端到端TVM编译器（上）

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端到端TVM编译器（上）

端到端TVM编译器(上) 摘要将机器学习引入到各种各样的硬件设备中.AI框架依赖于特定于供应商的算子库,针对窄范围的服务器级gpu进行优化.将工作负载部署到新平台,例如手机.嵌入式设备和加速器(例如,FPGA.ASIC)–需要大量手动操作.TVM,一个开源图形级的编译器和算子级优化,提供可移植到不同领域的深度学习工作负载性能硬件后端.TVM解决了特定于深度学习的优化挑战,例如高级算子融合.映射到任意硬件原语,存储潜伏期隐藏.通过采用一种新颖的基于学习的成本建模方法,用于快速探索代码优化.实验表…

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

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…

端到端TVM编译器（下）

端到端TVM编译器(下) 4.3 Tensorization DL工作负载具有很高的运算强度,通常可以分解为张量运算符,如矩阵乘法或一维卷积.这些自然分解导致了最近的添加张量计算原语.这些新的原语带来了机遇和挑战调度:为了提高性能,编译框架必须无缝集成.称之为张量化:类似于SIMD体系结构的矢量化,但是有显著差异.指令输入是多维的,具有固定或可变的长度,每个输入都有不同的数据布局.更重要的是,不能支持一组固定的原语,因为新的加速器是张量指令变体. 需要一个可扩展的解决方案.通过分离张量内在声…

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

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…

移动端浏览器和微信浏览器上禁止body的滚动条

一般禁止body滚动的做法就是设置overflow:hidden. 但是很奇怪的发现在移动端浏览器和微信浏览器上这个不起作用,然后我分析了我的写法,就是在body上加了一个class去定义属性,然后改成标签的定位,如body{overflow:hidden;},这个实现是可以的,没有滚动条. 再进一步分析,如果要用class去实现没有滚动条,如下代码设置: .index_body { overflow-y: hidden;/*为了兼容普通PC的浏览器*/ height: 100%; positi…

在OneThink（ThinkPHP3.2.3）中整合阿里云OSS的PHP-SDK2.0.4，实现Web端直传，服务端签名直传并设置上传回调的实现流程

在OneThink(ThinkPHP3.2.3)中整合阿里云OSS的PHP-SDK2.0.4,实现本地文件上传流程 by shuijingwan · 2016/01/13 1.SDK安装 github地址:https://github.com/aliyun/aliyun-oss-php-sdk 2.复制aliyun-oss-php-sdk-master\src\OSS至passport.hmwis.com\ThinkPHP\Library\Vendor\OSS,如图1.2 复制aliyun-os…