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型,实现高性能.此外,新兴的深度学习加速器还具有自己的编译器,内核库或runtime框架. 当用户尝试在新的内核库或设备上工作时,必须学习新的编程接口.对统一编程接口的需求变得越来越重要,使所有用户和硬件后端提供程序都在同一页面上. 为了与广泛使用的深度学…

代码生成codegen 该模块提供了从SymPy表达式生成直接可编译代码的功能.该codegen功能是SymPy中代码生成功能的用户界面.下面为可能希望直接使用框架的高级用户提供了一些实现细节. 注意 该codegen调用是不是自动在sympy命名空间,必须首先执行才能使用 Run code block in SymPy Live >>> from sympy.utilities.codegen import codegen 实现细则Implementation Details 介绍了内…

如何在TVM上集成Codegen(下) Bring DNNL to TVM: JSON Codegen/Runtime 现在实现将中继图序列化为JSON表示的DNNL codegen,然后实现DNNL JSON runtime来反序列化和执行该图.请注意,如果尝试实现codegen来生成C兼容的程序,可能需要直接进入下一节. 要使TVM中的DNNL JSON codegen/runtime在本例中工作,请确保DNNL在计算机上可用,并在中使用set(USE_DNNL_CODEGEN ON)构建T…

如何在TVM上集成Codegen(上) 许多常用的深度学习内核,或者提供DNNL或TensorRT等框架和图形引擎,让用户以某种方式描述他们的模型,从而获得高性能.此外,新兴的深度学习加速器也有自己的编译器.内核库或runtime框架. 然而,当用户试图在一个新的内核库或设备上工作时,必须学习一个新的编程接口.因此,对于统一编程接口的需求变得越来越重要,以便让所有用户和硬件后端提供商站在同一个页面上. 为了与广泛使用的深度学习框架共享编程接口,许多硬件设备提供商尝试将其设备后端集成到Tensor…

http://blog.csdn.net/u014795020/article/details/72514109 前言 今天在Swift工程中不小心创建了一个OC文件,于是乎提示我创建一个桥接文件,那么为什么需要创建桥接文件呢,它的原理又是什么呢? 打开百度一搜,全是教你怎么创建桥接文件的,似乎找不到答案~ LVVM - Low Level Virtual Machine Clang - C Lange Family Frontend for LVVM 编译器探究 GCC GNU编译器套件(GN…

因为要添加的设备是一种类似于GPU的加速卡,TVM中提供了对GPU编译器的各种支持,有openCl,OpenGL和CUDA等,这里我们选取比较熟悉的CUDA进行模仿生成.从总体上来看,TVM是一个多层的结构 从上一个文档(TVM调试)中,基本可以发现,TVM在python这一层提供了相关的设备接口,然后使用tvm.build真正的编译,然后调用get_source函数来获得想要的源码(或者IR,比如llvm选项提供的是LLVM的IR,或者PTX选项提供的就是NVPTX类型的IR). 因此,添加新…

TVM如何训练TinyML 机器学习研究人员和从业人员对"裸机"(低功耗,通常没有操作系统)设备产生了广泛的兴趣.尽管专家已经有可能在某些裸机设备上运行某些模型,但是为各种设备优化模型的挑战非常艰巨,通常需要手动优化设备特定的库.对于那些没有Linux支持的平台,不存在用于部署模型的可扩展解决方案.因此,为了定位新设备,开发人员必须实现一次性的定制软件堆栈,以管理系统资源和调度模型执行. 机器学习软件的手动优化不是裸机设备领域独有的.实际上,对于使用其它硬件后端(例如GPU和FPGA)…

将代码生成器带入TVM 为了使数据科学家不必担心开发新模型时的性能,硬件后端提供程序(例如Intel,NVIDIA,ARM等)可以提供诸如cuBLAS或cuDNN之类的内核库以及许多常用的深度学习内核,或者提供诸如此类的框架.例如带有图形引擎的DNNL或TensorRT,使用户以某种方式描述其模型以实现高性能.此外,新兴的深度学习加速器还具有自己的编译器,内核库或运行时runtime框架. 当用户尝试在新的内核库或设备上工作时,必须学习新的编程接口.结果,对统一编程接口的需求变得越来越重要,使所…

使用Auto TensorCore CodeGen优化Matmul 本文将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta / Turing GPU上编写高性能matmul调度.这是一个生成tensorcore内核的解决方案,其中大多数转换都是通过ir传递完成的.用户还可以编写带有张量的调度,生成TensorCore代码.两种解决方案都使用相同的tensorcore内部函数.有关更多详细信息,请参阅如何使用TensorCores优化卷积. 准备和算法 支持两种输入数…

用Auto-TensorCore代码生成优化matmul 将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta/Turing GPU上编写高性能matmul调度.这是一个透明的解决方案,可以生成大多数在ir过程中完成的转换的tensorcore内核.用户还可以编写带有tensorize的调度来生成TensorCore代码.两个解决方案使用相同的tensorcore内部函数.有关详细信息,请参阅如何使用TensorCores优化卷积资料.              准备…