【KAWAKO】TVM-使用c++进行推理

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使用Tensorize评估硬件内部特性

使用Tensorize评估硬件内部特性这是有关如何在TVM中执行张量的入门文档. 通过使用调度原语tensorize,人们可以用相应的内部函数代替计算单元,从而轻松利用handcrafted micro-kernels,扩展TVM以支持新的硬件体系结构. 本文的目的是展示张量的功能和用法,而不是提供有效的解决方案. from __future__ import absolute_import, print_function import tvm from tvm import te imp…

【翻译】借助 NeoCPU 在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的 "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

AI推理与Compiler

AI推理与Compiler AI芯片编译器能加深对AI的理解, AI芯片编译器不光涉及编译器知识,还涉及AI芯片架构和并行计算如OpenCL/Cuda等.如果从深度学习平台获得IR输入,还需要了解深度学习平台如Tensorflow.TVM等. 编译器领域的知识本身就非常艰深,和AI模型本身的关系也不是特别紧密,很难将AI建模作为发展方向,可以多关注GPGPU Architecture.即使AI芯片过气了,GPGPU还是会长盛不衰. OneFlow是有其独特的设计理念和技术路线的.目前市面上已有的…

将TVM集成到PyTorch

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…

TVM代码生成codegen

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…

桥接PyTorch和TVM

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…