-the-contained-eula 与 source ./examples/arm/arm-scratch/setup_path.sh，然后 pytest backends/cortex_m/test/。裸机构建使用 backends/cortex_m/test/build_test_runner.sh。
适用场景：开发或调试 Cortex-M 后端、运行 Cortex-M 测试、为 Cortex-M 导出模型，以及新增算子（定义 schema、meta 函数与参考实现，编写 C++ kernel，注册 .out kernel，添加重写 pass，并用 test_dialect 与 test_implementation 验证）。
限制：test_dialect_* 仅验证图正确性，纯 Python 无需工具链；test_implementation_* 在 Corstone-300 FVP 上验证数值精度，需要工具链在 PATH 中。后端配置要求 linear 与激活必须存活到 to_edge，否则 lowering 失败或静默回退到 portable float kernel。其他收费、平台与效果信息暂未提供。