做网站一般建多大的页面,斗门区住房和城乡建设网站,wordpress mysql配置,原创婚纱摄影目录 前言TVM编译器的实现过程关于《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《TVM编译器原理与实践》全书速览结束语 前言 随着人工智能的发展#xff0c;计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的需求不断增加。为了更好地满足这些需求计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的需求不断增加。为了更好地满足这些需求许多深度学习框架被开发出来其中TVMTVirtual Machine是一种优秀的编译器能够将深度学习模型编译为高效的机器码。而且TVM编译器的核心思想就是将深度学习模型转化为高效的计算图并优化图中的计算节点。这样一来模型运行时的计算时间就会大大减少同时还可以提高模型的功耗效率。TVM编译器的实现过程可以分为三个主要部分前端、中间层和后端。 TVM编译器的实现过程 关于TVM编译器的实现过程分为三大核心内容。首先是前端部分它负责将深度学习框架中的模型转化为抽象的计算图。在这个过程中前端可以根据模型的结构和特性进行一些预处理操作例如图优化和剪枝。接下来是中间层将接收前端传递过来的计算图并进行一系列的优化操作。这些操作包括图变换、图剪枝、数据布局、内存优化等。最后是优化后的计算图将传递给后端部分后端将根据目标硬件的特性生成高效的机器码。 TVM编译器的实践过程需要结合具体的深度学习框架和硬件平台比如我们需要选择一个适合的深度学习框架并在该框架中开发和训练模型。又如我们可以使用TVM提供的前端接口将模型转化为计算图并进行一系列的优化操作。再如需要选择适合的后端TVM支持多种硬件平台包括CPU、GPU和FPGA等。根据目标平台的特性我们可以使用TVM提供的后端接口生成高效的机器码并进行性能测试和优化。 在实践中TVM编译器具有许多优点比如TVM可以针对特定的硬件平台进行优化可以充分发挥硬件的计算能力再如TVM提供了丰富的优化功能可以对计算图进行灵活的优化操作有效提高模型的运行效率又如TVM还支持多种深度学习框架和编程语言方便开发者使用以及TVM具有较低的学习曲线开发者可以快速上手并进行模型的编译和优化。 关于《TVM编译器原理与实践》 接下来给大家推荐一本关于深度学习必备的书籍这是一本关于TVM编译器的原理和实际实践的书具体信息如下所示。另外在本文文末评论区评论“我要入门人工智能”将选取三名幸运读者送出纸质版《TVM编译器原理与实践》一本截止时间2024.01.07。 编辑推荐 适读人群 从事AI算法软件AI芯片编译器开发工程技术人员 人工智能Artificial IntelligenceAI已经在全世界信息产业中获得广泛应用。深度学习模型推动了AI技术革命如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级 GPU进行过优化因此需要做很多的优化努力以便在汽车、手机端、物联网设备及专用加速器FPGA、ASIC等其他平台上部署。随着深度学习模型和硬件后端数量的增加TVM构建了一种基于中间表示 (IR)的统一解决方案。TVM不仅能自动优化深度学习模型还提供了跨平台的高效开源部署框架。大模型的热度逐渐上升将人工智能理论及算法框架转为落地项目实现TVM是一个很好的桥梁。因此本书将得到广大读者的喜爱。 内容简介 TVMTensor Virtual Machine, 张量虚拟机是一种开源的模型编译框架旨在将机器学习模型自动编译成可供下层硬件执行的机器语言从而利用多种类型的算力。其工作原理是先将深度学习模型进行优化推理、内存管理与线程调度再借用LLVM框架将模型部署在CPU、GPU、FPGA、ARM等硬件设备上。 本书全面解析TVM的主要功能帮助读者理解TVM工作原理以及使用 TVM对深度学习与机器学习进行优化与部署。 本书结合作者多年的工作与学习经验力求将TVM基础理论与案例实践融合在一起进行详细讲解。全书共9章包括TVM基本知识使用TVM开发算子融合与图优化TVM量化技术TVM 优化调度Relay IR代码生成后端部署与OpenCLOpen Computing Language开放运算语言自动调度、自动搜索与成本模型。各章除了包含重要的知识点和实践技能外还配备了精心挑选的典型案例。 本书适合从事AI算法、软件、编译器开发以及硬件开发等专业的工程技术人员、科研工作人员、技术管理人员阅读也可以作为编译器相关专业高校师生的参考用书。 作者简介 吴建明上海交通大学模式识别与智能系统专业博士毕业。