Tvm一些基本技术 一.总体流程: TVM的工作流程:首先,将网络表示成统一的表示形式(Intermediate Representation),并进行一些可重用的图优化:然后,利用不同的后端生成对应设备代码,如图1所示.  图1 tvm 工作流程 首先,将不同的框架下的模型载入,并使用NNVM将模型转换成中间表示的计算图,并对图进行优化,如算子融合.减枝.图变换等:然后,TVM对张量运算进行优化,TVM将代码的调度和计算分开(计算:定义需要进行的运算,调度:具体如何来进行运算):最后,使用不同…

python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1   概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2   应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面 业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体…

一.系统需求:1.可以访问互联网2.关闭防火墙和selinux 二.安装步骤(进入软件包所在目录):1.rpm -ivh daemontools-0.76-1.el6.x86_64.rpm2.yum install desktopvideo-9.7.7-redhat.x86_64.rpm 如果安装desktopvideo-9.7.7-redhat.x86_64.rpm时报错,先更新kernel命令如下: yum install kernel kernel-firmware kernel-head…

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成(EAI,…

数据集成是把不同来源.格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全 面的数据共享,是企业商务智能.数据仓库系统的重要组成部分.ETL是企业数据集成的概念出发,简要分析了当前ETL中用到的 一些基本技术,为ETL系统的开发和ETL技术的应用提供一些参考. 1.ETL简介 随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外 部业务的处理和管理工作.但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动.企业应用集成 (…

WiFi推原理(转) 本文地址:http://jb.tongxinmao.com/Article/Detail/id/412 WiFi广告强推的基本技术原理和一些相关问题 WiFi广告推送原理就是利用微信公众号里微信连WiFi设备广告接口,向指定微信用户发送广告.目前绝大部分智能手机都在使用微信,广告魔盒硬件核心部分是探针,盒子只要打开电源就会采集到周边正在使用wifi上网的手机mac地址和wifi名称,并且将此参数推送给微信服务器指定接口就可以想目标手机用户弹出自己定义的广告. 这里需要先来简…

偶然间对 arm 中 mali 显示核心感兴趣,找到的 TVM.将了解到的信息做个备忘. TVM 是 Tensor Virtual Machine 的所写? 官网上,TVM 定义自己为一种 Intermediate Representation,使用 python 来做机器设计,然后通过 TVM,部署到我们的目标硬件. 比如这篇: http://tvmlang.org/2018/01/16/opt-mali-gpu.html 详细介绍了如何使用 arm 中的显示核心 mali-t860 来实现 …

CISC的特点: 指令系统庞大,指令功能复杂,指令寻址方式多,指令格式多 绝大多数指令须要多个机器周期完毕 各种指令都能够訪问存储器 採用微程序控制 有专用寄存器,少量 难以用优化编译技术生成高效的目标代码程序 RISC特点: 大多数指令在单周期内完毕 LOAD/STORE结构 硬布线控制逻辑 降低指令和寻址方式的种类 固定的指令格式 注重编译的优化(三地址指令格式.较多的寄存器.对称的指令格式) *我觉得RISC与CISC的不同之处在于指令精简.寻址方式降低以及注重编译优化,这要得益于二八法则…

Hello TVM  发表于 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度学习模型在不同硬件平台上提高 performance (我要更快!) TVM, a compiler that takes a high-level specification of a deep learning program from existing frameworks and…

首先给出一个TVM 相关的介绍,这个是Tianqi Chen演讲在OSDI18上用的PPThttps://files.cnblogs.com/files/jourluohua/Tianqi-Chen-TVM-Stack-Overview.rar 对于图优化来说,位于整个软件编译栈比较高的层次: 首先给出计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来…

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…

1. TVM安装 这部分之前就写过,为了方便,这里再复制一遍. 首先下载代码 git clone --recursive https://github.com/dmlc/tvm 这个地方最好使用--recursive选项,不然会缺dlpack这些库,原因是 子模组 'HalideIR' (https://github.com/dmlc/HalideIR) 未对路径 '3rdparty/HalideIR' 注册子模组 'dlpack' (https://github.com/dmlc/dlpack…

因为现在NNVM的代码都转移到了TVM中,NNVM代码也不再进行更新,因此选择安装的是TVM. git clone --recursive https://github.com/dmlc/tvm sudo apt-get update sudo apt-get install -y python python-dev python-setuptools gcc libtinfo-dev zlib1g-dev mkdir build cp cmake/config.cmake build 修改bu…

