/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。 Reload cmake工程后,会出现cmake生成的信息:...
target = tvm.target.cuda() dev = tvm.device(str(target), 0) lib = tvm.runtime.load_module("centerFace_relay.so") tvm_centerPoseModel = runtime.GraphModule(lib["default"](dev)) input_tensor, img_h_new, img_w_new, scale_w, scale_h, raw_scale = centerFacePreprocess(frame) tvm_ce...
# 定义神经网络和编译目标 network="resnet-18"batch_size=1layout="NHWC"target=tvm.target.Target("cuda")dtype="float32"log_file="%s-%s-B%d-%s.json"%(network,layout,batch_size,target.kind.name) 提取搜索任务 接下来,从网络中提取搜索任务及其权重。任务的权重是任务的子图在整个网络中出现的次数。...
这个编译后的运行时模块包含三个组件:最终优化的计算图 (graph)、生成的算子 (lib) 和 模块参数 (params)。然后可以使用这些组件将模型部署到目标后端: import tvm.runtime as t module = runtime.create(graph, lib, t.cuda(0)) module.set_input(**params) ...
在英伟达的 CUDA 中，并行性是通过 SIMT（单指令多线程）实现的，不需要显性地进行向量化。但是也要注意，较新的 Mali Bitfrost GPU 是基于四式矢量（Quad-style vectorization），并不需要显性地进行向量化。Mali GPU 中的所有线程都有独立的程序计数器。这意味着 warp 的大小为 1，所以分支发散（Branch divergence...
"src/runtime/threading_backend.cc","src/runtime/workspace_pool.cc","src/runtime/dso_library.cc","src/runtime/system_library.cc","src/runtime/graph/graph_runtime.cc","src/runtime/graph/graph_runtime_factory.cc","src/runtime/cuda/cuda_device_api.cc","src/runtime/cuda/cuda_module....
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...
随后陈天奇也补充说：除了比较明显的多硬件支持，更重要的是支持比较方便的自动调优和轻量级部署。比如我们有同学可以在一些workload可以达到和cudnn差不多的效果，而且同样的东西可以迁移到其它非cuda设备。非常建议大家尝试一下。而在reddit上，刘洪亮形象的比喻称：以后可以让树莓派来找猫~关于TVM的官方介绍，量子位...
1. 支持自定义解决 building Pipeline 的问题。原本 TVM Pipeline 是 Relay 额外的 TIR,然后 TIR 做 Tuning,Tuning 完成后传递给 LLVM 或 CUDA,这是一套 fix 的 building Pipeline,现在 Pipeline 发生了改变。 2. Choose the Best Perf among All Paths。开发者可以在 library 或 TIR 里做选择,调任意东西。