tvm c++部署官方教程 https://github.com/apache/tvm/tree/main/apps/howto_deploy 官方说执行run_example.sh脚本就可以完成部署 c++部署代码 https://github.com/apache/tvm/blob ...
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 autotvm tutorial def relay import from torch model, direct to m ...
2021-11-10 06:09 0 872 推荐指数:
tvm c++部署官方教程 https://github.com/apache/tvm/tree/main/apps/howto_deploy 官方说执行run_example.sh脚本就可以完成部署 c++部署代码 https://github.com/apache/tvm/blob ...
优化准则: 1. 二八法则:在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%的尽管是多数,却是次要的;在优化实践中,我们将精力集中在优化那20%最耗时的代码上,整体性能将有显著的提升;这个很好理解。函数A虽然代码量大,但在一次正常执行流程中,只调用了一次。而另一个函数B代码量 ...
一、背景 大型C++工程项目,都会面临编译耗时较长的问题。不管是开发调试迭代、准入测试,亦或是持续集成阶段,编译行为无处不在,降低编译时间对提高研发效率来说具有非常重要意义。 美团搜索与NLP部为公司提供基础的搜索平台服务,出于性能的考虑,底层的基础服务通过C++语言实现,其中我们负责的深度 ...
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 ...
TVM部署和集成Deploy and Integration 本文包含如何将TVM部署到各种平台以及如何将其与项目集成。 与传统的深度学习框架不同。TVM堆栈分为两个主要组件: TVM编译器,完成所有编译和优化 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 ...
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 ...
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 ...