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…

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…

将代码生成器带入TVM 为了使数据科学家不必担心开发新模型时的性能,硬件后端提供程序(例如Intel,NVIDIA,ARM等)可以提供诸如cuBLAS或cuDNN之类的内核库以及许多常用的深度学习内核,或者提供诸如此类的框架.例如带有图形引擎的DNNL或TensorRT,使用户以某种方式描述其模型以实现高性能.此外,新兴的深度学习加速器还具有自己的编译器,内核库或运行时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.结果,对统一编程接口的需求变得越来越重要,使所…

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…

http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet,1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 介绍: 结构:由两个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层组成. 卷积都是5*5的模板,stride=1,池化都是MAX. 特点: 应用: Alexnet,2012年 https://github.com/BVLC/caffe/blo…

Internet,人们通常称为因特网,是当今世界上覆盖面最大和应用最广泛的网络.根据英语构词法,Internet是Inter + net,Inter-作为前缀在英语中表示“在一起,交互”,由此可知Internet的目的是让各个net交互.所以,Internet实质上是将世界上各个国家.各个网络运营商的多个网络相互连接构成的一个全球范围内的统一网,使各个网络之间能够相互到达.各个国家和运营商构建网络采用的底层技术和实现可能各不相同,但只要采用统一的上层协议(TCP/IP)就可以通过Internet…

通过爬虫 获取 官方文档库 如果想获取 相应的库 修改对应配置即可 代码如下 from urllib.parse import urljoin import requests from lxml import etree def get_data(page_num, key, file_name): """ 解析 page_num: 爬取页数 key: 爬取的关键字 file_name: 存入的文件 """ headers = { 'author…

自主数据类型:在TVM中启用自定义数据类型探索 介绍 在设计加速器时,一个重要的决定是如何在硬件中近似地表示实数.这个问题有一个长期的行业标准解决方案:IEEE 754浮点标准.1.然而,当试图通过构建高度专业化的设计来最大限度地利用硬件时,使用通用IEEE 754浮点有意义吗?如果知道工作负载的数字需求,是否可以构建一个更小.更快或更省电的数据类型?答案是肯定的!研究人员已经开始在学术和工业加速器设计中尝试新的数据类型.例如,Google的张量处理单元(TPU)使用bfloat类型:一个被截断…

Socket Server模块 SocketServer内部使用 IO多路复用 以及 “多线程” 和 “多进程” ,从而实现并发处理多个客户端请求的Socket服务端.即:每个客户端请求连接到服务器时,Socket服务端都会在服务器是创建一个“线程”或者“进 程” 专门负责处理当前客户端的所有请求. socket server 和 select & epoll 还是不太一样他的本质是:客户端第一次链接的时候,只要一进来,我服务端有个while循环为你创建一个 线程和进程,客户端就和服务端直接创建…

主要是对HTML报告的优化 如果按JMeter默认设置,生成报告如下:…

[nio服务端序列图]…

一.系统需求:1.可以访问互联网2.关闭防火墙和selinux 二.安装步骤(进入软件包所在目录):1.rpm -ivh daemontools-0.76-1.el6.x86_64.rpm2.yum install desktopvideo-9.7.7-redhat.x86_64.rpm 如果安装desktopvideo-9.7.7-redhat.x86_64.rpm时报错,先更新kernel命令如下: yum install kernel kernel-firmware kernel-head…

今天我们来测试请求中参数的篡改,这个在web安全测试中是常用的,拦截请求包,修改参数,提交 1.  首先我们需要启动模拟器,并使用本机的代理(加上参数-partition-size的目的是为了可以往android的/system中拷贝数据,要不然会提示“out of memory”错误).…