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.大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化,并且需要在其他平台(如手机.IoT 设备和专用加速器(FPGA. ASIC))上部署大量工作.随着深度学习框架和硬件后端数量不断增加,我们提出了一个统一的中间表征(IR)堆栈,可以弥补以生产力为中…

Callables 函数对象 Function Objects 处理成员函数及额外的参数 std::invoke<>() 统一包装 泛型库的其他基本技术 Type Traits std::addressof() std::declval 完美转发 Perfect Forwarding 作为模板参数的引用 延迟计算 Defer Evaluations Callables 许多基础库都要求调用方传递一个可调用的实体(entity).例如:一个描述如何排序的函数.一个如何hash的函数.一般用cal…

TVM性能评估分析(七) Figure 1.  Performance Improvement Figure 2.  Depthwise convolution Figure 3.  Data Fusion Figure 4.  Data Fusion(2) Figure 5.  Shared memory can be seen as cache in GPU. It is on-chip and much faster than global memory. Figure 6.   Shar…

TVM性能评估分析(六) Figure 1.  The workflow of development PC, compile, deploy to the device, test, then modify the codes again to see whether it accelerates. Figure 2.   The Android APP takes shared library as input and runs compiled functions on the mobil…

TVM性能评估分析(五) Figure 3.  A futher speed up with operator fusion Table 1.  Performance issue of cuBLAS' batch matmul Table 2.  Finding the best combination of number_thread. The results are obtained on a NVIDIA M40 GPU device with CUDA8.0. Figure 4.  D…

TVM性能评估分析(四) Figure 1.  Efficient Privacy-Preserving ML Using TVM Figure 2.  Motivation: Privacy-Preserving ML Figure 3.  Backend Figure 4. Differential privacy (DP) provides a formal guarantee that models trained on similar datasets are indistinguis…

TVM性能评估分析(三) Figure 1. TVM's WebGPU backend close to native GPU performance when deploying models to the web. Figure 2.  WebGPU is to write shaders for primitive operators in deep neural networks Figure 3.  Build a WebGPU runtime inside TVM's JS runt…

TVM性能评估分析(二) Figure 1.  A bird's eye view of the µTVM + AutoTVM infrastructure Figure 2.  A standard µTVM setup, where the host communicates with the device via JTAG. Figure 3.  The performance results of MicroTVM Figure 4. Improved performance by ~2…

TVM性能评估分析(一) System Overview AutoTVM vs Auto-scheduler Table 1. Workflow Comparision Figure 1. Search Process Overview Figure 2. Code Performance Comparision (Higher is better) Figure 3. Search Time Comparision (Lower is better) Figure 4. The expecte…

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torch_tvm. 用法很简单: import torch_tvm torch_tvm.enable() 就是这样!然后,PyTorch将尝试在其JIT编译过程中,将所有可能的算子转换为已知的Relay算子. 背景 与许多其它ML框架不同,PyTorch公开了一个…

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 计算是现代机器学习应用程序的支柱之一.GPU的引入加快了深度学习的工作量,极大地提高了运行速度.部署机器学习的需求不断增长,浏览器已成为部署智能应用程序的自然之所. TensorFlow.js和ONNX.js将机器学习引入浏览器,但Web版本和本机版本之间…

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)…

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…

TVM量化小结手册 文章目录 Offical References TVM quantization roadmap INT8 quantization proposal Quantization Story - 2019-09 Quantization Development Quantization Framework supported by TVM TF Quantization Related Pytorch Quantization Related MXNet related Ten…

TVM图优化与算子融合 计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来说,有很多种图优化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre-Computation Static Memory Reuse Analysis Data Layout Transformation AlterOpLayout S…

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 transformers library是实现最受欢迎的库之一. 与已经高度优化的实现的卷积模型或LSTM相比,对于Transformers而言,情况并非如此.本文探索TVM如何填补空白.分两个步骤进行操作: 首先,在TVM上,使用BERT inference推理和调优…

TVM适配NN编译Compiler缺陷 内容纲要 前言 TVM针对VTA的编译流程 自定义VTA架构:TVM的缺陷与性能瓶颈 TVM缺陷与瓶颈 缺陷一:SRAM配置灵活性差 缺陷二:计算阵列配置僵硬 缺陷三:网络支持少 TVM源码修改之静态调度搜索算法 前言 前文NN编译栈之TVM研究报告深度分析TVM的源码结构,编译器特点.本文介绍TVM的当前缺陷以及如何修改源代码弥补缺陷并适配自己开发的神经网络加速器.不久会在GitHub上开源自己的适配修改工作并向TVM仓库提交新的版本.   现在主流的深…