本文将演示如何在TVM中编写高性能的卷积实现.以平方大小的输入张量和滤波器为例,并假设卷积的输入量很大.使用不同的布局来存储数据,以实现更好的数据局部性.缓冲区布局为HWCN,代表高度,宽度,通道,批次. 准备和算法 将固定大小用于256通道和14 x 14尺寸的输入张量.批处理大小为256.卷积过滤器包含512个大小为3 x 3的过滤器.对于卷积,使用步幅大小1和填充大小1.以下代码定义了TVM中的卷积算法. import numpy as np import tvm from tvm imp…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…

如何在CPU上优化GEMM(下) Array Packing 另一个重要的技巧是数组打包.这个技巧是对数组的存储维度进行重新排序,将某个维度上的连续访问模式在平滑后转换为顺序模式. 如上图所示,在阻塞计算之后,可以观察到B的数组访问模式(扁平化后),它是规则的但不连续的.期望经过一些转换,可以得到连续访问模式.可以将[16][16]数组重新排序为[16/4][16][4]数组,这样当从压缩数组中获取相应的值时,B的访问模式将是顺序的. # We have to re-write the algo…

如何在CPU上优化GEMM(上) (TL:DR)TVM提供了抽象接口,用户分别描述算法和算法的实现组织(所谓的调度).通常,在高性能调度中编写算法会破坏算法的可读性和模块性.尝试各种看似有希望的时间表是很耗时的.在TVM的帮助下,可以有效地尝试这些调度来提高性能. 本文将演示如何使用TVM优化平方矩阵乘法,并通过简单地添加18行额外的代码来实现比baseline基线快200倍的速度. 在CPU上执行的高强度计算应用程序有两个重要的优化: 提高内存访问的缓存命中率.高速缓存命中率可以加速复杂的数值…

如何使用TensorCores优化卷积 本文将演示如何在TVM中使用TensorCores编写高性能的卷积计划.假设卷积的输入有大量数据.首先介绍如何在GPU上优化卷积. TensorCore简介 每个Tensor核心都提供一个4x4x4的矩阵处理阵列,该阵列可以运行 ,其中A,B,C和D是4x4矩阵,如图所示.矩阵乘法输入A和B是FP16矩阵,而累加矩阵C和D可以是FP16或FP32矩阵.D = A * B + C 但是,CUDA程序员只能使用扭曲级原语,在张量核上执行16x16x16半精度矩…

GPU上如何优化卷积 本文将演示如何在TVM中编写高性能卷积实现.我们以平方大小的输入张量和滤波器为例,假设卷积的输入是大批量的.在本例中,使用不同的布局来存储数据,以实现更好的数据局部性.缓冲区布局为HWCN,代表高度.宽度.通道.批次. Preparation and Algorithm 对于256个通道和14 x 14维的输入张量,使用固定大小.批量大小是256.卷积滤波器包含512个尺寸为3 x 3的滤波器.使用步幅大小1和填充大小1进行卷积.下面的代码定义了TVM中的卷积算法. imp…

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困…

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的…

GPU自动调度卷积层 本文对GPU使用自动调度程序. 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同,自动调度程序不需要任何模板.用户只需要编写计算声明,无需任何调度命令或模板.自动调度程序可以自动生成一个较大的搜索空间,在该空间中找到良好的调度. 本文以卷积层为例. 本文无法在Windows或最新版本的macOS上运行.要使其运行,需要将本文的内容包装在一个if __name__ == "__main__":块中. import os import numpy as np…

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…