TVM vs TensorRT比较 如果理解正确的话,TensorRT和TVM会加快预测速度. TensorRT优化预测GPU和TVM优化预测几乎所有平台支持GPU,ARM,Mobile... 两者在GPU上有比较吗? 到目前为止,tvm还没有为TensorRT优化的int8进行优化.但在这方面还有一些工作要做,所以答案是目前TensorRT速度更快,我们正在不断改进TVM,以涵盖TensorRT在所有平台上使用的优化. 在Pytorch中训练了一个Yolov3模型,并将其转换为onnx文件,以…

TVM部署和集成Deploy and Integration 本文包含如何将TVM部署到各种平台以及如何将其与项目集成. 与传统的深度学习框架不同.TVM堆栈分为两个主要组件: TVM编译器,完成所有编译和优化 TVM runtime运行时,在目标设备上运行. 为了集成编译后的模块,不需要在目标设备上构建整个TVM.只需要在桌面上构建TVM编译器堆栈,用它来交叉编译部署在目标设备上的模块.只需要使用一个轻量级的runtime运行时API,它可以集成到各种平台中. 例如,可以运行以下命令,基于Li…

机器学习系统或者SysML&DL笔记(一)  Oldpan  2019年5月12日  0条评论  971次阅读  1人点赞 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 前言 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.…

前言 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 因此,有必要学习了解一下机器学习系统的设计和思想.如果不是很了解机器学习系统的设计,可以看下知乎上关于这个问题的回答:相比AI算法研究,计算机系统研究没落了吗? 以下是本系列文章的笔记来源: CSE 59…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对…

Relay张量集成 Introduction NVIDIA TensorRT是一个用于优化深度学习推理的库.这种集成将尽可能多地减轻从中继到TensorRT的算子,在NVIDIA GPU上提供性能提升,而无需调整计划. 本文将演示如何安装TensorRT并在启用TensorRT BYOC和运行时的情况下构建TVM.将提供使用TensorRT编译和运行ResNet-18模型的示例代码,以及如何配置编译和运行时设置.最后,记录支持的运算符以及如何扩展集成以支持其他运算符. Installing Te…

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…

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…