4. Python 示例代码 下面是一个简单的示例,用于展示如何创建一个基本的深度学习编译器类。在本例中,我们实现了一个简单的模型解析和代码生成器。 classSimpleCompiler:def__init__(self):self.ir=Nonedefparse_model(self,model):print("正在解析模型...",model)self.ir=self.generate_ir(model)defgenerate_ir...
「我在从零开始学习深度学习编译器的过程中维护了一个project:https://github.com/BBuf/tvm_mlir_learn ,主要是记录学习笔记以及一些实验性代码,目前已经获得了150+ star,对深度学习编译器感兴趣的小伙伴可以看一下,能点个star就更受宠若惊了。」 前言 我们已经初步了解了MLIR为何物,并且讲到了Toy语言从源文件生...
从这个图中我们可以看到,TVM架构的核心部分就是NNVM编译器(注意一下最新的TVM已经将NNVM升级为了Realy,所以后面提到的Relay也可以看作是NNVM)。NNVM编译器支持直接接收深度学习框架的模型,如TensorFlow/Pytorch/Caffe/MxNet等,同时也支持一些模型的中间格式如ONNX、CoreML。这些模型被NNVM直接编译成Graph IR,然后这些Graph...
2. 深度学习编译器概述 深度学习编译器是将深度学习模型转换为高效的计算图表示,并进行优化和自动化调度的工具。它可以将高级的深度学习模型代码转换为底层的计算图表示,并通过一系列的优化技术,使得计算图在不同的硬件平台上能够高效地执行。深度学习编译器的主要目标是提高深度学习模型的执行性能和模型的可移植性。
大概4个月前开始接触TVM,虽然是0经验开始看,但目前对TVM的IR以及Pass,Codegen,Scheduler等也有了一些基础的认识。所以这篇文章的目的是梳理一下TVM的整体架构,复盘一下自己学到了什么,以及为想学习TVM的小伙伴们提供一个整体思路。「从零开始学深度学习编译器」这个专题的文章和实验代码都被我汇总放到了https://git...
TVM的编译流程在Python端的调用方式非常简单: with tvm.transform.PassContext(opt_level=10): lib = relay.build(func, "llvm", params=params) 这里的with tvm.transform.PassContext(opt_level=10)是指定Pass的优化等级,在【从零开始学深度学习编译器】五,TVM Relay以及Pass简介已经介绍了。这里就跟进一下lib...
因此MLIR这个多级别的下降过程就类似于我们刚才介绍的可以渐进式学习,解决了IR到之间跨度太大的问题。比如我们不熟悉LLVM IR之后的层次,没有关系,我们交给LLVM编译器,我们去完成前面那部分的Dialect实现就可以了。 0x4. 总结 这篇文章简单聊了一下对MLIR的粗浅理解,欢迎大家批评指正。
首先，TVM的代码生成接口主要通过tvm.build和tvm.relay.build完成，前者针对算子，后者针对Relay计算图。通过设置target（如c）生成可执行的机器码。例如：生成的代码示例如下，但因其是机器码，不可读，暂不展示。此外，可以借助【知乎文章】链接来理解整个编译流程，从IRModule到运行时Module的转换，涉及TIR...
Pass Infra的核心概念是使用Pass Context来获取配置信息，并通过tvm.transform.Sequential将多个Pass包装在一起，简化了应用Pass的复杂性。用户可以通过Pass Infra创建自定义优化Pass，并利用Python装饰器进行简化实现。支配树是算符融合的关键概念，它基于有向图构建，通过求取节点的支配点来确定融合候选。支配树...
【从零开始学深度学习编译器】四,解析TVM算子 【GiantPandaCV导语】这篇文章主要是基于Relay 卷积算子和TOPI Resize算子来梳理了一下TVM的算子扭转和实现的具体过程,在这个过程中也了解到了对于不同的后端,TVM提供了各种scheduler来帮助模型加速。最后,希望看完这篇文章的读者能有所收获。其实自己看TVM算子扭转和实现...