TVM优化Deep Learning GPU算子 高效的深度学习算子是深度学习系统的核心.通常,这些算子很难优化,需要HPC专家付出巨大的努力. 端到端张量IR / DSL堆栈TVM使这一过程变得更加容易. 如何在TVM的帮助下编写高性能GPU运算符内核.本文以深度卷积(即topi.nn.depthwise_conv2d_nchw)为例,并演示如何在tensorflow中改进已经手工优化的CUDA内核.在不同的工作负载下,最终版本比tf-1.2中优化的内核快2到4倍,在启用了算子融合的情况下,最…

TVM自动调度器 随着模型大小,算子多样性和硬件异构性的不断增长,优化深度神经网络的执行速度非常困难.从计算的角度来看,深度神经网络只是张量计算的一层又一层.这些张量计算(例如matmul和conv2d)可以通过数学表达式轻松描述.在现代硬件上为其提供高性能的实现可能会非常具有挑战性.必须应用各种低级优化,利用特殊的硬件内在函数来实现高性能.建立线性代数和神经网络加速库(如CuBLAS,CuDNN,oneMKL和oneDNN)需要大量的工程工作. 如果可以编写数学表达式,将其神奇地转化为有效的代…

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…

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…

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…

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)…

通过 DLPack 构建跨框架深度学习编译器 深度学习框架,如Tensorflow, PyTorch, and ApacheMxNet,快速原型化和部署深度学习模型提供了强大的工具箱.不幸的是,易用性往往以碎片化为代价:孤立地使用每个框架是很容易的.纵向集成使开发简化为常用案例,但冒险走出困境可能比较棘手. 一个支持不力的方案是在内存中将算子从一个框架直接传递到另一个框架,而没有任何数据重复或复制.支持此类使用案例,将使用户能够将管道串联在一起,在一个框架(或更快)中,某些算子比在另一个框架中得…

ARM CPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调度,对于获得最佳性能至关重要.通过RPC使用自动调度器为ARM CPU调度整个神经网络. 为了自动调度神经网络,将网络划分为小的子图,进行独立调度.每个子图被视为一个搜索任务.任务调度程序对时间进行分片,为这些任务动态分配时间资源.任务调度程序预测每个任务对端到端执行时间的影响,确定最大程度地减少执行时间的任务的优先级. 对于每个子图,使用compute声明tvm/python/topi,获取张量表达式形式的计算DAG.使用自动调度器…