TVM Reduction降低算力 这是有关如何降低算力TVM的介绍材料.像sum / max / min这样的关联约简运算符是线性代数运算的典型构造块. 本文将演示如何降低TVM算力. from __future__ import absolute_import, print_function import tvm import tvm.testing from tvm import te import numpy as np 描述行数 假设要计算行总数作为示例.用numpy语义可以写成B =…

端到端TVM编译器(上) 摘要 将机器学习引入到各种各样的硬件设备中.AI框架依赖于特定于供应商的算子库,针对窄范围的服务器级gpu进行优化.将工作负载部署到新平台,例如手机.嵌入式设备和加速器(例如,FPGA.ASIC)–需要大量手动操作.TVM,一个开源图形级的编译器和算子级优化,提供可移植到不同领域的深度学习工作负载性能硬件后端.TVM解决了特定于深度学习的优化挑战,例如高级算子融合.映射到任意硬件原语,存储潜伏期隐藏.通过采用一种新颖的基于学习的成本建模方法,用于快速探索代码优化.实验表…

传统的卷积运算,要成为过去时了. Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(Octave Convolution),效果惊艳,用起来还非常方便. OctConv就如同卷积神经网络(CNN)的"压缩器".用它替代传统卷积,能在提升效果的同时,节约计算资源的消耗. 比如说一个经典的图像识别算法,换掉其中的传统卷积,在ImageNet上的识别精度能获得1.2%的提升,同时,只需要82%的算力和91%的存储空间. 如果对精度没有那么高的要求,和原来持平满足了的话,…

当前,区块链技术已经到了一个新的时代,即3.0时代.在区块链3.0时代,区块链技术迎来了数字经济革命,各行各业也在积极寻找与区块链能够融合的切入点.而随着区块链的愈加成熟,区块链技术也愈加被更多的人应用到不同领域,大家开始关注区块链技术的落地应用. 近日,NGK公链推出SPC算力生态,依托自身具有的算力基础资源,通过降低算力成本,充分利用大数据.人工智能.云挖矿.NGK公链自身的智能合约机制等,让算力服务更加全民化,进而构建了一套以算力为基础,以 SPC数字资产为通证的算力服务生态圈. 目前,S…

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…

Inception模块分为V1.V2.V3和V4. V1(GoogLeNet)的介绍 论文:Going deeper with convolutions 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf 主要问题: 每张图中主体所占区域大小差别很大.由于主体信息位置的巨大差异,那选择合适的卷积核相对来说就比较困难.信息分布更全局性的图像适合选用较大的卷积核,信息分布较局部的图像适合较小的卷积核. 非常深的网络更容易过拟合.将梯度更新传输到整个网络是很困难的.…

Golem是第一个基于以太坊区块链打造的计算资源交易平台.通过区块链,Golem能链接全球的算力资源,从而实现计算能力的全球共享.应用所有者和个体用户(算力“请求方”)可以点对点地从其他用户处租用算力(算力“供应商”). 当前,算力市场垄断严重,他们借助市场优势享受高额利润,进而导致算力价格居高不下. 去中心化的算力交易平台或许可以显著降低算力价格,但是其发展非常依赖平台参与者的数量. Golem代币简称GNT,在使用算力资源时需要支付GNT酬劳给算力供应商.软件开发商.GNT总量为10亿枚,8…

中国AI芯“觉醒”的五年 https://www.cnbeta.com/articles/tech/857863.htm 原来 海思的营收已经超过了按摩店(AMD) 没想到.. 十多款芯片问世,多起并购案,这是过去500多天里中国AI芯片的热度.始料未及的事件再次点燃了学界业界和整个舆论场,在人工智能技术跻身世界前列的背景之下,我们开始期待它成为中国芯片的“嫁衣”.人工智能的概念开始伴随着每片新品一个个抛向大众视野. AI芯片指专门针对AI算法的专用集成电路,不同于传统的CPU.GPU,后者虽然…

Introduction 当前主要的非监督方法都采用相同的训练数据集,这些数据集在不同摄像头中是对称的,即不存在单个行人的错误项,这些方法将在实际场景中效果下降.在本方法中,作者引入了非对称数据,如下图所示,提出了一个在真实环境下的非监督深度神经网络. 提出一个标签估计方法:a novel Robust Anchor Embeding (RACE) framework. Proposed Method (1)概述: 通俗来说,先固定几个序列,给这几个序列加上标签作为anchor,然后输入一个未标…

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…