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TVM是一个端到端优化堆栈，该端到端优化编译器堆栈可降低和调整深度学习工作负载，以适应多种硬件后端。.TVM的设计目的是分离算法描述、调度和硬件接口。.该原则受到Halide[22]的计算／调度分离思想的启发，而且通过将调度与目标硬件内部函数分开而...
论文阅读：TVM:AnAutomatedEnd-to-EndOptimizingCompilerforDeepLearning摘要：越来越需要将机器学习引入到广泛的硬件设备中。当前的框架依赖于特定于供应商的运算符库，并针对范围狭窄的服务器级GPU进行优化。
通过结合这两种优化层，TVM从大部分深度学习框架中获取模型描述，执行高级和低级优化，生成特定硬件的后端优化代码，如树莓派、GPU和基于FPGA的专用加速器。.该论文做出了以下贡献：.我们构建了一个端到端的编译优化堆栈，允许将高级框架（如Caffe...
TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈本文对TVM的论文进行了翻译整理深度学习如今无处不在且必不可少。这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统，比如TensorFlow、MXNet、Caffe和PyTorch。大多数现有系统...
深度学习编译中间件之NNVM(五)TVM论文阅读深度学习编译中间件之NNVM(六)TVM源代码阅读深度学习编译中间件之NNVM(七)TVM入门指南深度学习编译中间件之NNVM(八)NNVM入门
Ansor论文阅读笔记&&论文翻译.这篇文章介绍了Auto-Scheduler的一种方法Ansor，这种方法已经被继承到TVM中和AutoTVM一起来自动生成高性能的张量化程序。.。.在Ansor论文中主要使用了parallel，cache_read，reorder，unroll，vectorize这些scheduler来描述整个算法，但在Ansor的TVM...
最后TVM会根据调优时得到的最佳“编译参数”来最终编译你的deeplearning模型为终端模型的machinecode，最终完成优化编译过程。以上只是简单介绍，具体请看TVM的论文，和去TVM官网看tutorial，写得非常详细切提供了很多很好理解的范例代码。
Ansor论文阅读笔记&&论文翻译这篇文章介绍了Auto-Scheduler的一种方法Ansor，这种方法已经被继承到TVM中和AutoTVM一起来自动生成高性能的张量化程序。BBuf
Ansor论文阅读笔记&&论文翻译TVM源语=Compute篇TVM源语=Compute篇目录（一）VectorAddition（二）GEMM(三)卷积层的实现(四)总结可以让深度学习编译器来指导算子优化吗RESOURCESRESOURCES专栏介绍
最后TVM会根据调优时得到的最佳「编译参数」来最终编译你的deeplearning模型为终端模型的machinecode，最终完成优化编译过程。以上只是简单介绍，具体请看TVM的论文，和去TVM官网看tutorial，写得非常详细切提供了很多很好理解的范例代码。
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