最近在看深度学习编译器相关的工作，其中FlexTensor给我留下了比较深刻的印象，加上这项工作是开源的，所以想看看这份工作的源码。首先是怎么把工程跑起来，FlexTensor倚仗TVM做代码生成，所以首先得安装TVM。 首先给出官…

【文末送书】今天推荐一本深度学习领域编译器好书《TVM编译器原理与实践》 适读人群 ：从事AI算法，软件，AI芯片，编译器开发工程技术人员 内容简介 TVM（Tensor Virtual Machine, 张量虚拟机）是一种开源的模型编译框架，旨在将机器学习模型自动编译成可供下层硬件执行的机器…

m​​​​​​​自定义融合算子替换优化调优案例-进阶调优-性能调优案例-性能调优-PyTorch 网络模型迁移和训练-模型开发（PyTorch）-CANN商用版6.3.RC2开发文档-昇腾社区自定义融合算子替换优化调优案例 问题背景 当前部分算子接口已经进行了NPU亲和优化&…

TVM框架详解 第一章 TVM框架介绍 1.1 Models From Frameworks1.2 Unified IR 1.2.1 IRModule1.2.2 IRMoudle构造函数相关类1.2.3 Module1.2.4 IRmodule -> module 1.3 Multiple Backend And Mininmal Runtime 1.3.1 Device 定义如下所示：1.3.2 Runtime 第二章 T…

TVM编译Pytorch模型工作流程 根据TVM参考文档整理，并添加了一些注释。该示例比较简单，适合学习TVM的同学入门阅读。 TVM官方文档参考 0.导包 import tvm from tvm import relayimport numpy as npfrom tvm.contrib.download import download_testdata…

目录 Introduction An Overview of TVM and Model Optimization Introduction Authors: Jocelyn Shiue, Chris Hoge, Lianmin Zheng Apache TVM是一个用于CPU，GPU和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架。它旨在使机器学习工程师能够在任何硬件后端有效地优化…

本文参考的是TVM的官方例程，参考链接为：使用张量表达式处理算子 | Apache TVM 中文站不过选取的M,N,K不太一样，这里选取的是M512,K5120,N512，优化顺序也略有不同，针对其中优化效果不明显的优化策略作了解释和删减&…

TVM支持在Windows环境下使用，但需要一些额外的配置。以下是如何在Windows Python环境中安装TVM的详细步骤。 1. 安装TVM的预备条件 在Windows上安装TVM之前，需要确保系统已经安装了以下工具和依赖项： Visual Studio: 安装包含C开发工具的V…

TVM FGPA,CPU, GPU 1.什么是TVM？ 是一个支持GPU，CPU，FPGA指令生成的开源编译器框架 2.特点 基于图和算符结构来优化指令生成，最大化硬件执行效率。其中使用了很多方法 来改善硬件执行速度，包括算符融合、数据规划…

为什么选择TVM 为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等。目前，深度学习模型应用广泛，在服…

今天玩了一下tvm的安装 我要安装v0.14.0的版本 所以按照官网的方法 https://tvm.apache.org/docs/install/from_source.html#python-package-installation git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvmgit checkout v0.14.0recursive是很重要的 这一步可以替换成…

TVM TVM是陈天奇领导的一个DL加速框架项目。它处于DL框架（如tensorflow、pytorch）和硬件后端（如CUDA、OpenCL）之间，兼顾了前者的易用性和后者的执行效率。 官网： https://tvm.apache.org/ 代码&#xf…

本文参考： TVM 官网安装指南 文章目录 1. mac从源码形式安装tvm实操2.使用TVMC命令行进行模型优化编译和运行2.使用pyhton高级接口进行模型优化编译和运行遇到的问题 1. mac从源码形式安装tvm实操 使用brew安装的llvm地址： 我推荐使用LLVM9来进行构建TV…

文章同步更新在公众号 AIPlayer，欢迎扫码关注，共同进步 目录 一、TVM的工作流程 1、整体流程 2、关键数据结构 3、Transformations 4、搜索空间和基于机器学习的转换 5、目标代码转化 二、逻辑架构组件 三、运行TVM实例 1、交叉编译runtime 2、…

概述 TVM是一个开源的机器学习编译器堆栈，用于使得机器学习模型能在各种硬件上高效地运行。它是由华盛顿大学的AWSL实验室开发，目前已被包括亚马逊、Facebook、微软、阿里巴巴、华为等多家公司采用。TVM主要有以下几个特点： 端到端的优化&am…

摘要 很多目前最为流行的深度学习框架，如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch，支持在有限类型的服务器级 GPU 设备上获得加速，这种支持依赖于高度特化、供应商特定的 GPU 库。然而，专用深度学习加速器的种类越来越多&#xff0…

1.为什么需要深度学习编译器 深度学习编译器主要为解决不同框架下训练的模型 部署到指定的某些设备上时所遇到的一系列复杂的问题，即将各种深度学习训练框架的模型 部署到各种硬件所面临的问题； 首先深度学习领域，从训练框架看，当…

文章目录 0x0. 前言0x1. 前端0x1.1 Tensor IR(TIR)0x1.2 了解tvm.ir基础设施0x1.3 Relay IR0x1.4 RelaxD0：数据流块作为第一优先级的构造D1：形状推导作为第一优先级的计算D1a: match_shapeD1b. 从符号整数元组构造ShapeShape传播的方法Implications for …

java.util.Objects 类 包含了几个静态方法&#xff0c;可以实现对对象的比较、生成hash code之类的功能&#xff0c; 很多方法里考虑了对象是null的情况&#xff0c;在输入的参数是null时有特定的处理方式。 以下是该类中包含的方法&#xff1a; public static <T> int c…

every blog every motto: You can do more than you think. https://blog.csdn.net/weixin_39190382?typeblog 0. 前言 下载记录 1. 正文 下载exe文件&#xff0c;出现如上&#xff0c; 正在连接到 objects.githubusercontent.com… 2. 解决方法 2.1 Linux 如果是Linux&…