”TVM深度学习编译器“ 的搜索结果

     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 ->...

     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 ->...

     (1)解决方法:把编译器抽象的分为编译器前端,编译器中端,编译器后端,并引入 •编译器前端:接收C/C++/Java等不同语言,进行代码生成,吐出IR •编译器中端:接收IR,进行不同编译器后端可以共享的优化,如常量...

     深入研究深度学习编译器 网站(带有CDN): : 没有CDN的网站(任何更改都会立即显示): : 如何贡献 路线图 使用Jupyter编辑markdown文件: ://d2l.ai/chapter_appendix-tools-for-deep-learning/jupyter....

     打开深度学习编译器堆栈 | | | Apache TVM(正在孵化)是用于深度学习系统的编译器堆栈。 它旨在缩小以生产力为中心的深度学习框架与以性能和效率为重点的硬件后端之间的差距。 TVM与深度学习框架协同工作,以提供...

     近十年来,基于神经网络的深度学习技术将图像分类、语音识别和目标检测等技术的准确率提高到了实用的水平。众多的科技巨头和初创公司都卷入其中,努力挖掘各种可能的应用落地场景。深度学习技术已经走进并开始影响...

     开放深度学习编译器堆栈文档|贡献者|社区|发行说明Apache TVM 是用于深度学习系统的编译器堆栈。它旨在缩小以生产力为中心的深度学习框架与以性能和效率为中心的硬件后端之间的差距。TVM 与深度学习框架配合使用,为...

     例如,从前,CPU的计算原语是...随着硬件设备的飞速发展,能够运行ML模型的硬件设备也是越来越多,而训练深度学习模型的框架也有多种,于是就会面临这样一个问题:如何让使用任意框架构建的模型可以在任意硬件上运行?

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