长期从事人工智能芯片设计尤其擅长TVM/LLVM编译器、AI框架、自动驾驶、芯片制造嵌入式系统等领域的理论研究与技术创新。长期在一线工作包括产品设计与代码实现等主持和参与过30多项产品的研发。还参与过国家自然科学基金、上海市科委项目并在核心期刊公开发表过8篇论文其中6篇是第一作者。 图书目录 第1章 TVM基本知识/ 1.1TVM基本原理/ 1.1.1TVM概述/ 1.1.2TVM 模型优化部署概述/ 1.2TVM编译过程/ 1.2.1编译流程/ 1.2.2TVM编译数据结构/ 1.2.3TVM编译数据处理/ 1.2.4TVM的Pass过程/ 1.3TVM开源工程逻辑架构/ 1.3.1代码库代码结构/ 1.3.2代码自动内核/ 1.4TVM应用支持/ 1.4.1TVM的工作流程/ 1.4.2支持多语言与多平台/ 1.4.3TVM应用场景/ 1.4.4TVM优化模型推理/ 1.4.5TVM编译器与运行时组件/ 1.4.6TVM运行时主要模块/ 1.4.7TVM简单代码生成编译示例/ 1.4.8TVM各模块之间的关系/ 1.5TVM特色与挑战/ 1.5.1TVM特色/ 1.5.2支持多种后端设备/ 1.5.3TVM应对的挑战/ 第2章 使用TVM开发/ 2.1配置TVM环境/ 2.1.1apache TVM源码下载/ 2.1.2配置TVM的开发环境/ 2.1.3TVM conda环境使用方法/ 2.1.4编译实现/ 2.1.5导入模型方法/ 2.2在conda环境编译优化TVM yolov3示例/ 2.3Python与C的调用关系/ 2.3.1TVM中底层C数据结构/ 2.3.2进行函数注册/ 2.3.3上层Python调用/ 2.4TVM自定义代码示例/ 2.4.1TVM如何添加代码/ 2.4.2TVM代码生成实现示例/ 2.5用TVM实现算法全流程/ 2.5.1配置张量与创建调度/ 2.5.2进行降级算子优化/ 2.5.3构建host目标程序/ 2.5.4实现后端代码生成/ 第3章 算子融合与图优化/ 3.1算子概述/ 3.1.1TVM融合组件示例/ 3.1.2优化计算图/ 3.2图GCN融合/ 3.2.1图的概念/ 3.2.2深度学习新特征/ 3.3图融合GCN示例/ 3.3.1GCN的PyTorch实现/ 3.3.2融合BN与Conv层/ 3.4TVM图优化与算子融合/ 3.4.1图与算子优化/ 3.4.2自定义算子/ 3.4.3算子融合步骤/ 3.4.4向Relay中添加operator/ 3.5端到端优化/ 3.5.1 AI框架概述/ 3.5.2计算图优化层/ 3.5.3TVM算子融合的4种方法/ 3.5.4数据布局转换/ 3.5.5张量表达式语言/ 3.5.6调度空间分析/ 3.6 TVM图优化与算子融合方案分析/ 3.6.1图优化框架分析/ 3.6.2TVM优化基础分析/ 3.6.3TVM优化参数/ 3.6.4算子优化图示/ 3.6.5自定义图级优化/ 3.7支配树技术/ 3.7.1支配树概述/ 3.7.2算子融合方案及示例/ 3.8控制流与优化器/ 3.8.1控制流/ 3.8.2优化器/ 3.9TVM存储与调度/ 3.9.1TVM编译器优化/ 3.9.2图结构基本优化/ 3.9.3张量计算/ 3.10多功能张量加速器VTA/ 3.10.1VTA-TVM 硬件-软件堆栈/ 3.10.2VTA主要功能/ 3.10.3VTA示例/ 3.10.4VTA计算模块/ 3.10.5VTA控制/ 3.10.6microTVM模型/ 3.11TVM代码库结构与示例/ 3.11.1代码库结构/ 3.11.2张量添加示例/ 3.12主机驱动的执行/ 3.12.1 firmware二进制文件/ 3.12.2计算声明/ 3.12.3数据平铺/ 3.12.4卷积运算/ 3.12.5空间填充/ 第4章 TVM量化技术/ 4.1TVM量化概述/ 4.1.1TVM量化现状/ 4.1.2TVM量化原理/ 4.2int8量化与TVM执行/ 4.2.1两种主要量化方案/ 4.2.2int8量化原理分析/ 4.2.3KL散度计算/ 4.2.4实现int8量化/ 4.3低精度训练与推理/ 4.4NN量化/ 4.4.1神经网络量化概述/ 4.4.2优化数据与网络/ 4.4.3前向推理与反向传播/ 4.5熵校准示例/ 4.6TVM量化流程/ 4.6.1Relay的两种并行量化/ 4.6.2Relay优化Pass方法/ 4.6.3量化处理硬件说明/ 4.6.4阈值估计方案/ 4.6.5模拟量化误差/ 4.6.6尺度计算/ 4.6.7数据类型分配/ 4.6.8数据类型分配日志/ 4.6.9神经网络低精度量化/ 4.7TVM量化程序分析/ 第5章 TVM优化调度/ 5.1TVM 运行时系统/ 