一、深度学习编译器的类型 深度学习编译器的发展还处于早期阶段,目前较知名的开源深度学习编译框架包括 有谷歌的XLA,TVMt201,英特尔的nGrapht211,还有FaceBook的TensorComprehension、Glow,以及ONNCt等。相较于同质量化严重的深度学习框架,深度学习编译器大都还处于积极开发的阶段,各自的技术路线与侧重点都有所不同。 下...
Relay: A High-Level Compiler for Deep Learningby Jared Roesch et al., arXiv 2019 TVM: An Aut...
深度学习编译器在实际应用中面临的主要瓶颈包括易用性、编译开销问题、对用户透明性问题、鲁棒性以及性能...
博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。在本文中，陈天奇回答了目前深度学习编译技术的...
其他院校不太清楚，国防科大计算机学院有老师做这方面 我记得18年就有相关的博士和硕士在做项目了 ...
编译器的优化有一个解空间A；AI芯片的设计有一个解空间B。现在很多工作在做解空间A优化，设计出更好...
还有就polyhedral可能需要解决的问题进行了一些简单讨论，不代表整个深度学习编译器可能研究的方向。
按编译器的前端，中端，后端来分的话 前端可以是新的DSL，在语言中表达一些可供中后端使用的优化信息...
0 盘点今年下半年好莱坞大片。猜猜谁的票房最高