原文:TVM圖優化與算子融合

TVM圖優化與算子融合 計算圖的定義 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 對於圖優化來說,有很多種圖優化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre Computation Static Memory Reuse A ...

2021-05-23 15:08 0 240 推薦指數:

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TVM優化(以Op Fusion為例)

首先給出一個TVM 相關的介紹,這個是Tianqi Chen演講在OSDI18上用的PPT https://files.cnblogs.com/files/jourluohua/Tianqi-Chen-TVM-Stack-Overview.rar 對於優化來說,位於整個軟件編譯棧比較高的層次 ...

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

TensorFlow算子融合 TensorFlow的特點: 真正的可移植性 引入各種計算設備的支持,包括CPU,GPU,以及能夠很好的運行在各種系統的移動端 多語言支持 支持C++,python,R語言 ...

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

本文為tvm 教程的翻譯版。這部分介紹了如何在tvm中添加新的relay算子,具體的是以一個累乘(cumprod)算子為例進行介紹。 新增relay算子基本是下面幾個步驟: 定義新增算子的屬性節點(Attribute Node),聲明在編譯時已知的固定參數 為新增算子編寫類型關系 ...

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

1、不同的框架與硬件 對於深度學習任務,有很多的深度學習框架可以選擇,Google的Tensor Flow和Facebook的Pytorch,Amazon的Mxnet等。不管是使用哪一個框架進行模型 ...

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

Hello TVM 發表於 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度學習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 優化 ARM GPU 上的移動深度學習

TVM 優化 ARM GPU 上的移動深度學習 隨着深度學習的巨大成功,將深度神經網絡部署到移動設備的需求正在迅速增長。與桌面平台上所做的類似,在移動設備中使用 GPU 既有利於推理速度,也有利於能源效率。但是,大多數現有的深度學習框架並不很好地支持移動 GPU。難點在於移動 GPU 架構和桌面 ...

Sat May 08 22:24:00 CST 2021 0 282
TVM優化c++部署實踐

TVM優化c++部署實踐 使用TVM導入神經網絡模型: 模型支持pytorch , tensorflow , onnx, caffe 等。平時pytorch用的多,這里給一種pytorch的導入方式。 github代碼倉:https://github.com/leoluopy ...

Wed Nov 10 14:09:00 CST 2021 0 872
深度學習算子優化-FFT

這組 (來源),頻域圖中的亮點為低頻信號,代表圖像的大部分能量,也就是圖像的主體信息。暗點為高頻信號 ...

Tue Aug 10 18:23:00 CST 2021 0 310
 
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