在本文我们探讨一下，如何利用AI编译器在新的硬件上部署一个神经网络，从算法设计到实际运行，有哪些需要考虑的地方？本文将以TVM为例，首先介绍一下TVM的工作流：导入模型。TVM可以从TensorFlow、PyTorch、ONNX等框架导入模型。转换为Relay。Relay是TVM的中间表示形式，已导

在本文我们探讨一下，如何利用AI编译器在新的硬件上部署一个神经网络，从算法设计到实际运行，有哪些需要考虑的地方？本文将以TVM为例，首先介绍一下TVM的工作流：导入模型。TVM可以从TensorFlow、PyTorch、ONNX等框架导入模型。转换为Relay。Relay是TVM的中间表示形式，已导

在本文我们探讨一下，如何利用AI编译器在新的硬件上部署一个神经网络，从算法设计到实际运行，有哪些需要考虑的地方？本文将以TVM为例，首先介绍一下TVM的工作流：导入模型。TVM可以从TensorFlow、PyTorch、ONNX等框架导入模型。转换为Relay。Relay是TVM的中间表示形式，已导

1引言在当今快速发展的机器学习领域，TVM已经成为了一个不可或缺的工具。尤其是MicroTVM，作为TVM的一个重要分支，它专注于在资源受限的微控制器上运行机器学习模型，这在物联网（IoT）和边缘计算的背景下显得尤为重要。MicroTVM的存在极大地推动了机器学习模型在更小、更省电的设备上的应

1简介在深度学习领域，模型的部署是一个关键的环节。而在模型部署中，转换和优化模型以适配不同的硬件和框架是至关重要的。TVM是一个优秀的深度学习模型优化和部署框架，它提供了丰富的接口和功能来实现模型的高效部署。然而，对于一些特定框架和模型格式，TVM可能需要进行一些扩展和定

1简介随着深度学习应用的广泛使用，量化模型作为一种有效的模型压缩技术，能够在保持模型精度的同时减少模型的计算和存储开销。本文将介绍如何在TVM上为Paddle深度学习框架中的量化模型提供解析支持。2量化方法目前主流的的量化方法主要分为QOperator和QDQ(Quantizeand

期权小懂每日分享期权知识，帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯！场内个股期权开户流程有哪些？场内个股期权开户第一步开户‌：投资者首先需要在具有期权交易资格的证券公司开立期权账户。‌场内个股期权开户第二步选择合约‌：根据市场预测和投资需求，选择合适的期权合

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：TianqiChen本文介绍如何在TVM中规约（reduce）。关联规约算子（如sum/max/min）是线性代数运算的典型构造块。from__future__importabso

这是一个完整的例子。使用预训练的resnet50模型，经过tvm优化调整，target=llvm，在cpu上进行推理。最后打印结果是1这个索引代表goldfish importonnxfromtvm.contrib.downloadimportdownload_testdatafromPILimportImageimportnumpyasnpimporttvm.relayasrel

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM中文站​tvm.hyper.ai/作者：HuaJiang本教程介绍如何将「PipelineExecutor」与Relay配合使用。importtvmfromtvmimportteimportnumpyasn

作者：MasahiroMasuda，TrumanTian本文介绍如何将cuDNN或cuBLAS等外部库与Relay一起使用。Relay内部用TVM来生成target-specific的代码。例如，TVM使用CUDA后端为用户提供的网络中的所有层生成CUDA内核。有时也可将各个供应商开发的外部库合并到Relay中，TVM有一种

更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/本文介绍如何用Relay构建图卷积网络（GCN）。本教程演示在Cora数据集上运行GCN。Cora数据集是图神经网络（GNN）的benchmark，同时是支持GNN训练和推理的框架。我们直接从DGL库加载数据集来与DGL进行同类比较。pipinstallt

