”TVM深度学习编译器“ 的搜索结果

     TVM自动调度器 随着模型大小，算子多样性和硬件异构性的不断增长，优化深度神经网络的执行速度非常困难。从计算的角度来看，深度神经网络只是张量计算的一层又一层。这些张量计算（例如matmul和conv2d）可以通过数学...

     从已有的深度学习框架中获取一个模型并将此模型转换为计算图表示（深度学习框架的前端主要是计算图表示以及自动梯度）； 图中 Section 3 使用一些方法优化当前的计算图得到优化后的计算图（操作融合，可以将多个操作...

     以tvm.graph_runtime.create为例 宏展开 #define TVM_REGISTER_GLOBAL(OpName) TVM_STR_CONCAT(TVM_FUNC_REG_VAR_DEF, __COUNTER__) = ::tvm::runtime::Registry::Register(OpName) 扩展到: TVM_STR_CONCAT...

     陈天奇博士的tvm项目是一个非常优秀的开源项目，它是一种深度学习编译器框架，旨在为各种硬件平台提供高效的深度学习推理。TVM利用深度学习模型的局部性和稀疏性等特点，通过优化编译的方式实现高效的硬件加速。 ...

     tvm relay inline pass的调研 relay的流程；pass功能；cpu上跑通单元测例 tests/python/relay/test_pass_inline.py, 明确pass原理； 能否使用inline针对一个网络生成一个call func ，这种方式能很好支持当前bangc...

     TVM：设计与架构 本文档适用于想要了解 TVM 架构和/或积极开发项目的开发人员。页面组织如下： 示例编译流程概述了 TVM 将模型的高层描述转换为可部署模块所采取的步骤。要开始使用，请先阅读本节。 逻辑架构...

     TVM论文阅读1 介绍1.1 优化的基本挑战1.2 TVM：一个端到端优化堆栈2 优化计算图2.1 计算图2.2 操作符融合2.3 数据布局转换2.4 计算图级别优化的限制3 优化张量操作3.1 Tensor表达式语言3.2 调度空间3.3 协作式嵌套...

     TVM 可以将模型编译成可链接的对象模块，然后可以用轻量级的 TVM 运行时来运行，该运行时提供 C 语言的 API 来动态加载模型，以及其他语言的入口，如 Python 和 Rust。为了帮助将 Relay 表示转换为 TE 表示的过程，...

     对于 AI 开发人员来说，在各种硬件平台上优化深度神经网络的性能仍然是一个难题。在系统支持方面，我们面临着一个多对多的问题：将多个前端（例如 Tensorflow、ONNX、MXNet）的训练模型部署到多个硬件平台（例如 CPU...

     近几年，随着神经网络（Neural Networks）在图像识别领域的不断突破，很多研究人员将目光投向了深度学习（Deep Learning）的应用。深度学习技术通过堆叠多层神经网络模型来自动学习到图像数据的高级特征表示，并据此...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章