TinyML-TVM是如何驯服Tiny的(上) 低成本.人工智能驱动的消费类设备的激增,导致了ML研究人员和从业者对"裸智能"(低功耗,通常没有操作系统)设备的广泛兴趣.虽然专家已经可以在一些裸机设备上运行某些模型,但是为不同设备集优化模型是一个挑战,通常需要手动优化特定于设备的库.对于那些没有Linux支持的平台,没有可伸缩的模型部署解决方案.正因为如此,为了瞄准新设备,开发人员必须实现一次性定制软件堆栈,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并不是裸机领域所独有的.…

TinyML-TVM是如何驯服Tiny的(下) Lazy Execution实际上,随着通信开销开始占主导地位,一旦用户请求,就执行算子的开销变得非常昂贵.可以通过延迟评估直到用户需要调用的结果来提高系统的吞吐量. 从实现的角度来看,现在需要在主机端积累函数调用元数据,然后再将其刷新到设备,而不是急于序列化参数元数据和UTVMTask数据.设备runtime也需要一些改变:(1)现在必须有一个UTVMTask的全局数组(2)需要循环执行每个任务. 带MicroTVM的AutoTVM 到目前为止,…

端到端TVM编译器(上) 摘要 将机器学习引入到各种各样的硬件设备中.AI框架依赖于特定于供应商的算子库,针对窄范围的服务器级gpu进行优化.将工作负载部署到新平台,例如手机.嵌入式设备和加速器(例如,FPGA.ASIC)–需要大量手动操作.TVM,一个开源图形级的编译器和算子级优化,提供可移植到不同领域的深度学习工作负载性能硬件后端.TVM解决了特定于深度学习的优化挑战,例如高级算子融合.映射到任意硬件原语,存储潜伏期隐藏.通过采用一种新颖的基于学习的成本建模方法,用于快速探索代码优化.实验表…

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…

部署TVM Runtime本文主要介绍如何在开发板上部署TVM Runtime, 在本地机器安装完整的TVM(包含了TVM Runtime以及编译功能), 并且使用一个简单的远程调用例子测试是否部署成功.本地机器使用的是Linux操作系统,开发板使用的是预装的Fedora系统.开发板与TVM的概述开发板开发板(Embedded AI Development Kit),以 Arm SoC 为硬件平台,Tengine(Arm 中国周易平台)为核心的人工智能基础软件平台 AID,集成典型应用算法,所形…

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:为了 提高性能,编译框架必须无缝集成.称之为张量化:类似于SIMD体系结构的矢量化,但是 有显著差异.指令输入是多维的,具有固定或可变的长度,每个输入都有不同的数据布局.更重要的是,不能支持一组固定的原语,因为新的加速器是张量指令变体. 需要一个可扩展的解决方案.通过分离张量内在声…

TVM Pass IR如何使用 随着Relay / tir中优化遍数的增加,执行并手动维护其依赖关系变得很棘手.引入了一个基础结构来管理优化过程,并应用于TVM堆栈中IR的不同层. Relay / tir程序的优化可以以各种粒度应用,即分别使用tvm.relay.transform.FunctionPass/ tvm.tir.transform.PrimFuncPass和的功能级别和模块级别tvm.transform.ModulePass.或者,用户可以依靠在tvm.transform.Sequ…

如何使用TVM Pass红外线 随着Relay / tir中优化遍数的增加,执行并手动维护其依赖关系变得很棘手.引入了一个基础结构来管理优化过程,将其应用于TVM堆栈中IR的不同层. Relay / tir程序的优化可以以各种粒度应用,分别使用tvm.relay.transform.FunctionPass/ tvm.tir.transform.PrimFuncPass和的功能级别和模块级别tvm.transform.ModulePass .用户可以依靠在tvm.transform.Sequen…

TVM自定义数据类型 本文将介绍"自定义数据类型"框架,该框架可在TVM中使用自定义数据类型. 介绍 在设计加速器时,关键是如何近似地表示硬件中的实数.这个问题具有长期的行业标准解决方案:IEEE 754浮点标准.然而,当试图通过构建高度专业化的设计来最大限度地利用硬件时,使用通用IEEE 754浮点数是否有意义?知道工作负载的数字要求,是否可以构建更小,更快或更省电的数据类型?答案是肯定的!研究人员已经开始在学术和工业加速器设计中尝试新的数据类型.例如,Google的Tensor处理…

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…