如何在TVM上集成Codegen(上) 许多常用的深度学习内核,或者提供DNNL或TensorRT等框架和图形引擎,让用户以某种方式描述他们的模型,从而获得高性能.此外,新兴的深度学习加速器也有自己的编译器.内核库或runtime框架. 然而,当用户试图在一个新的内核库或设备上工作时,必须学习一个新的编程接口.因此,对于统一编程接口的需求变得越来越重要,以便让所有用户和硬件后端提供商站在同一个页面上. 为了与广泛使用的深度学习框架共享编程接口,许多硬件设备提供商尝试将其设备后端集成到Tensor

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

将TVM集成到PyTorch上 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.为此,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() PyTorch将尝试在其JIT编译过程中,将所有可能的运算符转换为已知的Relay运算符. 背景 与许多其他ML框架不同,PyTorch公开了一个渴望

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

目前企业数据中心正在发生重大变化,许多企业正在经历基于在线服务和数据的广泛转型.他们将这些数据用于功能强大的人工智能和分析应用程序,这些应用程序可以将其转化为改变业务的洞察力,然后推出可以使这些洞察力发挥作用的工具和服务. 他们希望将关键的内部部署功能迁移到云,并稳步在公共云和私有云之间找到适当的平衡点.他们正在寻找新的方法来为规模和速度提供强大安全性.所有这些都需要一种新的服务器和网络基础设施,针对人工智能,分析,海量数据集等进行优化,这就需要新的革命性CPU提供支持. 新的英特尔至强可扩展处

导读 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 自2010年开始,单个CPU内核的处理能力就逐渐停止了增长的脚步,发热和噪声等和功耗相关的问题迫使处理器公司另辟蹊径,不再汲汲于推高时钟频

WebSphere 是 IBM 的软件平台.它包含了编写.运行和监视全天候的工业强度的随需应变 Web 应用程序和跨平台.跨产品解决方案所需要的整个中间件基础设施,如服务器.服务和工具.WebSphere 提供了可靠.灵活和健壮的软件. WebSphere Application Server 是该设施的基础,其他所有产品都在它之上运行.WebSphere Process Server 基于 WebSphere Application Server 和 WebSphere Enterprise

摘要: 阿里云战略调整,“被集成”成为生态战略,讲讲即将“退居幕后”的阿里云. 阿里云近期调整动作巨大,阿里云新任总裁张剑锋(花名,行颠)上任后充分体现其创新和自我探索不断求“变”的阿里特性.期间,达摩院正式归入阿里云,提供1200名“扫地僧”的智慧,将人工智能技术深度结合到阿里云整体企业服务当中,与此同时阿里云设立云智能板块.云智能业务等板块,全面开始规划其新的企业级服务策略. 那么这些变化背后,新的阿里式新B端的企业策略是如何的呢? 2019年3月21日,在阿里云主办的北京峰会上对此进行了阐

如何在TVM上集成Codegen(下) Bring DNNL to TVM: JSON Codegen/Runtime 现在实现将中继图序列化为JSON表示的DNNL codegen,然后实现DNNL JSON runtime来反序列化和执行该图.请注意,如果尝试实现codegen来生成C兼容的程序,可能需要直接进入下一节. 要使TVM中的DNNL JSON codegen/runtime在本例中工作,请确保DNNL在计算机上可用,并在中使用set(USE_DNNL_CODEGEN ON)构建T

TVM部署和集成Deploy and Integration 本文包含如何将TVM部署到各种平台以及如何将其与项目集成. 与传统的深度学习框架不同.TVM堆栈分为两个主要组件: TVM编译器,完成所有编译和优化 TVM runtime运行时,在目标设备上运行. 为了集成编译后的模块,不需要在目标设备上构建整个TVM.只需要在桌面上构建TVM编译器堆栈,用它来交叉编译部署在目标设备上的模块.只需要使用一个轻量级的runtime运行时API,它可以集成到各种平台中. 例如,可以运行以下命令,基于Li

引言 图像视频处理等多媒体领域是FPGA应用的最主要的方面之一,边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,所以也是最常用的,随着数据量的不断增加以及对实时性的要求,一般软件已经不能满足实际需要,这时,就需要专门的硬件来实现加速.本小节就实现一个简单的sobel边缘检测加速器,为了便于对比,我们还编写对应的软件算法. 1,基本思想与算法 Sobel检测法通过一个叫做卷积的过程来估计每个像素点每个方向上的导数值.把中心像素点和离它最近的八个像素点每个乘以一个系数后相加.该系数通常用一个 的卷积表(

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

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

部署TVM Runtime本文主要介绍如何在开发板上部署TVM Runtime, 在本地机器安装完整的TVM(包含了TVM Runtime以及编译功能), 并且使用一个简单的远程调用例子测试是否部署成功.本地机器使用的是Linux操作系统,开发板使用的是预装的Fedora系统.开发板与TVM的概述开发板开发板(Embedded AI Development Kit),以 Arm SoC 为硬件平台,Tengine(Arm 中国周易平台)为核心的人工智能基础软件平台 AID,集成典型应用算法,所形

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自定义数据类型 本文将介绍"自定义数据类型"框架,该框架可在TVM中使用自定义数据类型. 介绍 在设计加速器时,关键是如何近似地表示硬件中的实数.这个问题具有长期的行业标准解决方案:IEEE 754浮点标准.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浮点数是否有意义?知道工作负载的数字要求,是否可以构建更小,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Tensor处理

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

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

Vitis-AI集成 Vitis-AI是Xilinx的开发堆栈,用于在Xilinx平台(包括边端设备和Alveo卡)上进行硬件加速的AI推理.它由优化的IP,工具,库,模型和示例设计组成.设计时考虑到了高效率和易用性,充分发挥了Xilinx FPGA和ACAP上AI加速的全部潜力. TVM内部当前的Vitis-AI Byoc流可加速边端和云端的神经网络模型推理.支持的边端和云端深度学习处理器单元(DPU)的算子分别是DPUCZDX8G和DPUCADX8G.DPUCZDX8G和DPUCADX8G是