TinyML-TVM如何驯服TinyML 低成本,以人工智能为动力的消费类设备的激增,导致机器学习研究人员和从业人员对"裸机"(低功耗,通常没有操作系统)设备产生了广泛的兴趣.尽管专家已经有可能在某些裸机设备上运行某些模型,但是为各种设备优化模型的挑战非常艰巨,通常需要手动优化设备特定的库.对于那些没有Linux支持的平台,不存在用于部署模型的可扩展解决方案.因此,为了定位新设备,开发人员必须实现一次性的定制软件堆栈,以管理系统资源和调度模型执行. 机器学习软件的手动优化不是裸机设备领…

TVM如何训练TinyML 机器学习研究人员和从业人员对"裸机"(低功耗,通常没有操作系统)设备产生了广泛的兴趣.尽管专家已经有可能在某些裸机设备上运行某些模型,但是为各种设备优化模型的挑战非常艰巨,通常需要手动优化设备特定的库.对于那些没有Linux支持的平台,不存在用于部署模型的可扩展解决方案.因此,为了定位新设备,开发人员必须实现一次性的定制软件堆栈,以管理系统资源和调度模型执行. 机器学习软件的手动优化不是裸机设备领域独有的.实际上,对于使用其它硬件后端(例如GPU和FPGA)…

Thoughtworks Technology Radar #26 Techniques Adopt Four key metrics Google Cloud's DevOps Research and Assessment (DORA) Four Keys Deployment Frequency Lead Time for Changes Time to Restore Services Change Failure Rate The 2019 Accelerate State of De…

TinyML设备设计的Arm内核 Arm cores designed for TinyML devices Arm推出了两个新的IP核,旨在为终端设备.物联网设备和其低功耗.成本敏感的应用程序提供机器学习的动力.Cortex-M55微控制器核心率先采用Arm的氦矢量处理技术,而Ethos-U55机器学习加速器则是该公司现有Ethos NPU(神经处理单元)家族的微型版本.两个核心设计为一起使用,尽管也可以单独使用.              在微控制器和其成本敏感.低功耗资源受限的设备上实现人…

TinyML-TVM是如何驯服Tiny的(下) Lazy Execution实际上,随着通信开销开始占主导地位,一旦用户请求,就执行算子的开销变得非常昂贵.可以通过延迟评估直到用户需要调用的结果来提高系统的吞吐量. 从实现的角度来看,现在需要在主机端积累函数调用元数据,然后再将其刷新到设备,而不是急于序列化参数元数据和UTVMTask数据.设备runtime也需要一些改变:(1)现在必须有一个UTVMTask的全局数组(2)需要循环执行每个任务. 带MicroTVM的AutoTVM 到目前为止,…

TinyML-TVM是如何驯服Tiny的(上) 低成本.人工智能驱动的消费类设备的激增,导致了ML研究人员和从业者对"裸智能"(低功耗,通常没有操作系统)设备的广泛兴趣.虽然专家已经可以在一些裸机设备上运行某些模型,但是为不同设备集优化模型是一个挑战,通常需要手动优化特定于设备的库.对于那些没有Linux支持的平台,没有可伸缩的模型部署解决方案.正因为如此,为了瞄准新设备,开发人员必须实现一次性定制软件堆栈,以管理系统资源和调度模型执行. 机器学习软件的手动优化并不是裸机领域所独有的.…

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…

虽然通过一些技巧可以让Windows Server 2003更符合我们的使用习惯,但对我等菜鸟来说,操作还是有相当的难度,有没有更简单.更省事的驯服它的办法呢?有,那就是使用Windows Server 2003 Optimize Tool. Windows Server 2003 Optimize Tool的界面,它会自动 虽然通过一些技巧可以让Windows Server 2003更符合我们的使用习惯,但对我等菜鸟来说,操作还是有相当的难度,有没有更简单.更省事的驯服它的办法呢?有,那就是使…

[转]Python 3的pathlib模块:驯服文件系统 https://python.freelycode.com/contribution/detail/1248 Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发. 目录 python文件路径处理时的问题 创建路径 读写文件 找出路径的组成部分 移动和删除文件 例子 计算文件数量 显示目录树 查找上次修改的文件 创建唯一的文件名 操作系统的差别 以合适的对象表现路径 结论 你是否遇到过使用python…

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 …

Tame Me “Good morning,” said the fox. 早上好,狐狸说 “Good morming,” the little prince responded politely,although when he turned around he saw nothing. 早上好,小王子有礼貌的回答,虽然他转过身却什么也没看见. "I am right here," the voice said ,"under the apple tree." 我…

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…

TVM性能评估分析(五) Figure 3.  A futher speed up with operator fusion Table 1.  Performance issue of cuBLAS' batch matmul Table 2.  Finding the best combination of number_thread. The results are obtained on a NVIDIA M40 GPU device with CUDA8.0. Figure 4.  D…

TVM性能评估分析(四) Figure 1.  Efficient Privacy-Preserving ML Using TVM Figure 2.  Motivation: Privacy-Preserving ML Figure 3.  Backend Figure 4. Differential privacy (DP) provides a formal guarantee that models trained on similar datasets are indistinguis…

TVM性能评估分析(三) Figure 1. TVM's WebGPU backend close to native GPU performance when deploying models to the web. Figure 2.  WebGPU is to write shaders for primitive operators in deep neural networks Figure 3.  Build a WebGPU runtime inside TVM's JS runt…

TVM性能评估分析(二) Figure 1.  A bird's eye view of the µTVM + AutoTVM infrastructure Figure 2.  A standard µTVM setup, where the host communicates with the device via JTAG. Figure 3.  The performance results of MicroTVM Figure 4. Improved performance by ~2…

TVM性能评估分析(一) System Overview AutoTVM vs Auto-scheduler Table 1. Workflow Comparision Figure 1. Search Process Overview Figure 2. Code Performance Comparision (Higher is better) Figure 3. Search Time Comparision (Lower is better) Figure 4. The expecte…

将TVM集成到PyTorch 随着TVM不断展示出对深度学习执行效率的改进,很明显PyTorch将从直接利用编译器堆栈中受益.PyTorch的主要宗旨是提供无缝且强大的集成,而这不会妨碍用户.PyTorch现在具有基于TVM的官方后端torch_tvm. 用法很简单: import torch_tvm torch_tvm.enable() 就是这样!然后,PyTorch将尝试在其JIT编译过程中,将所有可能的算子转换为已知的Relay算子. 背景 与许多其它ML框架不同,PyTorch公开了一个…

使用Apache TVM将机器学习编译为WASM和WebGPU TLDR 在Apache TVM深度学习编译器中引入了对WASM和WebGPU的支持.实验表明,在将模型部署到Web时,TVM的WebGPU后端可以接近本机 GPU的性能. 概述 计算是现代机器学习应用程序的支柱之一.GPU的引入加快了深度学习的工作量,极大地提高了运行速度.部署机器学习的需求不断增长,浏览器已成为部署智能应用程序的自然之所. TensorFlow.js和ONNX.js将机器学习引入浏览器,但Web版本和本机版本之间…

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…

TVM图优化与算子融合 计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来说,有很多种图优化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre-Computation Static Memory Reuse Analysis Data Layout Transformation AlterOpLayout S…

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…