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…

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…

WebAssembly也叫浏览器字节码技术 这里就不过多的解释了网上很多介绍 主要是让大家知道在js里面如何调用执行它,我之前看WebAssemblyAPI时候反正是看得一脸懵逼 也是为了大家能更快的入手这个比较新的技术吧 这边写的一个dom是官方推荐的c/c++编译的 c代码 int add (int x, int y) { return x + y; } int square (int x) { return x * x; } 属性c但是对字节码不熟悉的朋友可能会不理解,为什么没有main函…

TVM适配NN编译Compiler缺陷 内容纲要 前言 TVM针对VTA的编译流程 自定义VTA架构:TVM的缺陷与性能瓶颈 TVM缺陷与瓶颈 缺陷一:SRAM配置灵活性差 缺陷二:计算阵列配置僵硬 缺陷三:网络支持少 TVM源码修改之静态调度搜索算法 前言 前文NN编译栈之TVM研究报告深度分析TVM的源码结构,编译器特点.本文介绍TVM的当前缺陷以及如何修改源代码弥补缺陷并适配自己开发的神经网络加速器.不久会在GitHub上开源自己的适配修改工作并向TVM仓库提交新的版本.   现在主流的深…

TVM 高效保护隐私 ML 这篇文章描述了Myelin,一个在值得信赖的硬件飞地中保护隐私的机器学习框架,以及TVM如何使Myelin快速.关键的想法是,TVM,不像其它流行的ML框架,将模型编译成轻量级,优化,免费依赖库,可以适应资源有限利用. 尝试创建保护隐私的ML模型!查看 TVM可用的repo示例代码. 目的:隐私保护ML 机器学习模型受益于庞大而多样化的数据集.遗憾的是,使用此类数据集通常需要信任集中数据聚合器或计算提供商.对于敏感的应用程序,如医疗保健和金融,这是不可取的,因为可能会…

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…

官方只支持用C++写智能合约 用C++写智能合约门槛过高,会把许多开发者挡在门外,C++的复杂性也会让智能合约的设计变得困难. Wasm智能合约的效率并不是最优 由于C++最终也是编译成wasm字节码并在虚拟机中运行,效率并不能达到和编译成native code一样高.Wasm可以在三种模式下运行:binaryen, wavm和wabt.其中,binaryen的运行模式是字节码的方式,运行速度最慢.wavm模式是JIT运行方式,速度最快,但是由于需要预编译,加载速度实在是太慢了,并不能为Eos的…

虽然说只要高级语言能转换成 LLVM IR,就能被编译成 WebAssembly 字节码,官方也推荐c/c++的方式,但是让一个前端工程师去熟练使用c/c++显然是有点困难,那么TypeScript 的方式便是前端编写 WebAssembly 最佳选择. 要将TypeScript 编译为WebAssembly,就要用到AssemblyScript编译器了. AssemblyScript使用Binaryen(Emscripten的WebAssembly后端)将严格类型化的TypeScript(基本…

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…