安装podman拉取镜像podmanpulltlcpack/ci-gpu:20240105-165030-51bdaec6podmanrun-it--network=host--gpusall--shm-size=10g-v/home/moguw/Github/tvm-learn:/workspace--nametvm-buildtlcpack/ci-gpu:20240105-165030-51bdaec6/bin/bash--shm-size=10g指

 https://blog.csdn.net/sinat_31425585/article/details/103797339importtvmimportnumpyasnpimportmxnetasmxdefpadding(X,ph,pw):assertlen(X.shape)>=2nh,nw=X.shape[-2],X.shape[-1]returntvm.te.compute((*X.shape

定义算子融合就是将多个计算单元合并到一个计算单元里完成计算，减少中间数据读写内存的操作，从而节省计算时间。TVM中将算子融合分为四种：kElemWise：两个tensor之间按照元素逐个操作的算子，实际上所有的四则运算都是这种类型kBroadcast：带有广播操作的算子kInjective：输入和输出

硬件决定上限，软件实现上限。即使是顶尖的硬件也需要匹配优秀的软件栈才能发挥最大功效。如今MachineLearningCompiler主要有ApacheTVM和MLIR(MultiLevelIR)两种范式。让我们来研究一下TVM如何支持新的backend。ApacheTVM后端主要维护GPU和CPU平台，对于新后端

定义TVM从Halide继承了计算与调度分离的思想，并在其内部重用了部分Halide的调度原语，也引入了一些新的调度原语，用于优化GPU和专用加速器性能。先举个例子吧：importtvmfromtvmimportten=1024dtype="float32"A=te.placeholder((n,n),dtype=dtype,name='A')K=te

定义（What）InferType，类型推断，顾名思义，给表达式进行类型的推断直接上代码importtvmfromtvmimportrelayimportnumpyasnpdefget_demo_mod():a=relay.var("a",shape=(2,3,10),dtype="float32")b=relay.var("b",shape=(1,10),dtype=&qu

TVM提供了详细日志记录功能，允许提交跟踪级别的调试消息，而不会影响生产中TVM的二进制大小或运行时。你可以在你的代码中使用VLOG如下：voidFoo(conststd::string&bar){VLOG(2)<<"RunningFoo("<<bar<<")";//...}在本例中，传递给VLOG()的整数2表示verbo

TVM（深度学习编译器堆栈）中的Relay是一个用于表示、优化和执行深度学习模型的中间表示语言。下面是一个简单的示例，展示了如何在TVM中使用Relay：importtvmfromtvmimportrelay#定义一个简单的Relay模型x=relay.var("x",shape=(3,3),dtype="float32")y=r

目录前言TVM编译器的实现过程关于《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《TVM编译器原理与实践》全书速览结束语前言随着人工智能的发展，计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的需求不断增加。为了更好地满足这些需求，许多深度学习框架被开发出

《TVM编译器原理与实践》新书推荐作者：吴建明，吴一昊；出版社：机械工业出版社；出版时间：2023年12月 本书已经出版，目前在淘宝天猫，京东，当当上可以购买。谢谢！天猫：https://detail.tmall.com/item.htm?abbucket=8&id=757068341348&ns=1&spm=a21n57.1.0.0.2b9b523ckBk0aH京东：https://it

2023MeetTVM·深圳站于2023年9月16日在腾讯大厦成功举办，百余名参与者亲临现场，聆听讲师们的精彩分享。作者|xixi编辑|三羊<br>本文首发于HyperAI超神经微信公众平台~<br>**由MLC.AI社区和HyperAI超神经主办，Openbayes贝式计算和腾讯AILab协办的2023Mee

MakingyourHardwareAcceleratorTVM-readywithUMA本文介绍UniversalModularAcceleratorInterface(UMA)，UMA提供了易用的API将新的硬件加速器整合进TVM。展示如何使用UMA将硬件加速器整合进TVM，不过目前还没有一个最优的方案来解决这个问题，UMA目标在于提供一个稳定的Pytho

QuickStartTutorialforCompilingDeepLearningModels本文将展示如何使用Relaypython前端构建神经网络，并使用TVM为NvidiaGPU创建实时运行库，需要有cuda版本的TVM和llvm。TVM支持的硬件后端图中展示了TVM目前支持的硬件后端将选择cuda和llvm后端，首先导入Relay和TVMimpo