原文:TVM图优化与算子融合

TVM图优化与算子融合 计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来说,有很多种图优化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre Computation Static Memory Reuse A ...

2021-05-23 15:08 0 240 推荐指数:

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TVM优化(以Op Fusion为例)

首先给出一个TVM 相关的介绍,这个是Tianqi Chen演讲在OSDI18上用的PPT https://files.cnblogs.com/files/jourluohua/Tianqi-Chen-TVM-Stack-Overview.rar 对于优化来说,位于整个软件编译栈比较高的层次 ...

Fri Apr 26 23:12:00 CST 2019 2 3043
TensorFlow算子融合

TensorFlow算子融合 TensorFlow的特点: 真正的可移植性 引入各种计算设备的支持,包括CPU,GPU,以及能够很好的运行在各种系统的移动端 多语言支持 支持C++,python,R语言 ...

Sat Jul 10 14:20:00 CST 2021 0 218
TVM教程】 自定义relay算子

本文为tvm 教程的翻译版。这部分介绍了如何在tvm中添加新的relay算子,具体的是以一个累乘(cumprod)算子为例进行介绍。 新增relay算子基本是下面几个步骤: 定义新增算子的属性节点(Attribute Node),声明在编译时已知的固定参数 为新增算子编写类型关系 ...

Fri Jul 23 06:02:00 CST 2021 0 356
关于TVM

1、不同的框架与硬件 对于深度学习任务,有很多的深度学习框架可以选择,Google的Tensor Flow和Facebook的Pytorch,Amazon的Mxnet等。不管是使用哪一个框架进行模型 ...

Sat Jul 31 00:10:00 CST 2021 0 133
TVM

Hello TVM 发表于 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度学习模型在不同硬件平台上提高 performance (我要更快 ...

Tue Aug 20 23:29:00 CST 2019 0 941
TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长。与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率。但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU。难点在于移动 GPU 架构和桌面 ...

Sat May 08 22:24:00 CST 2021 0 282
TVM优化c++部署实践

TVM优化c++部署实践 使用TVM导入神经网络模型: 模型支持pytorch , tensorflow , onnx, caffe 等。平时pytorch用的多,这里给一种pytorch的导入方式。 github代码仓:https://github.com/leoluopy ...

Wed Nov 10 14:09:00 CST 2021 0 872
深度学习算子优化-FFT

这组 (来源),频域图中的亮点为低频信号,代表图像的大部分能量,也就是图像的主体信息。暗点为高频信号 ...

Tue Aug 10 18:23:00 CST 2021 0 310
 
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