使用TVM将深度学习模型编译为WebGL TVM带有全新的OpenGL / WebGL后端! OpenGL / WebGL后端 TVM已经瞄准了涵盖各种平台的大量后端:CPU,GPU,移动设备等.这次,添加了另一个后端:OpenGL / WebGL. OpenGL / WebGL使能够在未安装CUDA的环境中利用GPU.在浏览器中使用GPU的方法. 后端允许以3种不同的方式使用OpenGL / WebGL: 本地OpenGL:可以将深度学习模型编译为OpenGL,完全使用Python在本地计算机

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

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

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

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 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困

TVM编译机器学习到 WASM 和 WebGPU TLDR TVM 深度学习编译器对 WASM 和 WebGPU 的支持.实验表明,TVM 的 WebGPU 后端在将模型部署到 Web 时可以接近原生 GPU 性能. 引论 计算是现代机器学习应用的支柱之一.引入 GPU 以加快深度学习工作量,大大提高了进步速度.鉴于部署机器学习无处不在的需求日益增长,浏览器成为部署智能应用程序的自然场所. 虽然 TensorFlow .js 和 ONNX .js是将机器学习引入浏览器的现有努力,但 Web 版本

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新

构建编译TVM方法 本文提供如何在各种系统上构建和安装TVM包的说明.它包括两个步骤: 1.     首先从C代码构建共享库( libtvm.so for linux, libtvm.dylib for macOS and libtvm.dll for windows). 2.     语言包的设置(例如Python包). TVM源码下载链接 https://github.com/apache/tvm/ Developers: Get Source from Github You can als

Tvm一些基本技术 一.总体流程: TVM的工作流程:首先,将网络表示成统一的表示形式(Intermediate Representation),并进行一些可重用的图优化:然后,利用不同的后端生成对应设备代码,如图1所示.  图1 tvm 工作流程 首先,将不同的框架下的模型载入,并使用NNVM将模型转换成中间表示的计算图,并对图进行优化,如算子融合.减枝.图变换等:然后,TVM对张量运算进行优化,TVM将代码的调度和计算分开(计算:定义需要进行的运算,调度:具体如何来进行运算):最后,使用不同

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成

Deep Learning部署TVM Golang运行时Runtime 介绍 TVM是一个开放式深度学习编译器堆栈,用于编译从不同框架到CPU,GPU或专用加速器的各种深度学习模型.TVM支持来自Tensorflow,Onnx,Keras,Mxnet,Darknet,CoreML和Caffe2等各种前端的模型编译.TVM编译模块可以部署在LLVM(Javascript或WASM,AMD GPU,ARM或X86),NVidia GPU(CUDA),OpenCL和Metal等后端上. TVM支持编程

TVM交叉编译和远程RPC 本文介绍了TVM中使用RPC的交叉编译和远程设备执行. 使用交叉编译和RPC,可以在本地计算机上编译程序,然后在远程设备上运行它.当远程设备资源受到限制时(如Raspberry Pi和移动平台),此功能很有用.本文将使用Raspberry Pi作为CPU示例,并使用Firefly-RK3399作为OpenCL示例. 在设备上构建TVM运行时 第一步是在远程设备上构建TVM运行时. 本文所有指令都应在目标设备(例如Raspberry Pi)上执行.假设目标正在运行Lin

TVM安装常用问题 如何添加新的硬件后端 如果硬件后端支持LLVM,则可以通过设置正确的目标三元组来直接生成代码target. 如果目标硬件是GPU,请尝试使用cuda,opencl或vulkan后端. 如果目标硬件是特殊的加速器,请checkout VTA:深度学习加速器堆栈,并将代码生成到TVM. 对于上述所有情况,使用AutoTVM添加特定于目标的优化模板,请参见AutoTVM:基于模板的自动调整AutoTVM : Template-based Auto Tuning. 除了使用LLVM的

TVM设计与构架构建 本文档适用于希望了解TVM体系结构和/或在项目上进行积极开发的开发人员.该页面的组织如下: 实例编译流程Example Compilation Flow描述TVM把一个模型的高级描述到可部署模块的步骤. "逻辑体系结构组件" Logical Architecture Components部分描述了逻辑组件.针对每个逻辑组件的特定内容,按组件名称组织. 开发人员操作手册,以获取有用的开发技巧. 本文提供了一些体系结构的补充视图.首先,回顾一个端到端的编译流程,并讨论

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

TVM 架构设计 本文面向希望了解TVM体系结构和/或积极参与项目开发的开发人员. 主要内容如下: 示例编译流程概述了TVM将模型的高级概念转换为可部署模块的步骤. 逻辑架构组件部分描述逻辑组件.针对每个逻辑组件,按组件的名称进行组织. 也可以随时查看开发人员如何指导有用的开发技巧. 提供了架构的一些补充视图.首先,检查一个单一的端到端编译流程,并讨论关键的数据结构和转换.这个基于runtime的视图主要关注运行编译器时每个组件之间的交互.然后将检查代码库的逻辑模块及其关系.设计了静态总体视图.

TVM源码框架安装方法 本文提供如何在各种系统上从零构建和安装TVM包的说明.它包括两个步骤: 首先从C++代码中构建共享库(linux的libtvm.so,macOS的libtvm.dylib和windows的libtvm.dll). 编程语言包的设置(例如Python包). 实现,请从下载页面下载tvm源代码. https://tvm.apache.org/download Developers: Get Source from Github 还可以选择从github 上clone源repo

基于SoCkit的opencl实验1-基础例程 准备软硬件 Arrow SoCkit Board 4GB or larger microSD Card Quartus II v14.1 SoCEDS v14.1 Altera SDK for OpenCL v14.1 (A license for these tools.There are 60-day evaluation licenses available via your FAE. You will need to provide a N

OpenCLhttp://baike.baidu.com/link?url=7uHWCVUYB3Sau_xh3OOKP-A08_IvmT1SJixdAXKezCuCfkzeSQDiSmesGyVGk8mYCS9XTFb1qPxltn-yh0eQ9q opencl的前景如何? http://www.zhihu.com/question/24890371 从零开始学习OpenCL开发(一)架构 http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012