VTA (Versatile Tensor Accelerator, 多功能张量加速器) 是一个开放、通用、可自定义的深度学习加速器,具有完整的基于 TVM 的编译栈。VTA包含了主流深度学习加速器最突出和共同的特征。TVM 和 VTA 共同构成了一个端到端的软硬件深度学习系统栈,其中包括硬件设计、驱动程序、JIT 运行时和基于 TVM 的优化编译栈。
VTA对量化算法的要求 量化是基于硬件实现的加速,通常是先有硬件,才有与之适配的量化算法。VTA处理模型有特定的数据类型,流程图如下: 对于输入、权重、激活值,要求数据类型都为int8,计算时采用的int23是为了防止溢出。在量化算法里,要求量化配置要匹配上述数据类型。 量化算法选择 越复杂的量化算法越难以部署。当前量...
VTA架构是一个开放、通用、可自定义的深度学习加速器，其关键特性如下：硬件配置与开发：硬件配置：硬件规格可通过json文件灵活配置，包括Tensor形状、数据位宽和片上Buffer大小等，FPGA型号相关信息也定义在配置文件中。环境依赖：使用verilator和chisel进行编译，生成libvta_hw.so库文件，支持硬件的模拟与运行...
TVM-VTA是一个多功能张量加速器,它可以用于加速深度学习模型的推理和训练过程。使用TVM-VTA可以提高模型的计算性能和能效。 TVM-VTA的主要特点和优势包括: 1. 高性能:TVM-VTA...
华盛顿大学陈天奇博士近日在tvm社区介绍了VTA(Versatile Tensor Accelerator)项目，量子位全文搬运如下。问题：不只是硬件设计 2016年的秋天，我收到我们系硬件的教授Luis的邮件邀请畅谈合作计划，当时正在酝酿TVM计划的我这样认识了同系的法国同学Thierry，开始了我们将近两年的合作。AI芯片和硬件加速是深度学习发展写下一个...
VTA (Versatile Tensor Accelerator) 是一个开放、通用、可自定义的深度学习加速器，以TVM为支撑，构建了端到端的软硬件深度学习系统栈，涵盖硬件设计、驱动程序、JIT运行时和优化编译栈。VTA具有以下关键特性：硬件配置与开发 - **硬件配置**：硬件规格可通过json文件配置，包括Tensor形状、数据位宽和片上...
VTA (versatile tensor accelerator) is an open-source deep learning accelerator complemented with an end-to-end TVM-based compiler stack. The key features of VTA include: Generic, modular, open-source hardware Streamlined workflow to deploy to FPGAs. ...
VTA (Vector Tensor Accelerator) 的构建涉及到 TVM (Tensor Computation Microkernel) 和 TVA (Tensor Vector Accelerator) 的集成。构建过程主要包含以下几个关键步骤：首先，需要明确使用的是 TVM 中的 Tensor 类型，包括 A, B, C 等，这些定义在 include/tvm/te/tensor.h 和 src/te/tensor.cc ...
from os.path import join, isfilefrom matplotlib import pyplot as pltfrom tvm.contrib import download# 下载 ImageNet 分类categ_url = "https://github.com/uwsampl/web-data/raw/main/vta/models/"categ_fn = "synset.txt"download.download(join(categ_url, categ_fn), categ_fn)synset = eval(open...
* remove build/libvta_tsim.so from non tsim targeting builds * Revert to enable TSIM build i386. Revert to -Werror in CPU config. Remove verilator CPP objects from cmake config for tsim and put them as include into vta module.cc to avoid Verilator compilation warnings * Update to ...