算子编译器前后端引入 引入 2021.2.8 和振伟聊了关于HW OD的工作内容,深度上很好的方向, 目前纯OP的high level的设计,业界已经内卷了即难以进步。 torch已经很好用了社区也好,想从纯软件上进步很难。 而硬骨头OP...
算子编译器前后端引入 引入 2021.2.8 和振伟聊了关于HW OD的工作内容,深度上很好的方向, 目前纯OP的high level的设计,业界已经内卷了即难以进步。 torch已经很好用了社区也好,想从纯软件上进步很难。 而硬骨头OP...
陈天奇给了关于TVM的报告,TVM: An End to End Automated Deep Learning Compiler。
深度学习编译器主要为解决不同框架下训练的模型部署到指定的某些设备上时所遇到的一系列复杂的问题,即将各种深度学习训练框架的模型部署到各种硬件所面临的问题;
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 ->...
打开深度学习编译器堆栈文档 | 贡献者 | 社区 | 发行说明 Apache TVM(孵化)是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...
DSL 领域专用语言 TVM深度学习编译器 参考项目 TaiChi 三维动画渲染物理仿真引擎DSL TVM 深度学习DSL 密集计算DSL LLVM 模块化编译器 编译器相关资料参考 DSL(Domain Specified Language)领域专用语言,它是用于...
标签: 深度学习
这篇文章是开篇,所以我不会具体讲解TVM的知识,更多的是介绍一下我自己眼中的深度学习编译器是什么?以及为什么我要选择学习TVM,最后我也会给出一个让读者快速体验TVM效果的一个开发环境搭建的简要教程。 0x1. 为...
为什么需要深度学习编译器? 深度学习编译器这个词语,我们可以先拆成两个部分来看。 首先谈谈深度学习领域。从训练框架角度来看,Google的TensorFlow和FaceBook的Pytorch是全球主流的深度学习框架,另外亚马逊的...
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...
TVM是深度学习系统的编译器堆栈。 它旨在缩小以生产力为重点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,为不同的后端提供端到端编译。
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...
打开深度学习编译器堆栈文档| 贡献者| 社区| 发行说明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重点的开放深度学习编译器堆栈文档之间的差距。 贡献者| 社区| 发行说明Apache ...
有了 TVM,业界与学界开发者们可以快速、轻松地在各个系统(包括手机、嵌入式设备与低功耗芯片)上部署深度学习应用程序,同时无须担心资源与速度的限制。「TVM 作为神经网络和硬件后端之间的共同层,消除了为每类...
前面的第一篇与第二篇分别介绍了背景与一些相关概念,这第三篇我们开始切入正题,看下现代深度学习编译器中的自动调优(Auto-tuning)方法。Schedule的自动生成,一类方法是基于解析模型(Analytical model),然后...
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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