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 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…

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…

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…

自定义pass编写 TVM是一个框架,抽象了机器学习加速器的异质性.有时,用户可能需要自定义一些分析和IR转​​换,使TVM适应自己的专用硬件.本文可帮助用户在TVM中编写自定义pass. 先决条件 在阅读本文之前,假设读者已经熟悉以下主题: 在TVM中编写算法并进行调度.否则,请参见示例教程,例如 如何在CPU上优化GEMM. HalideIR的基本结构.否则,请参阅HalideIR/src/ir/IR.h以了解定义了IR节点的哪些属性. 访客设计模式.否则,请检查 Python AST模块以…

TVM设计与构架构建 本文档适用于希望了解TVM体系结构和/或在项目上进行积极开发的开发人员.该页面的组织如下: 实例编译流程Example Compilation Flow描述TVM把一个模型的高级描述到可部署模块的步骤. "逻辑体系结构组件" Logical Architecture Components部分描述了逻辑组件.针对每个逻辑组件的特定内容,按组件名称组织. 开发人员操作手册,以获取有用的开发技巧. 本文提供了一些体系结构的补充视图.首先,回顾一个端到端的编译流程,并讨论…

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…

TVM 架构设计 本文面向希望了解TVM体系结构和/或积极参与项目开发的开发人员. 主要内容如下: 示例编译流程概述了TVM将模型的高级概念转换为可部署模块的步骤. 逻辑架构组件部分描述逻辑组件.针对每个逻辑组件,按组件的名称进行组织. 也可以随时查看开发人员如何指导有用的开发技巧. 提供了架构的一些补充视图.首先,检查一个单一的端到端编译流程,并讨论关键的数据结构和转换.这个基于runtime的视图主要关注运行编译器时每个组件之间的交互.然后将检查代码库的逻辑模块及其关系.设计了静态总体视图.…