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

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

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

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

使用Auto TensorCore CodeGen优化Matmul 本文将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta / Turing GPU上编写高性能matmul调度.这是一个生成tensorcore内核的解决方案,其中大多数转换都是通过ir传递完成的.用户还可以编写带有张量的调度,生成TensorCore代码.两种解决方案都使用相同的tensorcore内部函数.有关更多详细信息,请参阅如何使用TensorCores优化卷积. 准备和算法 支持两种输入数

TVM源码框架安装方法 本文提供如何在各种系统上从零构建和安装TVM包的说明.它包括两个步骤: 首先从C++代码中构建共享库(linux的libtvm.so,macOS的libtvm.dylib和windows的libtvm.dll). 编程语言包的设置(例如Python包). 实现,请从下载页面下载tvm源代码. https://tvm.apache.org/download Developers: Get Source from Github 还可以选择从github 上clone源repo

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: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

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

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

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

用Auto-TensorCore代码生成优化matmul 将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta/Turing GPU上编写高性能matmul调度.这是一个透明的解决方案,可以生成大多数在ir过程中完成的转换的tensorcore内核.用户还可以编写带有tensorize的调度来生成TensorCore代码.两个解决方案使用相同的tensorcore内部函数.有关详细信息,请参阅如何使用TensorCores优化卷积资料.              准备

前置条件: 获取 gRPC-go 源码 $ go get google.golang.org/grpc 简单例子的源码位置: $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/helloworld 复杂些例子的源码位置: $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/route_guide 写一个gRPC的服务,一般分下面几步: 在一个 .proto 文件内定义服务. 用 protocol buf

原本文章的名字叫做<源码解析>,不过后来想想,还是用“源码学习”来的合适一点,在没有彻底掌握源码中的每一个字母之前,“解析”就有点标题党了.建议在看这篇文章之前,最好打开2.1.7的源码对照着看,这样可能更容易理解.另外本人水平有限,文中有错误或不妥的地方望大家多多指正共同成长. 补充:Vue 2.2 刚刚发布,作为一个系列文章的第一篇,本篇文章主要从Vue代码的组织,Vue构造函数的还原,原型的设计,以及参数选项的处理和已经被写烂了的数据绑定与如何使用 Virtual DOM 更新视图入手.

编写可调模板并使用Auto-tuner自动调谐器 本文介绍在TVM自动调谐模块. 自动调谐有两个步骤.第一步是定义搜索空间.第二步是运行一个搜索算法来探索这个空间.可以学习如何在TVM中执行这两个步骤.以矩阵乘法为例说明了整个工作流程. 本文不会在Windows或最新版本的macOS上运行.要让它运行,需要将主体包装在if __name__ == "__main__":块中. 安装依赖项 要在TVM中使用autotvm包,需要安装一些额外的依赖项.此步骤(安装xgboost)可以跳过,

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

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)

构建编译TVM方法 本文提供如何在各种系统上构建和安装TVM包的说明.它包括两个步骤: 1.     首先从C代码构建共享库( libtvm.so for linux, libtvm.dylib for macOS and libtvm.dll for windows). 2.     语言包的设置(例如Python包). TVM源码下载链接 https://github.com/apache/tvm/ Developers: Get Source from Github You can als

TVM 架构设计 本文面向希望了解TVM体系结构和/或积极参与项目开发的开发人员. 主要内容如下: 示例编译流程概述了TVM将模型的高级概念转换为可部署模块的步骤. 逻辑架构组件部分描述逻辑组件.针对每个逻辑组件,按组件的名称进行组织. 也可以随时查看开发人员如何指导有用的开发技巧. 提供了架构的一些补充视图.首先,检查一个单一的端到端编译流程,并讨论关键的数据结构和转换.这个基于runtime的视图主要关注运行编译器时每个组件之间的交互.然后将检查代码库的逻辑模块及其关系.设计了静态总体视图.