本文地址:https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/15082871.html Relay Operator Strategy是建立Relay IR与TOPI算子库的桥梁,通过Relay Operator Strategy,每个Relay IR至少与一个compute和一个schedule注册关...
TVM优化GPU机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力。最近,阿里巴巴集团正在为全球电子商务部署NMT服务。 将Transformer用作NMT系统的关键技...
桥接PyTorch和TVM 人工智能最引人入胜的一些应用是自然语言处理。像BERT或GPT-2之类的模型及其变体,可以获住足够多的文本信息。 这些模型属于称为Transformers的神经网络类体系结构。 HuggingFace transfor...
TVM代码生成codegen 硬件后端提供程序(例如Intel,NVIDIA,ARM等),提供诸如cuBLAS或cuDNN之类的内核库以及许多常用的深度学习内核,或者提供框架例,如带有图形引擎的DNNL或TensorRT,使用户以某种方式描述模...
将TVM集成到PyTorch 随着TVM不断展示出对深度学习执行效率的改进,很明显PyTorch将从直接利用编译器堆栈中受益。PyTorch的主要宗旨是提供无缝且强大的集成,而这不会妨碍用户。PyTorch现在具有基于TVM的官方后端t...
端到端TVM编译器(下) 4.3 Tensorization DL工作负载具有很高的运算强度,通常可以分解为张量运算符,如矩阵乘法或一维卷积。这些自然分解导致了最近的添加张量计算原语。这些新的原语带来了机遇和挑战调度;为...
TVM虚拟机配置 目录 3.1. Supported Guest Operating Systems 3.1.1. Mac OS X Guests 3.1.2. 64-bit Guests 3.2. Unattended Guest Installation 3.2.1. An Example of Unattended Guest Installation 3.3. Emul...
使用Apache TVM将机器学习编译为WASM和WebGPU TLDR 在Apache TVM深度学习编译器中引入了对WASM和WebGPU的支持。实验表明,在将模型部署到Web时,TVM的WebGPU后端可以接近本机 GPU的性能。 概述 计算是现代...