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 ...
原文：關於TVM
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訓練，最終都需要將訓練好的模型部署到實際應用場景中。在模型部署的時候我們會發現我們要部署的設備可能是五花八門的，如果我們要手寫一個用於推理的框架在所有可能部署的設備上都達到良好的性能並且易於使用是一件非常 ...
2021-07-30 16:10 0 133 推薦指數：
相關推薦
TVM安裝
因為現在NNVM的代碼都轉移到了TVM中，NNVM代碼也不再進行更新，因此選擇安裝的是TVM。 git clone --recursive https://github.com/dmlc/tvm sudo apt-get update sudo apt-get install -y ...
TVM如何訓練TinyML
TVM如何訓練TinyML 機器學習研究人員和從業人員對“裸機”（低功耗，通常沒有操作系統）設備產生了廣泛的興趣。盡管專家已經有可能在某些裸機設備上運行某些模型，但是為各種設備優化模型的挑戰非常艱巨，通常需要手動優化設備特定的庫。對於那些沒有Linux支持的平台，不存在用於部署模型的可擴展 ...
TVM結構介紹
看了下最新的TVM，已經到了0.8版本，整個TVM軟件stack也發生了比較大的變化，准備追一下進行介紹。整體節奏大概是先做一篇Introduction，之后會翻譯一些tutorial，后邊會結合一些真實的Op進行。 整個TVM的結構現在已經變成了 從前到后可以分為這么幾個 ...
TVM 架構設計
TVM 架構設計 本文面向希望了解TVM體系結構和/或，積極參與項目開發的開發人員。 主要內容如下： 示例編譯流程，概述了TVM將模型的高級概念，轉換為可部署模塊的步驟。 邏輯架構組件部分，描述邏輯組件。針對每個邏輯組件，按組件的名稱進行 ...
tvm編譯tensorflow模型
實現官方demo並且將轉化后的tvm模型進行保存，重新讀取和推理 在jupyter notebook上操作的，代碼比較分散，其他編譯器將代碼全部拼起來編譯就ok了 官方文檔 https://tvm.apache.org/docs/tutorials/frontend ...
TVM代碼流程分析
TVM代碼流程分析 TVM - 代碼生成流程 本節主要介紹TVM的代碼生成流程，即調用relay.build或tvm.build之后發生了什么，將深入到TVM的源代碼進行剖析。（這里采用的依然是TVM v0.6） 首先區分兩個build的區別：tvm.build主要針對單一算子（參照 ...
TVM，Relay，Pass
TVM，Relay，Pass Relay介紹 主要結合TVM的文檔(https://tvm.apache.org/docs/dev/relay_intro.html)，介紹一下NNVM的第二代Relay。Relay的設計目標有以下幾點： 支持傳統的數據流(DataFlow)風格編程。支持 ...