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…

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 …

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…

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…