”TVM深度学习编译器“ 的搜索结果

     深度学习 1. 训练框架： Google的TensorFlow：项目部署落地 FaceBook的Pytorch：易用性 另外亚马逊的MxNet 百度的Paddle 旷视的MegEngine 华为的Mindspore 一流科技的OneFlow：分布式训练最快 无论选择何...

     这里写自定义目录标题前言下载TVM源代码安装g++和cmake构建共享库插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚...

     为了解决DL库和工具的缺点，减轻手动优化每个DL硬件上的DL模型的负担，DL社区正在促进特定领域的编译器的发展。此外，现有的DL编译器还利用了来自通用编译器（例如LLVM）的成熟工具链，这在不同的硬件架构中提供了更...

      前言深度学习编译器（一）综述深度学习编译器（二）Auto TVM深度学习编译器(三) Auto Schedule 0. 前言 在B站黄雍涛博士发了几个深度学习编译器的视频，感觉说得挺好，所以记录一下。 深度学习编译器（一）综述 ...

     TVM所做的是要比传统compiler更偏上层的，你可以把它理解成source-to-source compiler，需要其他的后端(backend)来生成最后的指令。比如当编译的Target是Intel CPU时，翻译的顺序是Relay IR -> TVM IR/ Halide IR ->...

     在【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍我们已经知道TVM可以将各种深度学习训练框架的模型（计算图）转化为内部的Graph IR（Relay），然后通过TVM提供的指令生成模块将Graph IR翻译成特定硬件...

     最近在基于深度学习编译器做一些开发，这里记录一下学习历程首先讲述一下我们最常接触到的训练框架，其中已经内含了深度学习编译器，而深度学习编译系统则包括深度学习框架与其它工具，提供全面的深度学习解决方案。

     编译器前端将用户代码解析得到计算图 IR，并且做了一些和计算设备无关的通用优化。编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的 allocator，不同的编程模型，比如英伟达的 CUDA），后端优化更加贴合...

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