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TVM编译器原理与实践 吴建明,吴一昊 编 专业科技 文轩网
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TVM编译器原理与实践
人工智能(Artificial Intelligence,AI)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。
TVM(Tensor 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OpenCL(Open 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null
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