TVM Pass优化 -- 算子融合(FuseOps)

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SystemML大规模机器学习，优化算子融合方案的研究

SystemML大规模机器学习,优化算子融合方案的研究摘要许多大规模机器学习(ML)系统允许通过线性代数程序指定定制的ML算法,然后自动生成有效的执行计划.在这种情况下,优化的机会融合基本算子的熔合链的算子是无处不在的.这些机会包括 (1)更少的物化中间表示 (2)更少的输入数据扫描,以及 (3)利用算子链上的稀疏性. 自动算子融合消除了手写的需要融合运算符并显著提高复杂的或以前看不见的算子链.然而,现有的融合启发式算法,很难找到好的融合方法. 复杂DAG计划或局部分布式算子的混合计划.…

TVM图优化与算子融合

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…

MXNet 图优化与算子融合

MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个高级特性:融合计算和降精度核.这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能. 然而,MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化,仍然不能从中受益.幸运的是,MXNet的新子图特性使这些改进现在成为可能. 本文说明基于子图的解决方案,以利用MKL-DNN在MXNet中的功能.一般来说…

TVM Pass IR如何使用

TVM Pass IR如何使用随着Relay / tir中优化遍数的增加,执行并手动维护其依赖关系变得很棘手.引入了一个基础结构来管理优化过程,并应用于TVM堆栈中IR的不同层. Relay / tir程序的优化可以以各种粒度应用,即分别使用tvm.relay.transform.FunctionPass/ tvm.tir.transform.PrimFuncPass和的功能级别和模块级别tvm.transform.ModulePass.或者,用户可以依靠在tvm.transform.Sequ…

如何使用TVM Pass红外线

如何使用TVM Pass红外线随着Relay / tir中优化遍数的增加,执行并手动维护其依赖关系变得很棘手.引入了一个基础结构来管理优化过程,将其应用于TVM堆栈中IR的不同层. Relay / tir程序的优化可以以各种粒度应用,分别使用tvm.relay.transform.FunctionPass/ tvm.tir.transform.PrimFuncPass和的功能级别和模块级别tvm.transform.ModulePass .用户可以依靠在tvm.transform.Sequen…

TVM图优化（以Op Fusion为例）

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…