1.前言 本文介绍异常相关内容,包括异常类型,异常进入,异常返回,异常层次结构,异常的路由等 2.  RESET ARMV8体系结构支持两种类型的RESET Cold reset:Reset PE所有的逻辑,包括集成的debug功能 Warm reset:Reset PE所有的逻辑,不包括集成的debug功能 注:ARMV8也支持外部debug reset Reset时pe进入最高的异常级别 运行状态 (1)Reset后最高异常级别可以选用任何一种运行状态 (2)cold reset由输入信号配…

偶然间对 arm 中 mali 显示核心感兴趣,找到的 TVM.将了解到的信息做个备忘. TVM 是 Tensor Virtual Machine 的所写? 官网上,TVM 定义自己为一种 Intermediate Representation,使用 python 来做机器设计,然后通过 TVM,部署到我们的目标硬件. 比如这篇: http://tvmlang.org/2018/01/16/opt-mali-gpu.html 详细介绍了如何使用 arm 中的显示核心 mali-t860 来实现 …

题目: 题目描述 为了把工厂中高低不等的物品按从低到高排好序,工程师发明了一种排序机械臂.它遵循一个简单的排序规则,第一次操作找到最低的物品位置 P1,并把从左起第 1 个至第 P1 个之间的物品反序:第二次找到第二低的物品的位置 P2,并把左起第二个至第 P2 个之间的物品反序……最终所有的物品都会被排好序.…

独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? Natalie.Cai 拥有的都是侥幸,失去的都是人生 ​关注她 5 人赞同了该文章 本文由 「AI前线」原创,原文链接:独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? 作者 | 蔡芳芳受访嘉宾 | 贾扬清 AI 前线导读:刚满 35 周岁的贾扬清是出生于浙江绍兴上虞的青年科学家,是业内主流 AI 框架 Caffe 的创始人.TensorFlow 的作者之一.PyTorch 1.0 的共同创始人,是全球最受关注的 AI 科学家之一.他曾任谷…

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…

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…

1. TVM安装 这部分之前就写过,为了方便,这里再复制一遍. 首先下载代码 git clone --recursive https://github.com/dmlc/tvm 这个地方最好使用--recursive选项,不然会缺dlpack这些库,原因是 子模组 'HalideIR' (https://github.com/dmlc/HalideIR) 未对路径 '3rdparty/HalideIR' 注册子模组 'dlpack' (https://github.com/dmlc/dlpack…

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…

​编者按:在深度学习"红透"半边天的同时,当前很多深度学习框架却面临着共同的性能问题:被频繁调用的代数运算符严重影响模型的执行效率. 本文中,微软亚洲研究院研究员薛继龙将为大家介绍能够轻松玩转计算性能的"加速神器"--内核融合,探讨内核融合在加速深度学习上的主要方法以及当前面临的主要挑战. 如今,较为常见的深度学习框架(如CNTK.TensorFlow和Caffe2等)都会将一个深度学习的模型抽象成为一个由一些基本运算符(Operator)组成的有向无环的数据流图(…

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…

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如何训练TinyML 机器学习研究人员和从业人员对"裸机"(低功耗,通常没有操作系统)设备产生了广泛的兴趣.尽管专家已经有可能在某些裸机设备上运行某些模型,但是为各种设备优化模型的挑战非常艰巨,通常需要手动优化设备特定的库.对于那些没有Linux支持的平台,不存在用于部署模型的可扩展解决方案.因此,为了定位新设备,开发人员必须实现一次性的定制软件堆栈,以管理系统资源和调度模型执行. 机器学习软件的手动优化不是裸机设备领域独有的.实际上,对于使用其它硬件后端(例如GPU和FPGA)…

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…

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…

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优化GPU机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.最近,阿里巴巴集团正在为全球电子商务部署NMT服务. 将Transformer用作NMT系统的关键技术,相对于基于经典RNN / LSTM的模型具有同等(甚至更高)的精度,对于高效的离线训练更为友好.尽管Transformer在离线训练阶段很友好,打破了跨时间步长的依赖性,但在线推理效率不高.在生产环境中,已经发现,初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍至…

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…