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 ...
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训练,最终都需要将训练好的模型部署到实际应用场景中。在模型部署的时候我们会发现我们要部署的设备可能是五花八门的,如果我们要手写一个用于推理的框架在所有可能部署的设备上都达到良好的性能并且易于使用是一件非常 ...
2021-07-30 16:10 0 133 推荐指数:
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 ...
因为现在NNVM的代码都转移到了TVM中,NNVM代码也不再进行更新,因此选择安装的是TVM。 git clone --recursive https://github.com/dmlc/tvm sudo apt-get update sudo apt-get install -y ...
TVM如何训练TinyML 机器学习研究人员和从业人员对“裸机”(低功耗,通常没有操作系统)设备产生了广泛的兴趣。尽管专家已经有可能在某些裸机设备上运行某些模型,但是为各种设备优化模型的挑战非常艰巨,通常需要手动优化设备特定的库。对于那些没有Linux支持的平台,不存在用于部署模型的可扩展 ...
看了下最新的TVM,已经到了0.8版本,整个TVM软件stack也发生了比较大的变化,准备追一下进行介绍。整体节奏大概是先做一篇Introduction,之后会翻译一些tutorial,后边会结合一些真实的Op进行。 整个TVM的结构现在已经变成了 从前到后可以分为这么几个 ...
TVM 架构设计 本文面向希望了解TVM体系结构和/或,积极参与项目开发的开发人员。 主要内容如下: 示例编译流程,概述了TVM将模型的高级概念,转换为可部署模块的步骤。 逻辑架构组件部分,描述逻辑组件。针对每个逻辑组件,按组件的名称进行 ...
实现官方demo并且将转化后的tvm模型进行保存,重新读取和推理 在jupyter notebook上操作的,代码比较分散,其他编译器将代码全部拼起来编译就ok了 官方文档 https://tvm.apache.org/docs/tutorials/frontend ...
TVM代码流程分析 TVM - 代码生成流程 本节主要介绍TVM的代码生成流程,即调用relay.build或tvm.build之后发生了什么,将深入到TVM的源代码进行剖析。(这里采用的依然是TVM v0.6) 首先区分两个build的区别:tvm.build主要针对单一算子(参照 ...
TVM,Relay,Pass Relay介绍 主要结合TVM的文档(https://tvm.apache.org/docs/dev/relay_intro.html),介绍一下NNVM的第二代Relay。Relay的设计目标有以下几点: 支持传统的数据流(DataFlow)风格编程。支持 ...