import tvmfrom tvm import tefrom tvm import relayimport mxnet as mxfrom tvm.contrib.download import download_testdatafrom mxnet import gluonimport loggingimport osbatch_size =1model_name ="resnet18_v1"target ="cuda"dev = tvm.device(target)准备数据集 以下演示如何为量化准备校准数据集，首先下载 ...
import tvm from tvm import te from tvm import relay import mxnet as mx from tvm.contrib.download import download_testdata from mxnet import gluon import logging import os batch_size = 1 model_name = "resnet18_v1" target = "cuda" dev = tvm.device(target) 准备数据集 以下演示如何为...
batch_size=1model_name="resnet18_v1"target="cuda"dev=tvm.device(target) 准备数据集 以下演示如何为量化准备校准数据集,首先下载 ImageNet 的验证集,并对数据集进行预处理。 calibration_rec=download_testdata("http://data.mxnet.io.s3-website-us-west-1.amazonaws.com/data/val_256_q90.rec","val...
【TVM 教程】在 CUDA 上部署量化模型 Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 | Apache TVM 中文站 作者:Wuwei Lin 本文介绍如何用 TVM 自动量化(TVM 的一种量化方式)。有关 TVM 中量化的更多详细信息,参阅此处。本教程将在 ImageNet 上导入一个 GluonCV 预...
/workspace/python/tvm/target/target.py:389: UserWarning: Try specifying cuda arch by adding 'arch=sm_xx' to your target. warnings.warn("Try specifying cuda arch by adding 'arch=sm_xx' to your target.")备注 如何设置调优选项 通常，提供的默认值效果很好。如果调优时间充足，可以把 n_trial，...
USE_RELAY_DEBUG和USE_GRAPH_EXECUTOR是调试需要的,这两个参数打开可以输出调试信息,方便大家看看tvm的运行过程;USE_CUDA里面可以指定cuda的版本,如果安装了多个cuda,在这里可以指定需要的cuda sdk版本。这里我用的是10.1这个版本,路径写到cuda_tool_kit的根目录就可以了。
bazel编译tvm和cuda 在docker中编译tvm和cuda,工程是tensorflow-serving所以要使用bazel编译器,在docker中可以看到显卡驱动和cuda版本,但是编译的时候总是找不到头文件 后来做了个软连接,将cuda目录映射到库目录下就解决了 AI检测代码解析 ln -s /usr/local/cuda-11.0/include /usr/include/cuda...
bazel编译tvm和cuda 在docker中编译tvm和cuda,工程是tensorflow-serving所以要使用bazel编译器,在docker中可以看到显卡驱动和cuda版本,但是编译的时候总是找不到头文件 后来做了个软连接,将cuda目录映射到库目录下就解决了 ln -s /usr/local/cuda-11.0/include /usr/include/cuda...
TVM 中有很多有用的调度原语，详细教程，例如（1）如何在 GPU 上优化卷积（2）在 NVIDIA GPU 上优化 DepthwiseConv。但是，它们的实现是针对一些特殊的输入 shape 手动调整的。本节将构建足够大的空间，涵盖这些教程中使用的技术，然后依靠高效的自动调优器，对空间进行搜索并选择合适的配置。熟悉 CUDA schedule 的...
简介:深度学习系统的核心是高效的深度学习算子。本文介绍了使用TVM(端到端张量IR/DSL堆栈)优化深度卷积(topi.nn.depthwise_conv2d_nchw)GPU算子的实践过程,展示了如何在TensorFlow中改进CUDA内核,并通过测试证明了优化后算子的性能提升。 文心大模型4.5及X1 正式发布 百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5/X1 API调用 ...