目录项目背景介绍...1项目目标与意义...1项目挑战...2项目特点与创新...2项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...3项目模型架构...4项目模型描述...4项目模型算法流程图...5项目结构设计...5项目部署与应用...6项目扩展...6项目应该注意事项...6

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

CrossCompilationandRPC本文将介绍交叉编译以及TVM通过RPC在远程设备上执行。通过交叉编译和RPC，可以在本地机器上编译程序，然后在远程设备上运行。这在远程设备的资源有限时十分重要，例如RasberryPi和移动平台，本文将介绍RasberryPi的CPU例子和Firefly-RK3399的OpenCL例子在

本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/17573212.htmlTVM在编译过程中，经历了graphLRA[3rdIR]-->B[RelayIR]B-->C[TIR]C-->D[LLVMIR]C-->E[Source]这一系列的过程。其中在生成cpu、rocm、nvptx、hexagon等平台的相关代码的时候，会先由TVM的TIR转

本篇文章译自英文文档CompileCoreMLModels作者是JoshuaZ.Zhang，KazutakaMorita，ZhaoWu更多TVM中文文档可访问→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。|ApacheTVM中文站本文介绍如何用Relay部署CoreML模型。首先

本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/17501119.htmlVectorizeLoop这个PASS就是对标记为ForKind::kVectorized的For循环做向量化处理，并对For循环中的语句涉及到的变量，替换为Ramp，以便于在Codegen的过程中生成相关的向量化运算的指令。VectorizeLoop这个PASS的入口函数

本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/17497249.htmlLLM等GPT大模型大火以后,TVM社区推出了自己的部署方案，支持Llama，Vicuna，Dolly等模型在iOS、Android、GPU、浏览器等平台上部署运行。https://github.com/mlc-ai/mlc-llm本文在之前作者介绍的基础上,简要介绍一下mlc

内容一览：「2023MeetTVM·北京站」于6月17日在中关村车库咖啡顺利举办，现场吸引了来自企业和高校的150余名参与者，大家进行了充分热烈的讨论。关键词：机器学习编译2023MeetTVM本文首发自HyperAI超神经微信公众平台~6月17日，由MLC.AI及HyperAI超神经主办、Op