原文: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 autotvm tutorial def relay import from torch model, direct to m ...

2021-11-10 06:09 0 872 推薦指數:

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tvm模型c++部署 調用gpu

tvm c++部署官方教程 https://github.com/apache/tvm/tree/main/apps/howto_deploy 官方說執行run_example.sh腳本就可以完成部署 c++部署代碼 https://github.com/apache/tvm/blob ...

Fri Apr 16 00:11:00 CST 2021 0 709
C++的性能優化實踐

優化准則: 1. 二八法則:在任何一組東西中,最重要的只占其中一小部分,約20%,其余80%的盡管是多數,卻是次要的;在優化實踐中,我們將精力集中在優化那20%最耗時的代碼上,整體性能將有顯著的提升;這個很好理解。函數A雖然代碼量大,但在一次正常執行流程中,只調用了一次。而另一個函數B代碼量 ...

Wed Jun 05 16:00:00 CST 2013 6 11383
C++服務編譯耗時優化原理及實踐(美團)

一、背景 大型C++工程項目,都會面臨編譯耗時較長的問題。不管是開發調試迭代、准入測試,亦或是持續集成階段,編譯行為無處不在,降低編譯時間對提高研發效率來說具有非常重要意義。 美團搜索與NLP部為公司提供基礎的搜索平台服務,出於性能的考慮,底層的基礎服務通過C++語言實現,其中我們負責的深度 ...

Fri Dec 18 07:57:00 CST 2020 0 400
TVM優化與算子融合

TVM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 ...

Sun May 23 23:08:00 CST 2021 0 240
TVM部署和集成Deploy and Integration

TVM部署和集成Deploy and Integration 本文包含如何將TVM部署到各種平台以及如何將其與項目集成。 與傳統的深度學習框架不同。TVM堆棧分為兩個主要組件: TVM編譯器,完成所有編譯和優化 TVM ...

Wed Dec 09 17:09:00 CST 2020 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 ...

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
 
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