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…

1.查看数据库运行状态 $ srvctl status database -d rone Instance rone_2 is running on node rone2 Online relocation: INACTIVE 2.开始迁移 $ srvctl relocate database -d rone -n rone1 3.迁移结束后查看 $ srvctl status database -d rone Instance rone_1 is running on node rone1 O…

背景介绍: 这是一套windows的rac系统.数据库后台日志报ORA-00474:SMON process terminated with error.接着报ORA-00603,ORA-27501,ORA-27300,ORA-27301,ORA-27302等错误. 问题分析: 1.数据库alert日志 Fri Feb 28 04:12:09 2014 Reconfiguration started (old inc 32, new inc 34) List of nodes: Global R…

01,问题描述 心血来潮想看一下启动数据库的alert log.然后把数据库给关闭了,同时也在监听日志文件    下面可谓是详细的描述了整个关机过程,也看到了无数的error [root@node1 ~]# tail -F /oracle/app/oracle/diag/rdbms/oracle/oracle1/trace/alert_oracle1.log Wed Mar :: Closing scheduler window Closing Resource Manager plan via…

[体系结构]有关Oracle SCN知识点的整理 1  BLOG文档结构图   BLOG_Oracle_lhr_Oracle SCN的一点研究.pdf 2  前言部分 2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① Oracle中的SCN是什么?(重点) ② 如何查询SCN?(重点) ③ SCN有哪些分类?(重点) ④ SCN和系统恢复的关系?(重点) ④ 实例恢复和介质恢复的区别是什么?RAC中的实例恢复…

集群数据库软件均已安装完毕,现在想从NBU上还原数据库,但在还原控制文件报错 [oracle@oracle-db1 ~]$ rman target / Recovery Manager: Release 11.2.0.3.0 - Production on Tue Mar 13 22:25:50 2018 Copyright (c) 1982, 2011, Oracle and/or its affiliates.  All rights reserved. connected to targe…

数据库rac启动时报错,日志例如以下,后来使用 Sat Jun  7 06:02:11 2014 GATHER_STATS_JOB encountered errors.  Check the trace file. Sat Jun  7 06:02:11 2014 Errors in file /oracle/product/admin/dqb/bdump/dqb2_j001_13352.trc: ORA-08103: object no longer exists Sat Jun  7 06…

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…

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新…