5.1.1TVM 运行时系统框架/ 5.1.2PackedFunc编译与部署/ 5.1.3构建 PackedFunc模块/ 5.1.4远程部署方法/ 5.1.5TVM 对象与编译器分析/ 5.2自动微分静态图与动态图/ 5.2.1计算图分类/ 5.2.2动态图实现示例/ 5.3机器学习自动微分/ 5.3.1微分方法/ 5.3.2手动微分/ 5.3.3数值微分/ 5.3.4符号微分/ 5.3.5自动微分/ 5.3.6自动微分实现示例/ 5.4稀疏矩阵分析/ 5.4.1稀疏矩阵概念/ 5.4.2稀疏矩阵优化/ 5.4.3特定矩阵压缩存储/ 5.4.4稀疏矩阵实现示例/ 5.5TVM张量计算分析/ 5.5.1生成张量运算/ 5.5.2嵌套并行与协作/ 5.5.3张量化计算/ 5.5.4显式内存延迟隐藏/ 第6章 Relay IR/ 6.1TVM数据介绍/ 6.1.1TVM模块框架介绍/ 6.1.2Relay IR原理简介/ 6.1.3构建计算图/ 6.1.4let绑定与作用域/ 6.2IR代码生成/ 6.2.1前端优化/ 6.2.2节点优化/ 6.2.3代数优化/ 6.2.4数据流级别的优化/ 6.3在Relay中注册算子/ 6.3.1添加节点定义编译参数/ 6.3.2运算类型关系分析/ 6.3.3在C中进行RELAY_REGISTER_OP宏注册/ 6.3.4算子注册与调度/ 6.3.5注册函数API分析/ 6.3.6将Python API打包/ 6.3.7单元测试分析/ 6.4TVM中IR示例/ 6.4.1IRModule技术分析/ 6.4.2TVM Runtime运行时分析/ 6.4.3预测部署实现/ 6.4.4动态图实现/ 书中前言/序言 人工智能Artificial IntelligenceAI已经在全世界信息产业中获得广泛应用。深度学习模型推动了AI技术革命如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级 GPU进行过优化因此需要做很多的优化努力以便在汽车、手机端、物联网设备及专用加速器FPGA、ASIC等其他平台上部署。随着深度学习模型和硬件后端数量的增加TVM构建了一种基于中间表示 (IR)的统一解决方案。TVM不仅能自动优化深度学习模型还提供了跨平台的高效开源部署框架。 有了TVM的帮助只需要很少的定制工作就可以轻松地在手机、嵌入式设备甚至浏览器上运行深度学习模型。TVM 还为多种硬件平台上的深度学习计算提供了统一的优化框架包括一些有自主研发计算原语的专用加速器。TVM是一个深度学习编译器所有人都能随时随地使用开源框架学习研发。围绕TVM形成了多元化社区社区成员包括硬件供应商、编译器工程师和机器学习研究人员等共同构建了一个统一的可编程软件堆栈丰富了整个机器学习技术生态系统。 TVM是一个新型的AI编译器广泛应用于各种产品研发中在企业与学术研究中有很大的影响。但是目前市面上有关TVM的书还很少本书试图弥补这个空缺。全书的特点总结如下 第一从TVM的概念入手分析了TVM的基本原理和关键支撑技术。 第二从TVM的环境搭建到案例实践逐步展开分析如何使用TVM进行实战开发。 第三介绍了TVM的重要关键技术如算子与图融合、量化技术、Relay IR中间表示、优化调度、编译部署等分析了这些模块的理论与案例实践。 第四TVM对后端相关的技术进行了分析与实践包括代码生成、自动调度、自动搜索与成本模型等。 本书的写作过程中得到了家人的全力支持在此对他们表示深深的感谢。也感谢机械工业出版社的编辑们因为有他们的辛勤劳作和付出本书才得以顺利出版。由于编者技术能力有限书中难免存在纰漏还望广大读者不吝赐教。                                                                                                                                         编者 《TVM编译器原理与实践》全书速览 入手《TVM编译器原理与实践》传送门https://item.jd.com/13978563.html个人觉得这本书非常的不错尤其是对于人工智能领域开发者来讲是一本不可多得的好书值得拥有去学习。 结束语 通过本文的介绍总的来说TVM编译器是一种优秀的深度学习模型编译工具可以将模型优化为高效的机器码它的原理与实践可以帮助我们快速开发和优化深度学习模型提高模型的运行效率和功耗效率。在未来的发展中TVM有望成为深度学习领域的重要工具为人工智能的发展做出更大的贡献所以说在人工智能领域或者将要从事人工智能相关工作的小伙伴需要抓紧时间学习了解TVM编译器了紧跟技术发展脚步才能不被“淘汰”。